AI Maestro

여러 터미널에서 35개의 AI 에이전트를 운영하다가 그들 사이의 인간 메일맨 역할을 하게 되었습니다. 그래서 AI Maestro를 만들었습니다.

AI 우선 조직을 위한 OS — 영구 메모리, 에이전트 간 메시징, 다중 머신 지원으로 모든 AI 에이전트를 오케스트레이션합니다.

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Quick Start · Features · Skills · Protocols · Documentation · Contributing

The Story

저는 AI 에이전트에게 단순한 자동 완성이 아닌, 실제 공학적 문제를 주는 작업을 맡겼습니다. 그것은 코드를 확인하고, 로그를 읽고, 데이터베이스에 질의하여 답변을 가져왔습니다. 그 순간이었습니다. 이것은 실제로 작동할 수 있구나.

일주일 만에 저는 터미널 여러 개에서 35개의 에이전트를 운영하게 되었습니다. 이들은 생산적이었지만 서로 대화할 수 없었습니다. 저는 인간 메시지 버스가 되어 한 터미널의 컨텍스트를 복사하여 다른 곳에 붙여넣는 역할을 했습니다. 제가 스스로 만든 AI 팀의 병목 지점이 된 것입니다.

그래서 AI Maestro를 만들었습니다 — 모든 기계에서 모든 에이전트를 볼 수 있는 하나의 대시보드이며, 영구 메모리와 직접적인 에이전트 간 통신 기능을 갖추고 있습니다. 오늘날 저는 여러 컴퓨터에 걸쳐 80개 이상의 에이전트를 운영하며 매일 그들과 함께 실제 회사를 구축하고 있습니다.

차별점:

• 기존에 사용하던 에이전트와 연동됩니다 — Claude Code, Codex 및 Grok Build가 실행(launch), 채팅 기록, 상태 및 승인 카드를 가져옵니다. Pi, OpenClaw 및 GitHub Copilot CLI는 AI Maestro에서 실행되어 다른 터미널 에이전트처럼 터미널 탭에서 작동합니다. 각 에이전트 지원 내용. 저희는 사용자를 특정 시스템에 가두지 않습니다.
• 첫날부터 다중 머신 환경을 지원합니다 — 중앙 서버가 없는 피어 메시 네트워크(Peer mesh network)입니다. 다른 누구도 이런 것을 하지 못했습니다.
• 소통하는 에이전트들 — 에이전트 메시징 프로토콜(Agent Messaging Protocol, AMP)은 에이전트들이 직접 조정할 수 있게 합니다. 사용자가 오케스트레이션하고, 그들이 협업합니다.
• 오직 당신의 것 — MIT 라이선스입니다. 계정 없음, 원격 측정(telemetry) 없음, 좌석당 가격 책정 없음, 업셀링하는 호스팅 티어도 없습니다. 당신의 코드와 에이전트는 당신의 머신에 남아 있습니다.

사고 모델 (The Mental Model)

AI Maestro는 AI 우선 기업을 위한 운영 체제입니다. 단순한 작업 실행기가 아니라, 팀원들이 함께 일하는 공간입니다.

여기서 에이전트는 단순히 '작업'이라기보다는 **'직원'**에 가깝습니다. 이름과 얼굴, 세션이 지나도 유지되는 메모리, 받은 편지함(inbox)을 가지고 있으며, 무언가를 소유합니다: 제품, 저장소(repository), 프로세스, 고객 등입니다. 그 에이전트의 메모리와 코드 그래프는 자신이 소유한 것과 연관되어 인덱싱되므로, 매일 아침 처음부터 시작하는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 해당 분야에서 더 나아집니다.

에이전트들이 무언가를 소유하기 때문에, 그들은 작업 복사본을 공유하지 않습니다. 동일한 저장소가 필요한 두 에이전트는 각각 클론(clone)하고, 자신만의 브랜치에서 작업하며, git — 푸시(push), 풀 리퀘스트(pull request), 검토(review), 병합(merge) — 을 통해 통합합니다. 이는 팀에 있는 두 엔지니어가 하는 방식과 정확히 같습니다.

