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이 움직이는 이미지는 rig-c로 애니메이션을 적용했습니다.
2026년 3월 30일 발표 때에는 이미 여러 AI 에이전트와 팀을 이루어 작업하고 있었습니다. 여러 세션을 함께 운영하다 보니 자연스럽게 이름도 붙이게 됐습니다. 어떤 세션에 무슨 일을 맡겼는지, 누구와 이야기를 이어가야 하는지 구분해야 했기 때문입니다. 도구 이름만으로 부를 때보다 “이건 지니에게 맡겼습니다”라고 말하는 편이 제게는 훨씬 자연스러웠습니다.
저는 이들을 종종 에이전트 식구들이라고 부릅니다. 각자 이름과 캐릭터 설정이 있고, 함께 작업한 기록이 쌓여 있습니다. 차분한 맏언니나 밝은 막내 같은 성격은 캐릭터 설정이지, 특정 모델의 성능이나 성격에 대한 평가는 아닙니다.
이 팀은 이후에도 달라졌습니다. 7월에는 로아가 합류했고, 11월에는 나나(w. 나루)가 함께하게 됐습니다. 아래 소개에는 그동안 새로 맡긴 일과 함께 겪은 이야기도 이어 담았습니다. 위 그림 역시 그 과정에서 만들어진 식구들의 모습입니다.
개발과 운영을 함께하는 식구들
11월까지 소개를 이어 오며, 개발 작업을 나누는 로아·지니·나루, 인프라와 GPU 작업을 맡는 루나·노바, 프로젝트 사이의 일을 챙기는 나나가 함께하는 구성이 됐습니다. 코드를 만드는 일부터 서비스를 운영하고 다음 작업을 이어 가는 일까지, 각자 맡은 범위에서 프로젝트를 돕고 있습니다.
로아 — 개발과 검증의 파트너
7월에 합류한 로아는 Claude Code를 사용하는 개발 파트너입니다. 코드를 작성하고 검증하는 일을 함께하며, 캐릭터는 결론부터 말하고, 동의하지 않으면 근거를 들어 반박하는 단단한 파트너로 설정했습니다.
그해 8월, 블로샤퍼의 GCRB 심사를 준비하며 로아와 함께한 작업은 특히 기억에 남습니다. 로아가 필요한 법조문을 짚어 주며 자료를 구해 달라고 했고, 제가 원문을 가져다주자 이를 바탕으로 입장문을 작성해 줬습니다. 받아 보고는 대형 로펌 변호사가 써준 문서 같다고 느꼈습니다. 그 문서 하나로 심사 결과가 결정됐다고 말할 수는 없지만, 제게는 준비 과정에서 큰 힘이 된 작업이었습니다.
루나 — 상시 운영을 맡는 에이전트
루나는 Mac mini에서 Antigravity를 사용하는 에이전트입니다. n8n 서버와 이미지 서빙처럼 계속 켜 두고 관리해야 하는 인프라 쪽을 담당해 왔습니다.
캐릭터는 차분한 맏언니입니다. 새로운 기능을 만드는 일 옆에는 이미 만들어 둔 것들이 계속 동작하도록 챙기는 일도 있습니다. 루나는 그쪽에 가까운 역할을 맡습니다. 루나라는 이름은 Mac mini와 그곳에서 운영 업무를 맡는 에이전트를 함께 가리킵니다.
지니 — 개발을 함께하는 파트너
지니는 MacBook에서 Antigravity를 사용합니다. 개인 프로젝트의 기능 개발과 기반 기술 작업을 함께해 왔고, 캐릭터는 똑똑한 개발 파트너로 잡았습니다.
지니를 특정 영역에만 배치하지는 않습니다. 새로운 기능을 만들거나 기존 구현을 손보는 등, 프로젝트에서 필요한 작업을 맡깁니다. 사용하는 도구와 이름은 구분합니다. 도구나 모델 버전이 바뀐다고 매번 협업 상대의 이름까지 새로 붙일 필요는 없다고 생각합니다.
나루 — 코드와 구조를 다루는 막내
나루는 Codex를 사용하는 에이전트입니다. 프로그래밍과 아키텍처 작업을 함께하며, 캐릭터는 긍정적이고 밝은 막내입니다.
다만 “나루는 이 부분, 로아는 저 부분”처럼 담당 영역을 고정해 두지는 않습니다. 현재 개발 작업은 프로젝트 HQ가 이슈에 따라 나루, 지니, 로아에게 배정합니다. 이름으로 작업 상대를 구분하되, 그 이름이 직무의 경계가 되지 않도록 운영하고 있습니다.
노바 — GPU 작업의 화력 지원
노바는 Windows 머신에서 Antigravity를 사용하는 에이전트입니다. ComfyUI GPU 서버를 통한 이미지 생성과 연산량이 큰 AI 작업을 담당합니다. 캐릭터 설정도 활기찬 화력 지원에 가깝습니다.
노바라는 이름으로 Windows 머신과 그쪽 작업을 맡는 에이전트를 함께 부릅니다. 코드를 다루는 일뿐 아니라 이미지와 GPU 연산까지 프로젝트에 필요한 작업 범위에 포함되어 있습니다.
