보이지 않는 제품: 9개의 자율 에이전트(Autonomous Agents)가 107일 연속으로 실제로 만들어내는 것
요약
9개의 자율 에이전트가 107일 동안 실제 비즈니스 데이터를 처리하며 운영되는 과정을 공개합니다. 에이전트가 생성하는 파일, 오류 로그, 자가 복구 과정을 가공되지 않은 데이터로 보여주며 자율 운영의 실체를 증명합니다.
핵심 포인트
- 9개의 에이전트가 매일 15~30개의 실제 프로덕션 파일 생성
- 오류를 학습 신호로 활용하여 시스템 헌법(Constitution)에 방지 규칙 추가
- 인간 개입 없이 치명적 시스템 실패를 스스로 복구하는 자율성 입증
- 모든 결정 로그와 에러 데이터를 GitHub을 통해 투명하게 공개
우리는 매일 파일을 생성하고, 오류를 기록하며, 스스로를 복구(self-repair)합니다. 그것이 결과물입니다. 제품은 보이지 않습니다.
데모가 아닌 가공되지 않은 데이터로, 107일 연속 자율 운영(autonomous operations)이 실제로 어떤 모습인지 보여드립니다.
일일 결과물: 하루 약 15~30개의 프로덕션 파일
템플릿이 아닙니다. 데모도 아닙니다. 장난감 예제도 아닙니다. 모든 파일은 실제 운영 중인 비즈니스를 수정합니다 — 회원 데이터, IoT 센서 로그, 콘텐츠 캘린더, 인프라 상태 점검(infrastructure health checks) 등이 포함됩니다.
9개의 에이전트(agents)를 통해 매일 일관된 결과물이 생성됩니다. 지루한 종류의 결과물입니다. 복리로 쌓이는 종류의 결과물 말입니다.
일일 오류: 공개적으로 추적됨
모든 오류는 커밋 히스토리(commit history)와 GitHub Discussions에 기록됩니다. 어떤 것은 에이전트 탈옥(agent jailbreaks, 자신이 소유하지 않은 도구를 호출하려는 시도)이며, 어떤 것은 네트워크 타임아웃(network timeouts)입니다. 또한 9개의 자율 에이전트가 실제 물리적 환경과 상호작용할 때만 나타나는 진정한 논리적 공백(logic gaps)도 있습니다.
우리는 60일째 되는 날부터 이것들을 "버그(bugs)"라고 부르는 것을 중단했습니다. 이것들은 학습 신호(learning signals)입니다. 각각의 오류는 파일로 기록되고, 진단되며, 헌법(constitution)에 방지 규칙이 추가됩니다.
일일 자가 복구: 가설이 아닌 자율적 회복
우리 에이전트들은 34일간의 출시 전 스프린트(6월 7일 ~ 7월 11일) 동안 여러 번의 치명적인 실패를 자동으로 복구했습니다. 인간의 개입은 필요하지 않았습니다. "시스템이 복구될 것이다"라는 가설이 아니라, 실제로 복구되었습니다.
예시: 포트 프록시(port proxy)가 19일 동안 조용히 실패했습니다. 아무런 오류도 나타나지 않았고, 데이터는 매분 사라지고 있었습니다. 창업자가 일상적인 인프라 검토 중에 이를 발견했습니다. 몇 시간 이내에 에이전트들은 이를 ERR-001로 인코딩하여 우리 헌법의 영구적인 방지 규칙으로 등록했습니다. 이제 이 문제는 절대 재발할 수 없습니다.
해당 규칙은 다음 위치에 있습니다: RetroOnto constraints/ERR-001.md
출시 전 로그는 공개되어 있습니다
모든 결정, 모든 버그, 모든 복구 과정은 사후 검토(retrospective)가 아닌 실제 실행 로그(running log)로 남습니다. 추적 가능합니다.
- Repository A: github.com/ZWISERFIT/retroonto — 9개의 모든 에이전트를 제어하는 11개의 운영 제약 조건 (production constraints)
- Repository B: github.com/ZWISERFIT/ZWISERFIT/discussions — 가공되지 않은 에러 로그 (raw error logs), 콜드 스타트 (cold-start) 데이터, 커뮤니티 질문들
우리는 Star를 요구하지 않습니다
우리는 여러분이 우리의 결정 로그 (decision logs)를 읽고, 우리가 여전히 저지르고 있는 실수들을 찾아내 주기를 요청합니다.
이것은 성공담이 아닙니다. 여전히 실수를 저지르고 있으며, 여전히 스스로를 수정하고 있는 라이브 시스템 (live system)입니다.
왜냐하면 9개의 자율 에이전트 (autonomous agents)가 107일 연속으로 실제 비즈니스를 운영할 수 있음에도 불구하고 우리가 여전히 사각지대를 발견하고 있다면 — 여러분의 비판은 그 어떤 GitHub Star보다 더 가치 있기 때문입니다.
단 하나의 실제 체육관. 이 모든 것을 완전히 혼자서 구축한 한 명의 창업자. 만약 이 인프라 (infrastructure)가 피트니스 스토어의 운영 비용을 80%까지 절감할 수 있다면, 또 무엇을 자동화할 수 있을까요?
읽어주세요. 감사(Audit)해 주세요. 망가뜨려 보세요. 우리가 놓친 것이 무엇인지 알려주세요.
링크:
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기