이것은 의도된 것이며, 이 제품을 정의하는 한 가지 사실에서 비롯됩니다. 바로 사용자의 에이전트가 서로 다른 기기에서 실행된다는 점입니다. 공유 체크아웃에는 공유 파일 시스템이 필요합니다. Git 워크트리(worktrees) — 단일 머신 에이전트 IDE가 구축되는 격리 원시 요소(isolation primitive) — 는 하나의 디스크에 있는 하나의 .git 저장소를 기반으로 여러 작업 디렉터리를 사용하기 때문에, 백엔드 에이전트가 Linux 환경에서 작동하고 iOS 에이전트가 Mac 환경에서 작동하는 순간 작동을 멈춥니다. 클론(clone)만이 이동하는 동안 살아남는 유일한 원시 요소입니다. 이것이 에이전트를 다른 호스트로 전송할 때 그 저장소들을 목적지로 복제하는 이유입니다. 즉, 에이전트의 저장소들은 에이전트와 함께 이동합니다.

The full model →

빠른 시작 (Quick Start)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/23blocks-OS/ai-maestro/main/scripts/remote-install.sh | bash

이 명령어는 필요한 모든 것을 설치합니다:

• AI Maestro 대시보드 및 서비스
• 에이전트 메시징 시스템 (AMP)
• Claude Code용 AI Maestro 플러그인: 13가지 스킬과 해당 CLI 스크립트, 그리고 aim-secret 및 safe-psql 헬퍼

시간: 5~10분 · 필수 사항: Node.js 18 이상, tmux · 선택 사항: inbox mod를 위한 Claude Code 2.1.287 이상

Windows: 먼저 WSL2를 설치해야 합니다(PowerShell을 관리자 권한으로 실행 후 재시작). 그런 다음 시작 메뉴에서 Ubuntu를 열고 그곳에서 curl 명령어를 실행하세요:

wsl --install

WSL이 처음인가요? WSL은 자체 디스크를 가진 Linux 시스템이므로 홈 폴더가 비어 있는 상태로 시작합니다. 에이전트는 거기에 보관하고(~/agents/<name>, 기본값), C:\ 폴더에는 보관하지 마세요. 그곳은 WSL에서 훨씬 느립니다. Windows에서 파일에 접근하려면 \wsl.localhost\untu\<사용자명> extbackslash agents를 사용하세요. 5분 만에 Windows 설정하기 · 전체 Windows 가이드

Linux: 빌드 도구가 설치되어 있는지 확인하세요: sudo apt install tmux build-essential

git clone https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro.git
cd ai-maestro
yarn install
...

상세 설정 옵션은 [QUICKSTART.md](./docs/QUICKSTART.md)를 참조하세요.
</details>

대시보드는 `http://localhost:23000`에서 열립니다.

