슬랙(Slack)에 구축한 나만의 AI 팀: 4개의 전문 AI 에이전트로 업무 팀 꾸리기

소개

슬랙(Slack)에 구축한 나만의 AI 어벤져스: 4개의 전문 AI 에이전트로 업무 팀 꾸리기

안녕하세요! 21기 내삶자동화에 참여하고 있는 스티브입니다.
보통 AI를 '개인 비서'라고 생각하고 하나의 챗봇에게 모든 것을 묻고 답을 구하는 경우가 많습니다. 하지만 질문의 분야가 다양해지고, 역할이 섞이다 보면 AI의 답변 퀄리티가 떨어지거나 컨텍스트가 꼬이는 경험이 있습니다.

그래서 저는 아예 업무별로 특화된 4명의 AI 에이전트를 슬랙(Slack) 워크스페이스에 초대하여 가상의 'AI 팀'을 구축해 보았습니다.

진행 방법

Openclaw를 Docker 환경에서 실행하였고, 모든 과정은 Openclaw와 Claude Code의 도움을 받아 진행했습니다.

먼저 처음에는 아래 링크(유튜브)를 Openclaw에게 전달하여 숙지하도록 했습니다.

그리고 제가 필요한 Agent team에 대한 내용을 정리하여 제공하였습니다.

각 Agent별로 역할에 맞게끔 AI 모델도 구분하여 적용시켜 주었습니다.

그리고 Agent의 성능을 극대화할 수 있도록 각 Agent에게 적용할 수 있는 스킬들을 확인 및 적용하였습니다.


그렇게 OpenClaw를 활용해 슬랙의 Socket 모드 기반으로 4개의 각기 다른 앱/봇을 생성하고, 각자의 역할에 가장 잘 맞는 LLM 모델과 독립적인 작업 공간(Workspace)을 부여했습니다.

  1. ARIA (고객 운영 / Customer Ops)

    • 역할: 고객 응대 시나리오 작성, 운영 가이드라인 정리, 외부 커뮤니케이션 초안 작성

    • 사용 모델: Claude 3.5 Sonnet (자연스럽고 부드러운 한국어 문장력이 필요한 곳에 배치)

    • 독립 공간: workspace-aria

  2. IRIS (제품 기획 / Product Planning)

    • 역할: 아이디어 브레인스토밍, 기획서 초안 작성, 요구사항 정의(PRD)

    • 사용 모델: GPT-4o (논리적이고 구조화된 문서 작업과 폭넓은 사고에 유리)

    • 독립 공간: workspace-iris

  3. REGUN (규제 및 리서치 / Regulatory Research)

    • 역할: 복잡한 규제 및 법안 검토, 방대한 데이터 요약 및 리서치 보조

    • 사용 모델: Gemini 3.1 Pro Preview (최신 정보 검색과 대용량 컨텍스트 처리에 탁월)

    • 독립 공간: workspace-regun

  4. CREATO (의사결정 보조 / Decision Support)

    • 역할: 문제 해결을 위한 다각도 분석, 아이디에이션, 최종 결정 전 리스크 검토

    • 사용 모델: Claude 3.5 Sonnet (뉘앙스를 잘 파악하고 섬세한 톤앤매너로 조언)

    • 독립 공간: workspace-creato

이렇게 세팅하게 되면 저 혼자 운영부터 기획, 제품, 개발 보조까지 업무가 가능한 것을 확인하였습니다.

1. "팀플레이"가 가능해집니다.
최근 가상자산 규제에 대해서 @Regun를 멘션해 리포트를 뽑아냅니다. 그 리포트를 보고 제품 관점에서 아이디어가 있는지 확인하기 위해 같은 채널에서 @Iris을 멘션해 검토를 맡깁니다. 회사 팀원들과 슬랙에서 스레드를 달아가며 협업하는 것과 같습니다.

2. 컨텍스트가 섞이지 않습니다.
각 에이전트는 자신만의 작업 공간(workspace)과 페르소나를 가지고 있어 본인의 역할에만 충실하게 답변합니다. 다음과 같이 각자의 공간에서 검토한 뒤 슬랙 채널에 올리는 것을 볼 수 있습니다.

3. 모델의 장점만 취할 수 있습니다.
각 업무에 가장 퍼포먼스가 좋은 모델을 매칭해두어 좋은 결과물을 확보하고자 노력하였습니다.

결과와 배운 점

  1. 과정 중에 아직 각 Agent들이 답을 안하거나 작동을 잘 하지 않는 경우가 있습니다.

이 경우에는 에이전트의 페르소나를 검토 혹은... 권한 검토를 해야합니다.

페르소나는 문제가 없어보이고, 권한을 검토해봤습니다.

여기에 문제가 있었습니다. 바로 적용후 reinstall, 그리고 다시 슬랙에서 멘션해보니 답을 합니다.

앞으로의 계획은 조금 더 이 에이전트를 고도화할 수 있는 방법을 연구할 생각이며, 개인적으로 스킬을 만들어볼까 생각중입니다. 그리하여 다음에는 이 에이전트들이 서로 대화(Agent-to-Agent)하면서 스스로 결과물을 합치는 과정도 시도해보고 공유하겠습니다. 감사합니다.

도움 받은 글 (옵션)

https://www.gpters.org/nocode/post/slackbased-ai-team-operation-DVCQ9GqLqmB9CqF
https://gist.github.com/rafaelquintanilha/9ca5ae6173cd0682026754cfefe26d3f
https://docs.openclaw.ai/concepts/multi-agent
https://youtu.be/bzWI3Dil9Ig?si=J8Fnot_Gsgw0mVLV
https://youtu.be/E6lW2AXsT2Q?si=4c1kf8B27HUkeWhg
https://youtu.be/uUN1oy2PRHo?si=wq5PL7g5I0gNFOU3

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