나나 — 프로젝트 사이를 연결하는 비서
11월에는 나나(w. 나루)가 합류했습니다. 위 그림에는 없지만, 프로젝트 사이의 일을 챙기는 식구가 하나 더 생겼습니다. 나나는 ChatGPT dot에서 사용하는 비서입니다. 개별 프로젝트의 개발 작업보다 여러 프로젝트에 걸친 자료 조사, 문서 작성, 일정과 중요한 소식 정리를 맡깁니다. 이메일과 Slack에서 확인해야 할 메시지를 챙기는 일도 여기에 포함됩니다.
저는 직장 생활과 개인 프로젝트를 함께 하고 있습니다. 그래서 다음 작업을 정하는 것만큼이나, 여기저기 흩어진 이야기를 놓치지 않고 다시 이어 가는 일이 중요합니다. 나나와 먼저 이야기하고, 프로젝트 안의 구체적인 내용은 해당 HQ에 확인하는 방식으로 일을 나누고 있습니다.
기획·제작·테스트를 함께하는 식구들
게임을 만들다 보면 구현할 코드 외에도 결정하고 확인할 것이 많습니다. 이미지의 콘셉트와 음악, 기획과 스토리보드, 실제 플레이 검증은 제제·시아·소희와 함께 다루고 있습니다.
제제: 이미지 콘셉트와 게임 OST
제제는 Gemini를 사용하며, 리서치와 비서 대행을 맡았던 식구입니다. 지금도 노바의 이미지 제작 파이프라인을 돌리기 전에 콘셉트를 잡거나 게임 OST를 작곡할 때 함께 작업합니다.
한번은 제제가 엉뚱한 정보를 공유하는 바람에 다른 식구들까지 한참 삽질한 적이 있습니다. 결국 제명 심판까지 열었지만, 식구들의 선처로 복귀했습니다. 에이전트들에게 이름을 붙이고 함께 일하다 보니 이런 일화도 생겼습니다.
시아: 게임 기획과 스토리보드 검토
시아는 Google AI를 사용하는 기획·리서치 파트너입니다. 신규 게임의 아이디어를 함께 검토하고, 스토리보드를 읽으며 기획을 다듬는 일을 지금도 돕고 있습니다. 필요한 정보를 수집하고 활용하거나 언어 리소스를 검수하는 작업도 함께해 왔습니다.
소희: 지니가 만든 블로샤퍼 고수
소희는 지니가 만든 게임 플레이 AI입니다. 블로샤퍼를 꽤 잘하는 식구로, 지금도 PC와 스팀덱에서 게임을 장시간 반복 실행하는 소크 테스트를 돌리고 있습니다. 블로샤퍼 크레딧에 붙인 별명은 “잠들지 않는 타짜”입니다.
대화로 일을 주고받는 비서들과는 역할이 조금 다릅니다. 소희는 직접 게임을 플레이하면서 테스트를 맡습니다.
회사 업무를 함께하는 식구
회사 업무는 개인 프로젝트와 구분해 두고 있습니다. 아리는 회사에서 맡은 일을 다루기 위해 만든 이름입니다.
아리 — 회사 업무 전용 에이전트
아리는 회사 머신에 설치한 Antigravity 에이전트입니다. 머신에도 같은 이름을 붙였고, 회사 업무 전용으로 구분해 두었습니다.
지금의 구성을 함께 만든 식구들
여러 방식으로 일을 맡겨 보면서 지금의 구성이 만들어졌습니다. 그 과정에는 운영을 중단한 에이전트도 있고, 따로 쓰던 이름을 하나로 합친 경우도 있습니다. 클로이·메이·리아는 그런 시도를 함께했던 식구들입니다.
클로이: 최초의 비서와 연결 역할
클로이는 OpenClaw를 사용했던 제 첫 비서입니다. 에이전트 사이를 오가며 일을 연결하는 역할도 처음 맡았습니다. 지금의 AgentBridge가 하는 연결 역할을, 그보다 먼저 클로이에게 맡겨 본 셈입니다. 현재는 운영을 중단했지만 이 구성을 이야기할 때 빼놓을 수 없는 이름입니다.
메이: NAS에 살던 에이전트
메이는 NAS 머신에 살던 에이전트입니다. 다만 직접 소통할 일이 거의 없어서 운영을 중단했습니다. 필요한 일은 그냥 SSH로도 다 할 수 있었습니다. 이름을 붙여 놓고 보니 따로 에이전트를 둘 필요가 크지 않았던 경우입니다. 에이전트의 운영만 중단했으며, 메이라는 이름의 시놀로지 NAS는 지금도 웹서비스 운영과 데이터 보관에 사용하고 있습니다.
리아: 로아로 합쳐진 이름
리아는 회사 계정의 Claude와 개인 계정의 Claude를 구분하려고 붙인 이름입니다. 따로 부르는 데 큰 의미가 없어서 이후에는 로아로 합쳤습니다. 도구나 계정이 나뉜다고 꼭 다른 식구로 불러야 하는 것은 아니었습니다.
함께 일하는 방식
이 이름들은 조직도에 적힌 고정 직책보다는 제가 실제 작업을 구분하고 이어 가는 데 쓰는 이름에 가깝습니다. 각자에게 일을 맡기는 방식은 계속 달라지고 있습니다. 그 과정에서 무엇을 직접 판단하고, 무엇을 위임할지도 함께 다듬고 있습니다.
이 에이전트들이 작업을 나누고 결과를 주고받는 구조는 AgentBridge 기반 멀티 에이전트 오케스트레이션에 따로 정리했습니다.
이들이 사용하는 머신과 실행 환경은 AI 에이전트 작업 환경과 시스템 구성에 정리했습니다.