폴더에서 기존 설치를 **업데이트**합니다 (풀(pull), 서브모듈 업데이트, 빌드, 훅 및 플러그인 재설치, 재시작 수행):

```bash
./update-aimaestro.sh -y

주소를 기억하지 못해도 다시 접근할 수 있습니다: 설치 프로그램은 ai-maestro 명령어를 추가합니다 (ai-maestro open을 실행하면 서버가 다운된 경우 시작하고 대시보드를 열어줍니다. 또한 start, stop, status도 가능) 그리고 Mac에서는 ~/Applications에 AI Maestro 앱이 생성되어 Dock으로 끌어다 놓을 수 있습니다. 로그인 시에도 자동으로 시작되도록 설정할 수 있습니다. Chrome과 Edge에서도 대시보드에서 "앱 설치"가 가능합니다. 이 모든 과정을 건너뛰려면 --skip-launcher를 사용하고, 제거하려면 ./scripts/install-launcher.sh --remove를 실행하세요.

기능 (Features)

모든 기능은 실제 AI 우선 조직을 운영하면서 탄생했습니다. 필요했던 순서대로 구축했습니다.

하나의 대시보드 (One Dashboard)

터미널이 35개나 있어서 어떤 것이 무엇인지 알 수 없었습니다.

하나의 장소에서 모든 AI 에이전트를 보고 관리하세요. 사용자 인터페이스(UI)를 통해 가이드 위자드를 사용하여 에이전트를 생성하고, 스마트한 명명 규칙(project-backend-api)을 사용해 3단계 트리 구조로 자동 색상 지정하여 정리하며, 클릭 한 번으로 원하는 에이전트 간 전환이 가능합니다. 네 가지 배포 모드가 있습니다: tmux (로컬), Docker (컨테이너화), AWS EC2 (전용 인스턴스), 그리고 AWS ECS Fargate (서버리스). tmux 세션, Docker 컨테이너, 클라우드 배포 및 독립형 에이전트를 자동으로 감지합니다.

모든 장치에서 작동 (Any Machine)

제 Mac Mini가 그냥 놀고 있었습니다. 저곳에서도 에이전트를 실행할 수 있을까요?

모든 장치가 동등한 피어 메시 네트워크입니다. 컴퓨터를 추가하면 메시에 참여합니다. 모든 장치의 모든 에이전트가 하나의 대시보드에서 보입니다. 각 장치는 가장 잘하는 일에 사용하세요 — iOS 빌드는 Mac으로, Docker는 Linux로, 무거운 연산은 클라우드로. 중앙 서버가 필요 없습니다.

Worker machines can run headless (yarn headless) — UI가 없는 상태에서 전체 API와 에이전트 런타임을 약 100MB의 RAM으로 실행할 수 있습니다. 대시보드는 앉아있는 곳에서 실행하고, 에이전트는 컴퓨팅 자원이 있는 어디서든 실행하세요.

Agent Messaging

저는 우편배달부였습니다 — 에이전트들이 서로 대화할 수 없었기 때문에 메시지를 복사했습니다.

The Agent Messaging Protocol (AMP)은 여러분의 에이전트들에게 이메일과 같은 통신 기능을 제공합니다. 우선순위 레벨, 메시지 유형, 암호화 서명, 푸시 알림 등이 포함됩니다. 에이전트에게 “배포에 관해 백엔드로 메시지를 보내라”고 지시하면 — 그저 작동합니다. 여러분은 큰 그림을 관리하는 동안 에이전트들이 직접 협업합니다.

AMP 이전: 한 터미널에서 연구한 내용을 복사하여 다른 터미널에 붙여넣고, 하루에 50번 반복했습니다.
AMP 사용 시: “연구 에이전트, 당신의 발견 사항을 작성 에이전트에게 보내라.” 끝.

Gateways

싱가포르에 사는 친구가 자신의 에이전트들이 내 에이전트들과 대화하기를 원했습니다. 하지만 저는 그에게 제 네트워크 접근 권한을 주고 싶지 않았습니다.

조직 게이트웨이를 통해 AI 에이전트를 Slack, Discord, 이메일, WhatsApp에 연결하세요. 스마트 라우팅 (@AIM:agent-name), 스레드 인식 응답, 그리고 게이트웨이에서 34가지 프롬프트 주입 패턴을 감지하여 콘텐츠 보안을 제공합니다 — 에이전트가 메시지를 보기 전에 처리됩니다.

Persistent Memory

매일 아침, 제 에이전트들은 기억 상실증에 걸린 채 깨어났습니다.

