Fleet이 범용 채팅(General Purpose Chat)과 특화된 에이전트(Specialized Agents)를 모두 갖춘 이유

에이전트 작업은 보통 두 가지 패턴 중 하나에 해당합니다. 어떤 작업은 임시적(ad hoc)입니다. 도움을 요청하면 에이전트가 몇 가지 도구로부터 컨텍스트(context)를 수집하고, 무엇이 변했는지 추론하여 답변을 제공하면 작업이 완료됩니다. 다른 작업들은 인식 가능한 패턴을 따르며, 동일한 지침과 컨텍스트에 의존하고, 동일한 도구를 사용하며, 실행될 때마다 일관된 판단을 요구합니다.

많은 AI 제품들이 이 두 가지 패턴을 모두 일회성 채팅으로 취급합니다. 이는 간단한 질문에는 효과적이지만, 작업이 반복될 때는 한계가 있습니다. 결국 프롬프트(prompt)를 다시 작성하고, 컨텍스트를 다시 구축하며, 채팅 스레드가 운영 프로세스처럼 작동하기를 기대하며 의존하게 됩니다. Fleet은 에이전트가 작업 요구 사항에 맞춰야 한다는 아이디어를 중심으로 구축되었습니다. 임시적인 작업을 처리하는 범용 채팅(General Purpose Chat)이 있는 한편, 지속적인 지침, 범위가 지정된 도구(scoped tools), 트리거(triggers), 하위 에이전트(subagents), 그리고 메모리(memory)를 사용하여 반복적인 작업을 처리하는 특화된 에이전트(Specialized Agents)가 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

범용 채팅(General Purpose Chat)은 설정이 적은 작업을 위한 것입니다

일주일간의 휴가를 마치고 돌아와 Slack 스레드, GitHub PR, Linear 티켓, 그리고 캘린더 초대 내용을 파악해야 한다고 상상해 보세요. 이 작업은 여러 도구에 걸쳐 있으며, 판단이 필요하고, 긴 요약이나 일련의 다음 단계(next steps)를 생성할 수 있습니다. 일단 작업이 완료되면, 다음 주에 정확히 동일한 작업을 다시 실행할 필요는 없을 것입니다.

범용 채팅(General Purpose Chat)은 바로 그런 종류의 요청을 위해 구축되었습니다. 에이전트가 어떤 도구, 프롬프트, 또는 기술을 가져야 할지 미리 결정하지 않고도, 워크스페이스 전반에 걸친 광범위한 작업을 Fleet에 요청할 수 있습니다. Fleet은 워크스페이스 통합(integrations)에 접근할 수 있고, 파일 시스템을 통해 컨텍스트를 관리하며, 작업에 코드, 파일 또는 데이터 분석을 위한 실제 환경이 필요한 경우 가상 컴퓨터(virtual computer)를 사용할 수 있습니다.

필요한 것을 요청하면 Fleet이 작업을 실행하며, 작업이 완료되면 스레드는 종료될 수 있습니다.

특화된 에이전트(Specialized Agents)는 반복적으로 수행하는 작업을 위한 것입니다

반복되는 작업에는 더 지속 가능한 설정이 필요합니다. 주간 계획 업데이트, 편지함 관리, 고객 조사 브리프, 백로그 유지 관리 작업 등이 매번 누군가가 동일한 기대 사항을 다시 설명해야 하는 것에 의존해서는 안 됩니다. 계획 에이전트(Planning agent)는 매주 월요일마다 Linear를 확인하여 무엇이 출시되었는지 요약하고, 차단된 작업을 표시하며, 팀이 기대하는 형식으로 업데이트 초안을 작성할 수 있습니다. 편지함 에이전트(Inbox agent)는 새로운 이메일을 분류하고, 답장 초안을 작성하며, 고객 문제를 에스컬레이션(Escalate)하고, 사용자가 직접 처리하고 싶은 메시지가 무엇인지 기억할 수 있습니다.

