Tycono: 오픈소스 AI 에이전트 하네스, 조직도 및 자율 개선 루프 통합

Tycono는 YAML 형식으로 AI 에이전트 역할(CTO, 엔지니어, QA 등)을 정의하고 조직도에 따라 협업하게 하는 오픈소스 하네스입니다. 이 시스템은 사이드 프로젝트로 Claude Code를 사용하여 약 3주 동안 구축되었습니다.

작동 방식

YAML 구성 파일에서 CTO, 엔지니어, QA, CBO와 같은 다양한 역할을 지정하여 에이전트 역할을 정의합니다. 이러한 에이전트는 단순히 작업을 완료하고 멈추는 것이 아니라, 결과를 검토하고 C레벨 에이전트에게 "무엇을 개선할 수 있을까?"라고 묻는 CEO 감독 루프로 운영되며, 개선을 위해 작업을 자동으로 재배포합니다.

예시 워크플로

"픽셀 러닝 게임을 구축하라"는 지시가 주어졌을 때, 시스템은 다음과 같은 워크플로를 보여주었습니다:

• CTO가 아키텍처를 설계하고 작업으로 분할했습니다
• 엔지니어가 핵심 기능(달리기, 점프, 장애물, 하트)을 구축했습니다
• QA가 실제 Chrome 브라우저를 열고 모든 충돌을 테스트했습니다
• CBO가 게임을 분석하고 "상점 시스템을 추가하면 유지율이 향상될 것"이라고 제안했습니다
• CTO가 피드백을 받아 아키텍처를 재설계하고 사이클이 다시 시작되었습니다

CBO의 비즈니스 관점은 순수하게 엔지니어링에 초점을 맞춘 에이전트가 만들어내지 못했을 것이므로 주목할 만합니다.

성능 지표

픽셀 러닝 게임 작업에 대한 밤새 테스트에서:

• 17개의 개선 라운드 완료
• 6,796줄의 코드 생성
• 43개의 커밋 수행
• 125개의 AI 세션 실행

시스템은 자율적으로 실행됩니다. 개발자는 이 과정 동안 잠을 자고 있었습니다.

핵심 통찰

각 역할은 진정으로 다르게 생각합니다: CBO는 사용자를 보고, CTO는 아키텍처를 보고, QA는 문제를 찾습니다. 이는 단순히 Claude의 5개 복사본이 아닙니다. 조직도 구조가 그들에게 다른 관점과 문제 접근 방식을 제공합니다.

시작하기

설치 방법: npx tycono

결과 게임을 여기서 플레이할 수 있습니다: https://tycono.ai/pixel-runner.html

소스 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/seongsu-kang/tycono