내 PC를 스캔하여 457개의 AI 에이전트를 발견했다 — 이를 관리하기 위해 내가 만든 것

발견 (The Discovery)

나는 Claude Code, Codex, Pi Agent와 같은 AI 코딩 에이전트(AI coding agents)를 집중적으로 사용해 왔다. 어느 날 저녁, 나는 스스로에게 질문했다. '이 기기에 실제로 에이전트 관련 파일이 얼마나 있을까?'

나는 스캐너를 작성했다. 결과는 457개의 자산(assets)이었다. 설정(Configs), API 키(API keys), 모델 캐시(model caches), 권한(permissions) 등이 내가 존재조차 몰랐던 디렉토리 곳곳에 흩어져 있었다.

문제점 (The Problems)

1. 발견 (Discovery) — 모든 에이전트를 한눈에 볼 수 있는 단일 뷰가 없음
2. 라우팅 (Routing) — 단순한 쿼리가 비용이 많이 드는 모델에 전달됨
3. 지출 (Spending) — 에이전트별 비용 가시성 제로
4. 보안 (Security) — 평문(plaintext)으로 된 API 키, 광범위한 권한

해결책: AMA

나는 AMA (Agent Management Application, 에이전트 관리 애플리케이션)를 구축했다:

ama scan → 모든 에이전트 찾기
ama route → 적절한 모델 자동 선택
ama spend → 에이전트/팀/프로젝트별 비용 추적
ama audit → 보안 보고서

작동 방식 (How It Works)

AMA는 Claude Code, Codex, Pi Agent의 설정 계층(configuration layers)에 연결된다. 이들은 에이전트 정의, 도구 권한(tool permissions), 모델 라우팅 규칙(model routing rules)을 읽어 들인 후, 모든 것을 단일 대시보드에 나타낸다.

또한 모델 호출을 가로채고 사용자가 정의한 규칙에 따라 이를 재지정하는 경량 라우터(lightweight router)를 포함한다. 단순한 리팩토링(refactoring)은 저렴한 모델로, 복잡한 아키텍처(architecture)는 강력한 모델로, 보안이 민감한 작업은 로컬 전용(local-only)으로 연결한다.

오픈 소스 (Open Source)

MIT 라이선스. 점점 늘어나는 에이전트 함대(agent fleet)에 대한 가시성을 원하는 개발자들을 위해 만들어졌다.

GitHub: https://github.com/xzwyjia-pixel/ama
직접 사용해 보기: https://ama-agent-store.vercel.app

여러분의 피드백과 기여를 환영한다.