특화된 에이전트(Specialized Agents)는 반복되는 작업에 안정적인 기반을 제공합니다. 에이전트의 지침(Instructions)을 정의하고, 모델(Model)을 선택하며, 도구(Tools)를 부착하고, 기술(Skills)을 추가하고, 하위 에이전트(Subagents)를 생성하며, 트리거(Triggers)나 스케줄(Schedules)을 연결함으로써 구조를 직접 구성할 수 있습니다. 또는 Fleet에 평이한 언어로 작업을 설명하면, Fleet이 적절한 에이전트 구조를 구축할 수 있도록 도와줍니다.

유용한 임시(Ad hoc) 작업은 범용 채팅(General Purpose Chat)에서 시작할 수 있습니다. 해당 작업이 팀의 업무 방식의 일부가 되면, Fleet은 이를 지속적인 지침, 범위가 지정된 도구, 메모리(Memory), 그리고 적절한 실행 방식을 갖춘 특화된 에이전트(Specialized Agent)로 전환할 수 있습니다. 여전히 설정에 대한 제어권은 사용자가 갖지만, 빈 설정 화면에서부터 시작할 필요는 없습니다.

특화된 에이전트(Specialized Agents)로 정의할 수 있는 것들

특화된 에이전트가 유용한 이유는 실행 간에 구성(Configuration)이 일관되게 유지되기 때문입니다.

지침 (Instructions): 에이전트의 프롬프트(Prompt)는 역할, 의사결정 규칙, 출력 형식, 에스컬레이션(Escalation) 동작 및 경계를 정의하며, 이를 통해 반복되는 작업의 일관성을 유지합니다.

도구 (Tools): 특화된 에이전트는 작업에 필요한 특정 도구를 할당받아, 에이전트가 구축된 목적에 맞는 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

모델 (Models): 메인 에이전트와 개별 하위 에이전트(Subagents)에 사용할 모델을 선택할 수 있습니다. 관리자 에이전트(Supervisor agent)는 계획이나 검토를 위해 더 강력한 모델을 사용하고, 더 좁은 범위의 하위 작업에는 더 작은 모델을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 속도, 비용 및 성능에 맞춰 모델 선택을 최적화할 수 있습니다.

subagents (하위 에이전트): subagents는 고유한 지침(instructions), 도구(tools), 그리고 모델 선택권을 가진 호출 가능한 전문가(specialists)를 특화된 에이전트(Specialized Agent)에게 제공합니다. 이는 문맥 집약적인(context-intensive) 작업들을 자체적인 대화 기록(conversation history)을 가진 subagents로 분산시켜, 메인 에이전트의 문맥(context)이 오염되지 않도록 돕습니다.

Skills (기술): 특화된 에이전트(Specialized Agents)는 회사 전체에서 공유되는 워크스페이스 기술(workspace skills)과 해당 에이전트에 범위가 지정된 프라이빗 기술(private skills)을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 워크스페이스 내의 모든 에이전트에게 모든 지침을 노출하지 않고도, 반복적인 작업에 재사용 가능한 지식 베이스(knowledge base)를 제공할 수 있습니다.

Triggers and schedules (트리거 및 스케줄): 특화된 에이전트(Specialized Agents)는 스케줄에 따라 실행되거나 Slack, Gmail, Outlook, Teams와 같은 도구의 이벤트에 반응하여 실행될 수 있습니다. Gmail 트리거는 수신함으로 전송된 모든 새 이메일에 대해 실행을 시작할 수 있습니다. 스케줄된 트리거는 매일 아침 또는 매주 동일한 에이전트를 실행할 수 있습니다.

Computer Access (컴퓨터 액세스): 에이전트가 코드, 파일 또는 분석을 위해 실제 환경이 필요한 경우, Computer Access를 에이전트 설정의 일부로 포함할 수 있습니다. 범용 채팅(General Purpose Chat)에서는 Computer Access를 스레드(thread) 단위로 활성화할 수 있어 각 채팅의 문맥(context)이 격리됩니다. 특화된 에이전트(Specialized Agent)에서는 이것이 에이전트 환경의 일부이며, 단일 컴퓨터를 여러 스레드에 걸쳐 범위 지정(scope)할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이는 실행 간에 문맥(context)을 유지하고자 할 때 유용합니다.

가장 큰 차이점은 작업 전반에 걸쳐 메모리가 유지되는 방식입니다

범용 채팅(General Purpose Chat)은 일시적인 작업에 적합한 스레드 수준의 문맥(thread-level context)을 가집니다. 스레드는 발생한 일을 보유하며, 스레드가 종료되면 작업도 종료됩니다.

