최근 OpenClaw를 살펴보다가 멀티에이전트 관련 문서와, Slack에서 여러 AI를 팀원처럼 운영하는 예시를 보게 됐습니다. 단순히 에이전트를 여러 개 둘 수 있다는 점보다, Slack 안에서 역할이 나뉜 AI 팀을 실제처럼 운영할 수 있겠다는 점이 특히 흥미로웠습니다.
그래서 이번에는 문서를 읽고 끝내지 않고, Slack 환경에서 멀티에이전트 유즈케이스를 직접 구성해보는 테스트를 진행했습니다.
목표는 단순했습니다.
역할을 나눈 AI들을 Slack에서 팀처럼 운영하면, 실제 협업 흐름이 더 좋아질까?
이번 글은 완성형 운영 가이드라기보다는, OpenClaw의 멀티에이전트 개념과 Slack teammates 예시를 참고해 Slack 환경에서 역할 분리형 AI 팀 구성을 시험해본 첫 번째 유즈케이스 기록에 가깝습니다.
왜 이 테스트를 해보게 됐나
하나의 AI에게 모든 역할을 맡기는 방식은 편합니다.
기획, 전략, 분석, 실행 아이디어를 한 번에 받을 수 있기 때문입니다.
그런데 실제로 조금 복합적인 작업을 던져보면 아쉬운 점도 있었습니다.
전략과 실행이 한 답변 안에서 섞이고분석과 의견의 경계가 흐려지고구현 가능성보다 그럴듯한 정리가 앞서는 경우가 있었습니다
결국 하나의 AI가 여러 역할을 동시에 수행하다 보니, 답변은 넓어지지만 각 역할의 결은 흐려지는 느낌이 있었습니다.
그래서 이번에는 역할을 명시적으로 나눠서, Slack 안에서 각 에이전트를 팀원처럼 두는 실험을 해봤습니다.
alice: PM / manager / orchestrator
Bob: strategist
Carla: analyst
Dave: engineer
핵심은 이름을 붙인 것이 아니 라, Slack 환경에서 각 역할이 다른 에이전트처럼 보이고 동작하도록 상정했다는 점입니다.
참고한 문서에서 얻은 핵심
이번 테스트는 크게 두 가지 레퍼런스를 참고했습니다.
첫 번째는 OpenClaw의 멀티에이전트 문서였습니다.
여기서 인상적이었던 점은 OpenClaw가 에이전트를 단순한 캐릭터 설정이 아니라, 독립된 작업 단위로 다룬다는 점이었습니다.
에이전트마다 분리될 수 있는 요소는 대략 이렇습니다.
workspace
agentDir
session store
skills
persona 파일들(SOUL.md, AGENTS.md, USER.md 등)
즉, 여러 역할을 한 프롬프트 안에 넣는 방식이 아니라, 문맥과 상태를 분리한 여러 개의 에이전트로 생각할 수 있다는 점이 핵심이었습니다.
두 번째는 Slack에서 여러 AI를 각각 팀원처럼 운영하는 예시였습니다.
이 예시에서는 에이전트마다 별도의 Slack bot을 두고, 각 bot이 특정 agentId에 연결되도록 라우팅하는 방식이 소개되어 있었습니다.
이 구조를 보고 가장 흥미로웠던 점은, AI를 단순한 백그라운드 도구로 쓰는 것이 아니라 Slack 안에서 협업 주체처럼 배치할 수 있다는 점이었습니다.
Slack 환경에서 상정한 운영 방식
이번 테스트에서 상정한 구조는 비교적 단순합니다.
Slack 안에서 각 에이전트는 역할이 다른 팀원처럼 존재합니다.
Alice는 전체 맥락을 잡고 조율하는 PMBob은 전략 관점에서 방향을 제안하는 역할Carla는 데이터와 근거를 해석하는 역할Dave는 실제 구현 방법과 기술 리스크를 보는 역할
이 구조에서 사용자는 두 가지 방식으로 접근할 수 있습니다.
1. 메인 에이전트 중심으로 대화하는 방식
사용자는 Alice에게만 요청합니다.
Alice는 요청을 받은 뒤, 내부적으로 어떤 관점이 필요한지 판단하고 필요한 역할을 분배합니다. 그리고 여러 관점을 정리한 뒤 최종 답을 다시 사용자에게 전달합니다.
이 방식의 장점은 사용자가 여러 에이전트를 직접 조율하지 않아도 된다는 점입니다.
2. Slack 안에서 각 에이전트를 직접 호출하는 방식
반대로 공유 채널이나 스레드 안에서 각 에이전트를 팀원처럼 직접 부를 수도 있습니다.
예를 들면 이런 흐름입니다.
@Carla 지난주 지표 해석해줘@Bob 위 분석을 바탕으로 메시지 방향 잡아줘@Dave 구현 단계로 쪼개줘
이 방식은 특히 Slack이라는 인터페이스에서 자연스럽습니다.