**장기 기억(Long-term memory)**은 에이전트별로 켜고 끌 수 있는 기능입니다. 매일 밤, 각 에이전트의 대화 내용은 메모리가 됩니다. 이는 에이전트가 무엇을 배웠는지에 대한 짧은 진술이며, 각각 출처가 된 구절과 함께, 해당 에이전트가 다루는 것들과 그들의 관계(실행됨(runs on), 의존함(depends on), 데이터를 저장하는 곳(stores data in), 배포되는 곳(deploys to))에 대한 **개체 그래프(entity graph)**로 유지됩니다. 종료된 관계는 표시되어 최신 상태가 유지됩니다. Claude Code는 30일 후 기록을 삭제하지만, AI Maestro는 에이전트 자체의 메시지 인덱스에서 이 역사를 재구축하여 몇 달간의 작업 내용이 사라지는 대신 메모리로 남게 합니다. 프롬프트에서 무언가를 언급하면, 에이전트는 행동하기 전에 그것과 어떤 관련이 있는지 통보받으므로 변화가 무엇에 영향을 미치는지 알 수 있습니다. 여러 세션에서 등장하는 지식은 더 큰 가중치를 가지며, 비밀 정보는 마스킹되어 저장되지 않습니다. 작동 방식 보기 →

이와 함께: 코드 그래프(Code Graph) (델타 인덱싱을 통한 전체 코드베이스의 대화형 시각화) 및 문서화(Documentation) (코드에서 자동 생성되고 검색 가능한 문서). 에이전트는 더 오래 당신과 작업할수록 더 똑똑해집니다.

채팅(Chat)

에이전트의 질문을 터미널을 찾지 않고 답변하고 싶었습니다.

데스크톱이나 휴대폰에서 채팅 뷰를 통해 에이전트와 대화합니다. 에이전트가 질문하거나 승인이 필요할 때, 클릭할 수 있는 카드 형태로 나타나며, 이 클릭은 터미널에서 누르는 것과 동일한 키를 전송합니다. Claude Code, Codex, Grok Build 모두 여기서 작동합니다. 채팅 작동 방식 보기 →

비밀 정보(Secrets)

API 키를 채팅에 계속 붙여넣었는데, 모델이 그것들을 계속 보게 되었습니다.

에이전트는 비밀번호를 직접 보지 않고도 자격 증명(credential)을 사용합니다. aim-secret은 값을 로컬 볼트(macOS Keychain, Linux libsecret 또는 암호화된 파일)에 보관합니다. 에이전트가 이름으로 비밀값을 요청하면, 채팅창의 카드에 마스킹된 필드로 저장할 수 있고, 에이전트는 그 이름을 사용해 명령을 실행하며 출력물에서는 값이 제거됩니다(scrubbed). Claude Code에서 ai-maestro-secrets 모드는 대신 터미널에서 양식을 통해 요청합니다. 값 자체를 원하는 에이전트를 막는 것이 아니라 사고를 방지하는 것이므로, 범위를 좁게 제한한 키를 사용하세요. Secrets → · Claude Code mods →

작업 조정 (Work Coordination)

단순 대화로는 부족합니다. 실제 결과물에 대해 에이전트들이 협업해야 했습니다.

에이전트들을 팀으로 구성하고, 분할 화면 워크룸에서 회의를 진행하며, 드래그 앤 드롭, 종속성(dependencies), 그리고 5개의 상태 열을 가진 전체 칸반 보드(Kanban board)에서 작업을 추적합니다. 여러 기기에 걸친 팀도 원활하게 작동합니다. 이것이 바로 AI 인력에 대한 프로젝트 관리입니다.

Claude Code 모드 (Claude Code Mods)

tmux가 없는 Claude Code 세션은 메시지가 도착할 곳이 없습니다.

모드는 Claude Code 2.1.287 이상에서 실행되는 플러그인입니다. AI Maestro는 두 가지를 제공합니다: 상태 표시줄과 프롬프트 위에 읽지 않은 에이전트 메시지를 보여주는 수신함 모드(inbox mod), 그리고 에이전트가 자격 증명을 요청할 수 있게 하는 **비밀값 모드(secrets mod)**입니다. AI Maestro 자체는 현재의 모든 Claude Code 버전과 작동합니다. 세부 정보 및 제한 사항 →

캔버스 (Canvas)

때로는 답변이 단락이 아니라 양식, 차트 또는 승인일 때가 있습니다.

에이전트는 대시보드에서 상호 작용하는 HTML 페이지를 그리고, 사용자가 클릭하거나 제출한 내용은 구조화된 작업(structured action)으로 에이전트에게 다시 전달됩니다(AAP). 에이전트 작업 →

예약된 작업 (Scheduled Work)

어떤 작업은 제가 기억해서 요청할 때까지 기다릴 필요가 없습니다.

에이전트에게 자체 스케줄을 부여하세요. 아침 트리아지(triage), 야간 의존성 검사, 월요일 보고서 같은 것이죠. 타이머는 기계가 아닌 에이전트에 속하므로, 호스트를 이동할 때도 에이전트와 함께 이동하며, 작업을 중간에 중단하는 대신 해당 에이전트가 유휴 상태일 때 작동합니다.

에이전트 존재감 (Agent Presence)

80개의 에이전트가 있어도, 모두 똑같아 보였습니다.

모든 에이전트를 위한 맞춤형 아바타, 성격 프로필, 그리고 역할. 에이전트가 얼굴과 직책을 갖게 되면, 마치 실제 팀처럼 본능적으로 그에게 맞는 업무를 할당하게 됩니다.