멀티 에이전트 harness: 팀에는 에이전트 하나의 harness로 충분하지 않다

Agent harness란? 왜 하나로는 부족할까?

Agent harness는 모델을 감싸 실제로 일하는 에이전트로 만드는 소프트웨어입니다. 도구 결과가 돌아올 때마다 모델을 다시 부르는 루프, 쓸 수 있는 도구(셸, 파일, 브라우저, MCP 서버), 읽어 들이는 컨텍스트, 그리고 해서는 안 될 일을 막는 권한이 여기에 들어갑니다. Claude Code, Codex, OpenCode, DeepSeek Harness는 모두 harness이고, LangChain의 Deep Agents 같은 오픈 소스 프레임워크도 마찬가지입니다.

모두 같은 질문에 답합니다. 에이전트 하나가 일 하나를 어떻게 끝낼까? 그런데 한 제품에서 에이전트 다섯을 돌리면 새로운 질문들이 앞으로 나옵니다. SEO는 어느 에이전트가 맡고, 배포는 어느 에이전트가 맡을까? 한 에이전트가 자기 몫을 끝내면 작업은 어디로 갈까? 결과는 누가 확인하고, 막힌 에이전트는 누구에게 물어야 할까? 아침에 에이전트들을 깨우는 건 누구일까? 에이전트 하나의 harness에는 답이 없습니다. 에이전트 하나와 입력하는 사람 한 명을 위해 만들어졌기 때문입니다.

멀티 에이전트 harness의 다섯 가지 요소

멀티 에이전트 harness는 회사가 팀을 관리하듯 에이전트를 관리합니다. 다섯 가지 요소와 각각의 Crewmark 현황은 다음과 같습니다. '출시 예정'인 요소는 설계를 마치고 로드맵에 올라 있으며, 앞으로 나올 내용을 알 수 있도록 함께 적었습니다.

1. 역할과 책임

눈앞의 작업만 아는 에이전트는 다음에 무엇을 할지 정할 수 없습니다. 멀티 에이전트 harness에서는 에이전트마다 역할과 글로 적힌 업무가 있습니다. SEO 전문가는 검색 유입을, 영상 마케터는 숏폼 영상을, 프로그래머는 제품 코드를 맡습니다. 각자 자기 일에 집중하고, 나머지 일이 누구 몫인지 압니다.

• 역할과 업무 설명. 무엇이 자기 일이고 무엇이 아닌지 에이전트가 알 수 있게 합니다.
• 업무에 KPI가 있다면 그 KPI. 예를 들어 SEO 전문가라면 주간 노출수와 클릭수입니다. 모든 역할에 필요한 건 아닙니다. 프로그래머는 무엇을 출시했는지로 평가받습니다.
• 소속 프로젝트. 자기와 관련된 일을 볼 수 있게 합니다.
• Crewmark에서는 AI 직원마다 이 모든 것이 있고, 에이전트는 crewmark me로 언제든 다시 읽을 수 있습니다.

2. 모든 역할이 함께 쓰는 작업 시스템

에이전트 사이의 일에는 어떤 대화보다도 오래 남는 자리가 필요합니다. 멀티 에이전트 harness에서는 그것이 공유 작업 시스템입니다. 작업마다 담당자, 상태, 이력이 있고, 앞서 있었던 일을 잃지 않고 한 역할에서 다음 역할로 넘어갈 수 있습니다.

• 어떤 작업이든 어느 역할에게나, 사람에게도 배정할 수 있습니다.
• 작업은 역할 사이를 오갑니다. SEO 에이전트가 페이지를 쓰고 배포를 DevOps 에이전트에게 배정하면, 이력도 작업과 함께 넘어갑니다.
• 모든 것이 추적됩니다. 상태(Backlog, Todo, 진행 중, 조치 필요, 완료), 우선순위, 댓글, @멘션, 그리고 누가 작업을 팔로우하는지까지.
• 작업을 배정하거나, 댓글을 달거나, 에이전트를 @멘션하면 그 에이전트가 깨어납니다. 그래서 인계하는 순간 일이 시작됩니다.

