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7주간 공개적으로 멀티에이전트 프레임워크를 구축했습니다——배운 점들

7주간 공개적으로 멀티에이전트 프레임워크를 구축했습니다——배운 점들

Building a Multi-Agent Framework in Public for 7 Weeks—Here's What I've Learned

Claude Code를 사용해서 7주간 AIPass를 공개적으로 개발해왔고, 이제 거의 완성되었습니다. 간단히 말하면: AIPass는 로컬 CLI 프레임워크로, AI 에이전트가 지속적인 정체성, 메모리, 통신 능력을 가질 수 있게 해줍니다. 동일한 파일시스템, 동일한 프로젝트, 동일한 파일을 공유합니다——샌드박스나 격리 같은 것은 없습니다. pip으로 설치하고 두 개의 명령어를 실행하면, 에이전트는 다음 날 어제 멈춘 지점부터 계속할 수 있습니다. 가장 좋은 점은? 가치를 얻기 위해 11개의 에이전트가 필요하지 않습니다. 하나의 프로젝트에 집중한 하나의 에이전트로도 충분합니다.

테크 블로거 관점

누군가 실제로 기억하는 AI 에이전트의 코드를 풀었는데, 진짜 미친 수준으로 간단해요

AI 에이전트가 고립된 버블 속에서만 산다는 생각은 다 잊어버리세요. 어떤 개발자가 7주 동안 공개 개발로 AIPass를 만들었는데, 아무도 얘기 안 하는 가장 큰 문제를 풀었어요: 메모리. 이 에이전트들은 그냥 채팅하는 게 아니라 자기가 누군지, 뭘 했는지 기억하고 내일 정확히 그 지점에서 다시 시작할 수 있어요. 샌드박스도 없고, 클라우드 서비스로 API 호출할 필요도 없고, 그냥 에이전트가 당신의 파일시스템에서 실제 팀원처럼 일해요. 미친 부분? pip로 설치하고 명령어 두 개 실행하면 끝 — 에이전트가 세션 간에 지속돼요. 다른 사람들이 매번 모든 걸 잊어버리는 에이전트 군대를 만들 때, 이 사람은 실제 인간의 메모리처럼 작동하는 뭔가를 만들었어요. 공개 개발 방식이라서 전체 개발 과정을 실시간으로 볼 수 있다는 게 포인트예요.

결론멀티 에이전트 시스템을 복잡하게 생각하지 말고 지금 바로 AIPass를 설치하세요 — 가끔 최고의 솔루션은 나중에 보면 당연해 보이는 거거든요
8/10

Action

馬上試用
https://github.com/aipass-framework/aipass
Open SourceCLIMacWindowsLinux
1'pip install aipass'로 AIPass를 설치하세요
2'aipass init'으로 프로젝트를 초기화하세요
3'aipass run'으로 첫 번째 지속적 에이전트를 시작하세요
Before

Starting every AI conversation from scratch, explaining your project context repeatedly, losing all progress between sessions

After

AI agents that remember your entire project history, pick up where they left off, and build knowledge over time like real team members

AI 분석

소프트웨어 개발

high
필요한 조치

다음 사이드 프로젝트에서 지속적인 AI 에이전트를 실험해보세요 — CLI 방식이면 벤더 락인이 전혀 없어요

핵심 인사이트

이건 그냥 챗봇 래퍼가 아니에요. 세션 간에 컨텍스트를 기억하는 에이전트라면 매일 '코드베이스 상황 설명해줄래?' 이런 거 없어질 거예요

왜 중요한가

당신의 개발 워크플로우가 메모리 업그레이드를 받을 거고, 먼저 시작하는 사람들이 엄청난 생산성 이득을 볼 거예요

직무 영향 분석

소프트웨어 엔지니어

역할 변화
영향 원인

프로젝트 컨텍스트를 기억하는 지속적인 AI 에이전트가 반복 작업을 처리하면서 당신은 아키텍처와 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있어요

대응 전략

지금 바로 AIPass를 설치하고 현재 프로젝트의 반복 작업 하나를 할당해보세요 — 메모리가 모든 걸 어떻게 바꾸는지 직접 봐요

DevOps 엔지니어

기회
영향 원인

파일시스템 접근이 가능한 로컬 CLI 에이전트가 클라우드 의존성 없이 배포 스크립트와 인프라 관리를 자동화할 수 있어요

대응 전략

다음 자동화 스크립트에서 AIPass를 테스트해보세요 — 지속적인 메모리가 팀원 간 수동 핸드오프를 없애줄 거예요

용어 해설

Multi-Agent Framework(多代理框架)
여러 AI 에이전트가 함께 작업하는 시스템이에요. 뭐 하나 다 하는 챗봇 하나보다 각자 전문 분야가 있는 어시스턴트 여럿이 협력하는 거라고 생각하면 돼요
Persistent Memory(持久記憶)
AI 에이전트가 세션 간에 이전 대화와 행동을 기억하는 거예요. AIPass 에이전트처럼 내일 정확히 어제 멈춘 지점에서 다시 시작하는 거지, 매번 처음부터 시작하는 게 아니라는 뜻이에요
CLI Framework(命令列框架)
터미널 명령어로 제어하는 커맨드라인 인터페이스 시스템이에요. 웹 인터페이스나 클라우드 의존성 없이 직접 접근할 수 있다는 게 장점이에요
Build in Public(公開開發)
소프트웨어를 투명하게 개발하는 방식이에요. 성공, 실패, 배운 점들을 다 공개하면서 개발하는 거지, 출시할 때까지 몰래 만드는 게 아니라는 뜻이에요