특화된 에이전트(Specialized Agents)는 작업에 범위가 지정된 메모리(memory scoped to the job)를 가집니다. 이들은 사실 관계를 기억하고, 시간이 지남에 따라 이를 업데이트하며, 다시 상기시켜 줄 필요 없이 향후 실행 시 이를 사용할 수 있습니다.

Linear 티켓을 관리하고 GitHub PR을 모니터링하는 프로덕트 매니저 (Product-manager) 에이전트를 예로 들어보겠습니다. 시간이 흐름에 따라, 이 에이전트는 한 엔지니어는 백엔드 이슈를 선호하고, 다른 엔지니어는 티켓이 더 작은 단위로 쪼개지기를 원하며, PM은 출시를 막는 버그가 즉시 에스컬레이션(Escalated)되기를 원한다는 사실을 학습할 수 있습니다. 이러한 사실들은 누군가가 매주 월요일마다 새로 작성해야 하는 프롬프트 (Prompt) 안에 머물러서는 안 됩니다. 그것들은 에이전트의 작업 기억 (Working memory)의 일부가 되어야 합니다.

이것이 바로 특화된 에이전트 (Specialized Agent)를 저장된 채팅 (Saved chat)과 다르게 느끼게 만드는 요소입니다. 에이전트의 지침 (Instructions)은 안정적이지만, 작업이 변함에 따라 기억 (Memory)은 진화할 수 있으며, 각 특정 에이전트에 맞춰 기억을 맞춤화할 수 있습니다.

각 에이전트 유형을 사용하는 시점

작업의 난이도보다 작업의 형태 (Task shape)가 더 중요합니다. 일회성 작업은 복잡할 수 있고, 반복적인 작업은 단순할 수 있습니다. 이를 생각하는 가장 좋은 방법은 당신이 수행 중인 업무가 재사용 가능한 패턴 (Reusable pattern)인지 여부를 판단하는 것입니다.

요약하자면: 업무 범위가 넓거나 일시적일 때는 범용 채팅 (General Purpose Chat)을 사용하고, 업무가 반복적으로 위임하고 싶은 책임 (Responsibility)이 되었을 때는 특화된 에이전트 (Specialized Agent)를 사용하세요.

이것이 가능하게 하는 것

Fleet를 통해 팀은 보조 (Assistance) 단계에서 시작하여, 반복되는 업무를 위임 (Delegation) 단계로 격상시킬 수 있습니다.

여러분은 범용 채팅 (General Purpose Chat)에서 Fleet에게 상황 업데이트 요청, 계정 조사, 문서 요약, CSV 분석 또는 답변 초안 작성을 요청하며 시작할 수 있습니다. 이러한 작업 중 상당수는 일회성으로 남을 것이며, 이는 괜찮습니다. 그것들은 가볍게 유지되어야 합니다.

패턴이 계속 반복된다면, Fleet는 이를 지속 가능한 형태 (Durable form)로 만들 수 있게 해줍니다. 에이전트는 적절한 지침 (Instructions), 도구 (Tools), 기술 (Skills), 트리거 (Triggers), 하위 에이전트 (Subagents) 및 기억 (Memory)을 갖게 됩니다. 팀은 더 이상 해당 작업을 프롬프트하는 방법을 기억하는 개인에게 의존하지 않습니다. 업무에 다시 실행될 수 있는 소유자 (Owner)가 생기는 것입니다.

이것이 Fleet에 두 가지 에이전트 유형이 있는 이유입니다. 어떤 에이전트는 즉각적이고 개방적인 (Open-ended) 작업을 돕습니다. 다른 에이전트는 반복적인 책임을 맡고 직무별 기억 (Job-specific memory)을 구축하며 발전합니다. Fleet는 팀이 에이전트를 통해 실제 업무를 완수하기 위해 두 가지 패턴이 모두 필요하기 때문에 두 가지를 모두 지원합니다.

시작하려면 Fleet을 무료로 체험해 볼 수 있습니다. 더 자세한 기술적 세부 사항을 확인하려면 문서를 읽어보세요.