AI 코딩 에이전트 30개를 한 팀처럼 조율하는 작업장
여러 개의 AI 코딩 도구를 동시에 돌리다 보면 각 에이전트가 무엇을 하고 있는지, 어디까지 진행했는지 파악하기가 어려워집니다. 이 도구는 에이전트들이 서로 메시지를 주고받고, 작업 상태를 기록하며, 막히면 자동으로 보고하는 구조를 만들어 줍니다. 마치 도시의 시장이 주민들을 지휘하듯, 중앙 코디네이터가 전체 작업을 관리합니다.
에이전트들이 잊지 않는 이유
기존 AI 에이전트는 세션이 끝나면 이전 작업 내용을 잊어버리는 경우가 많습니다. 이 시스템은 작업 상태를 Git 기반의 훅에 저장하여 에이전트가 재시작되어도 맥락을 유지합니다. 또한 '비즈'라는 구조화된 데이터로 작업 항목을 추적하므로, 누가 어떤 일을 맡았는지 명확히 알 수 있습니다. 에이전트 수가 4~10개에서 20~30개로 늘어나도 혼란을 줄이고 안정적으로 운영할 수 있도록 설계되었습니다.
도시 구조로 보는 역할 분담
이 시스템은 작업 공간을 '타운'으로, 개별 프로젝트를 '리그'로, 실제 작업을 수행하는 에이전트를 '폴캣'으로 부릅니다. '시장'은 전체 작업을 조율하는 메인 코디네이터 역할을 하며, '위트니스'와 '디콘'은 에이전트들의 건강 상태를 감시하는 감시자 역할을 합니다. '리파이너리'는 완료된 작업을 검증하고 병합하는 역할을 맡아, 에이전트가 직접 메인 브랜치에 푸시하는 것을 막습니다. 이러한 역할 분담을 통해 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 체계적으로 관리합니다.
막혔을 때와 세션이 끊겼을 때
에이전트가 작업 중 막히면 심각도에 따라 자동으로 상급자에게 보고하는 에스컬레이션 기능이 있습니다. 또한 이전 세션의 기록을 찾아내어 맥락을 복원하는 '세앙스' 기능을 제공합니다. 에이전트가 이전 작업에서 어떤 결정을 내렸는지 질문하고 답을 받을 수 있어, 새로운 세션에서 처음부터 코드를 다시 읽을 필요가 없습니다. 이러한 기능들은 장기적인 프로젝트 진행 시 컨텍스트 손실을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
설치와 시작하기
macOS에서는 Homebrew를 통해 gt, bd, dolt를 함께 설치할 수 있으며, Linux와 Windows에서는 Go를 이용해 직접 설치해야 합니다. Docker Compose를 사용해 컨테이너 환경에서 실행하는 것도 가능합니다. 설치 후 gt install 명령으로 작업 공간을 생성하고, gt up으로 필요한 서비스들을 시작합니다.
이 도구를 쓰기 전 확인해야 할 점
이 시스템은 Claude Code, GitHub Copilot, Codex 등 다양한 AI 런타임을 지원하지만, 각 런타임에 맞는 설정이 필요합니다. 특히 tmux를 사용하는 워크플로우를 원한다면 tmux 3.0 이상이 설치되어 있어야 합니다. API 사용량 제한을 피하기 위해 스케줄러 설정을 통해 동시 실행되는 에이전트 수를 제한할 수 있습니다. 복잡한 구조를 이해하는 데 시간이 걸릴 수 있으므로, 처음에는 소규모 프로젝트로 시작하여 개념을 익히는 것이 좋습니다.