사람 팀원에게 역할별로 말을 거는 방식과 크게 다르지 않기 때문입니다.
직접 상정해보며 느낀 점
이번 테스트에서 가장 먼저 느낀 것은, Slack이라는 공간이 멀티에이전트 실험에 꽤 잘 어울린다는 점이었습니다.
하나의 에이전트만 있을 때는 모든 요청이 한 창구로 들어가고, 모든 응답도 하나의 말투와 관점으로 나옵니다.
반면 역할이 나뉜 에이전트들이 Slack 안에 있으면, 누가 어떤 관점에서 말하는지가 훨씬 분명해집니다.
예를 들어 같은 요청이라도:
PM은 목표와 우선순위를 정리하고strategist는 방향성과 메시지를 보고analyst는 근거와 데이터 해석을 맡고engineer는 구현 가능성과 리스크를 점검합니다
이렇게 관점을 분리해두면, 결과를 받을 때도 “이건 전략적 의견인지”, “이건 구현 관점인지”가 더 선명하게 보입니다.
또 하나 느낀 점은, 오케스트레이터 역할이 특히 중요하다는 것이었습니다.
에이전트가 여러 명 있다고 해서 자동으로 협업이 되는 것은 아니었습니다.
누군가는 전체 목표를 이해하고, 어떤 에이전트를 언제 참여시킬지 판단하고, 결과를 다시 하나의 응답으로 정리해야 했습니다.
그래서 이번 유즈케이스에서는 Alice를 단순한 응답자 중 하나가 아니라, Slack 안에서 협업 흐름을 설계하고 묶는 조율자로 두는 것이 핵심이었습니다.
이 구성이 유효하다고 느낀 이유
이번 테스트에서 멀티에이전트 구성이 특히 의미 있어 보였던 이유는 몇 가지가 있습니다.
1. 역할이 보이는 협업이 가능했습니다
Slack 안에서 각 에이전트의 역할이 분명하게 보이기 때문에, 단일 에이전트보다 협업 구조가 더 직관적이었습니다.
2. 관점을 분리해서 다룰 수 있었습니다
전략, 분석, 구현이 한 응답에 섞이기보다, 역할별로 나뉜 상태에서 합쳐질 수 있었습니다.
3. Slack이라는 익숙한 인터페이스를 그대로 활용할 수 있었습니다
새로운 협업 도구를 배우는 것이 아니라, 이미 익숙한 채널, DM, 스레드 안에서 AI 팀을 운영한다는 점이 장점이었습니다.
4. 메인 에이전트를 중심으로 정리된 결과를 만들 수 있었습니다
필요할 때는 여러 에이전트의 관점을 활용하되, 최종적으로는 하나의 응답으로 정 리하는 흐름을 만들 수 있었습니다.
아직 남아 있는 과제
물론 이번 테스트가 완성형은 아닙니다. 오히려 해보면서 설계 포인트가 더 분명해졌습니다.
역할 경계를 더 선명하게 해야 합니다
PM과 strategist, analyst와 engineer의 경계가 흐려지면 다시 단일 에이전트처럼 섞일 수 있습니다.
Slack 안에서 호출 규칙이 필요합니다
모든 에이전트가 모든 메시지에 반응하면 산만해질 수 있습니다.
그래서 멘션 기반 호출이나 스레드 중심 운영 같은 규칙이 중요합니다.
어떤 경우에 오케스트레이션할지 기준이 필요합니다
모든 요청에 여러 에이전트를 붙이는 것은 비효율적일 수 있습니다.
단순한 질문은 메인 에이전트 혼자 처리하고, 복합적인 작업만 분업하는 식의 기준이 필요합니다.
즉, 멀티에이전트는 단순히 에이전트 수를 늘리는 것이 아니라, Slack 안에서 어떻게 협업하게 만들지까지 설계해야 의미가 있다는 점을 느꼈습니다.
마무리
이번 테스트는 OpenClaw 멀티에이전트 문서와 Slack teammates 예시를 참고해, Slack 환경에서 역할 분리형 AI 팀 구성을 시험해본 유즈케이스였습니다.
핵심은 “AI를 여러 개 붙였다”가 아니라,
Slack 안에서 역할이 구분된 협업 구조를 어떻게 설계할 것인가에 있었습니다.
결국 멀티에이전트의 가치는 에이전트 수 자체보다, 각 역할이 어떤 흐름으로 협업하고, 누가 그것을 조율해 하나의 결과로 묶어내는지에 달려 있었습니다.
그런 점에서 OpenClaw의 멀티에이전트 구조는, Slack 같은 협업 환경 안에서 AI를 단순한 도구가 아니라 역할을 가진 팀원처럼 운영해보는 실험에 꽤 의미 있는 기반이 될 수 있어 보입니다.
