PM 업무 5가지를 인터뷰로 정의하고, AI Agent 능력 단위로 재분류한 멀티 에이전트 설계

소개

시도하고자 했던 것과 그 이유

PM(프로젝트 매니저)으로서 4개 외부/내부 팀을 총괄 조율하면서 반복적으로 발생하는 업무가 많았습니다. 정부과제 서류 준비, 팀 간 소통 정리, 자료 조사, 일정 관리 등

이 업무들을 사람이 직접 하는 방식 그대로 AI에게 넘기면 비효율적이라는 문제의식에서 출발했습니다.

핵심 질문: 사람이 하고 있는 업무를 AI에게 어떻게 넘길 것인가?

단순히 "이 업무를 대신 해줘"가 아니라, AI가 잘하는 능력 단위로 업무를 재분류하는 것이 목적이었습니다. 그 결과물이 멀티 에이전트 구조입니다.

진행 방법

사용한 도구

VS Code + Claude Code: 인터뷰 진행, 워크시트 작성, 문서 관리 전체를 수행
교육용 스킬 템플릿: automation-pipeline-design-eduv-week1 스킬의 3단계 프롬프트 활용
번들 학습 문서: 인터뷰 가이드, 워크시트 템플릿, AI 오케스트레이터 패턴 6가지

1단계: 인터뷰 기반 업무 정의

안상영 강사님이 제공한 업무정의-자동화-위임설계서-인터뷰 문서를 기초로, Claude Code와 질문형 인터뷰를 진행했습니다.

인터뷰는 총 7라운드로 진행되었고, 각 라운드에서 3개 이하의 질문으로 업무를 구체화했습니다.

인터뷰 — 라운드 1: 전체 아키텍처 확정
  Q1. 현재 프로젝트 단계는? → (b) 사업신청서 작성 중
  Q2. 5개 Agent 중 긴급도 순서는? → 문서관리 → 리서치 → 커뮤니티 → 검토 → 시뮬레이션
  Q3. 정부과제 서류는? → references/doc/ 전체가 대상, 계속 추가됨

인터뷰 — 라운드 2: 1201 문서관리 Agent
  Q1. 사업신청서 작성 시 어려운 점은? → 필수 서류가 뭔지 파악이 어려움
  Q2. hwp 파일을 직접 편집해야 하나? → md로 변환 후 hwp 파일로 만들기
  Q3. 문서 저장/관리는 구글 드라이브 계속 사용? → 구글드라이브

모든 라운드를 거쳐 5개 Agent별 핵심 확정 내용과 보류 메모가 정리되었습니다.

2단계: 관점 전환 — 업무 분류에서 AI 능력 분류로 인터뷰 결과를 정리하면서 가장 중요한 깨달음이 있었습니다.

기존 사고: 정부과제 / 외주 / 문서 / 커뮤니케이션 / 스케줄 → 사람이 하는 업무 칸막이 그대로
새로운 사고: 문서관리 / 시뮬레이션 / 리서치 / 커뮤니티 / 검토 → AI가 잘하는 능력 단위로 재분류

사람의 업무 5가지를 AI 에이전트 능력 5가지로 전환한 것입니다.

사람의 업무 (기존)

AI Agent 능력 (전환 후)

핵심 능력

정부과제 서류 준비

문서관리 Agent

문서 분류, 변환, 체크리스트

시스템 개발 외주 관리

시뮬레이션 Agent

코드 리뷰, 기술 문서 작성

자료 조사, 비교 분석

리서치 Agent

웹 검색, 특허/논문 조사

4개 팀 소통, 일정 관리

커뮤니티 Agent

카카오톡 파싱, 캘린더 연동

산출물 품질 확인

검토 Agent

품질 검토, 피드백 루프

3단계: 오케스트레이터 패턴 적용

제공받은 AI 오케스트레이터 패턴 6가지 학습 문서를 활용하여, 각 Agent에 적합한 패턴을 매핑했습니다.

Agent

적용 패턴

선택 이유

문서관리

Agentic RAG

문서를 능동적으로 검색하고 맥락에 맞게 활용

시뮬레이션

CodeAct

코드를 생성/실행하며 문제 해결

리서치

ReAct + Tool Use

검색 → 판단 → 재검색 반복 + 외부 API 호출

커뮤니티

Tool Use (MCP)

구글 캘린더 등 외부 서비스 연동

검토

Self-Reflection

산출물을 스스로 검토하고 개선

전체 구조는 Multi-Agent Flow (패턴 5)를 목표로 하되, PM이 오케스트레이터 역할을 담당합니다.

4단계: 통합 워크시트 및 데이터 흐름 설계

인터뷰 결과를 바탕으로 5개 Agent를 하나의 통합 워크시트로 병합하고, Agent 간 데이터 흐름을 설계했습니다.

핵심 흐름:

커뮤니티 Agent와 리서치 Agent가 수집한 자료를 → 문서관리 Agent에 전달
문서관리 Agent의 산출물 + 체크리스트를 → 검토 Agent가 품질 검증
검토 미달 시 → 해당 Agent에 수정 요청 (피드백 루프)
검토 통과 시 → PM에게 최종 전달

결과와 배운 점

배운 점

사람 업무를 그대로 옮기면 안 된다: "정부과제 서류 준비"를 통째로 AI에게 주는 것이 아니라, 그 안에서 "문서 변환", "체크리스트 관리", "피드백 추적" 같은 AI 능력 단위로 쪼개야 합니다.
관점 전환이 설계의 핵심: 업무 칸막이(사람 기준)에서 능력 분류(AI 기준)로 바꾸니, 하나의 Agent가 여러 업무에 걸쳐 활용되는 구조가 자연스럽게 나왔습니다.
인터뷰가 설계를 결정한다: Claude Code와의 질문형 인터뷰를 통해 업무 범위를 좁히고, 입출력을 구체화하고, Agent 간 관계를 발견할 수 있었습니다. 실제 문서를 참조하며 진행하니 질문이 구체적이었습니다.
[확인 필요] 태그의 유용성: 모르는 내용을 억지로 채우지 않고 태그로 남기면, 나중에 보완할 항목이 명확해집니다.

시행착오

초기 구조 혼란: 처음에는 업무 단위(정부과제, 외주, 문서...)로 폴더를 만들었다가, AI 능력 단위로 전환하면서 여러 차례 구조를 수정했습니다. 초안은 틀려도 되니 빨리 만들고 고치는 게 낫다는 교훈을 얻었습니다.
파이프라인 간 겹침 발견: 커뮤니티 Agent와 문서관리 Agent가 카카오톡이라는 입력 소스가 겹치는 것을 인터뷰 중 발견 → 커뮤니티 Agent가 파싱하고 문서관리 Agent에 전달하는 흐름으로 정리했습니다.
폴더 생성 시점: 인터뷰가 끝나지 않은 상태에서 폴더를 만드는 것은 시기상조 → 인터뷰 확정 후 생성하는 것으로 정리했습니다.

앞으로의 계획

통합 워크시트의 [확인 필요] 항목 보완
Claude Code 공식 구조(.claude/agents/, .claude/skills/)를 적용한 프로젝트 설계서 기반으로 실제 프로젝트 생성

도움 받은 글

안상영 강사님의 automation-pipeline-design-eduv-week1 교육 스킬 및 번들 문서
인터뷰 가이드: 1-업무정의-자동화-위임설계서-인터뷰
워크시트 템플릿: 2-업무정의-자동화-위임설계서-인터뷰-워크시트
학습 문서: (학습)AI 오케스트레이터 패턴 6가지
학습 문서: (학습)Claude_Code_내장도구_완전자동화_가이드

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