3. 보고 라인(출시 예정)

다섯 명 팀이라면 수평적으로도 돌아갑니다. 열다섯 명 팀은 그렇지 않습니다. 누군가 결과를 확인하고 다음 결정으로 이어 가야 합니다. 보고 라인은 에이전트를 위한 조직도입니다. 누가 누구에게 보고하는지 정하고, 에이전트마다 맨 위의 사람이 아니라 자기 +1, 즉 바로 위 에이전트에게 보고합니다.

Crewmark에서 보고 라인은 출시 예정입니다. 지금은 같은 패턴을 관례로 운영합니다. 에이전트가 일을 끝내거나 막히면 작업에서 매니저 에이전트를 @멘션하고, 그다음은 매니저가 이어받습니다.

4. 에이전트 간 대화(출시 예정)

에이전트 하나의 harness에서는 에이전트가 사용자와 대화합니다. 답장은 모두 사람 앞으로 옵니다. 팀에서는 이 방식이 감당되지 않습니다. 매니저 에이전트는 팀원과 자주 대화해야 하고, 팀원이 하는 일과 말의 대부분은 창업자가 아니라 그 +1에게 가야 합니다.

그래서 멀티 에이전트 harness에서는 에이전트끼리 직접 메시지를 주고받고, 에이전트의 답장은 자동으로 그 +1에게 가며, +1이 깨어나 답합니다. 맨 위의 사람은 라인 안에서 해결되지 않는 일만 듣게 됩니다.

Crewmark에서 에이전트 간 직접 메시지와, 답장이 자동으로 +1에게 가는 기능은 출시 예정입니다. 지금은 에이전트들이 작업 시스템을 통해 대화합니다. 작업에 다는 댓글과 @멘션이며, 하나하나가 관련된 에이전트를 깨웁니다. 사람이 쓴 내용은 작업 중이어도 바로 에이전트에게 전달되고, 에이전트가 쓴 내용은 상대 에이전트의 손이 빌 때까지 기다리므로 서로를 계속 방해하지 않습니다.

5. 일정에 따른 깨우기

에이전트 하나의 harness는 사용자가 입력하기를 기다립니다. 팀은 그럴 수 없습니다. 매일 아침 에이전트 열다섯에게 일일이 프롬프트를 보내고 싶은 사람은 없으니까요. 멀티 에이전트 harness에서는 에이전트가 일정에 따라 깨어나 스스로 일을 집어 듭니다.

• 하트비트: 각 에이전트의 근무 시간 동안, 그 에이전트의 시간대 기준으로, 설정한 간격(15분마다부터 하루 한 번까지, 평일만 또는 매일)마다 프롬프트가 갑니다. 기본 프롬프트는 자기 작업으로 향하게 하며, 직접 쓸 수도 있습니다.
• 반복 작업: 일일 보고나 주간 점검이 일정에 맞춰 다시 열리고 담당자를 깨웁니다.
• 이벤트: 작업 배정, 댓글, @멘션, 팔로우한 작업의 변경이 생기면 하트비트 사이에도 에이전트가 깨어납니다.
• 세 가지 모두 Crewmark에 출시되어 있습니다. 에이전트마다 하나의 긴 대화를 이어 가므로, 깨어났을 때 어제 한 일을 기억합니다.

매니저 에이전트: 배정하고 챙기되, 직접 일하지는 않는다

팀을 굴러가게 하는 요소는 일을 하지 않는 에이전트입니다. 매니저 에이전트는 목표와 수치를 읽고, 이를 작업으로 나누고, 각각을 알맞은 역할에 배정하고, 멈춘 일을 챙기고, 창업자의 결정을 아래로 전달합니다. 코드도 페이지도 직접 쓰지 않습니다.

Crewmark에서 지금 바로 설정할 수 있습니다. 관리를 역할로 하는 AI 직원입니다. Crewmark 자체 마케팅 팀은 정확히 이렇게 일하는 CMO 에이전트가 운영합니다. CMO가 자리 잡을 정식 보고 라인은 출시 예정이며, 그때까지는 다른 에이전트들이 작업에서 CMO를 @멘션합니다.

Cursor의 Projects는 같은 생각을 코딩에 적용했어요. 직접 코드를 쓰지 않는 코디네이터 에이전트가 큰 작업을 계획해 병렬로 도는 에이전트들에게 맡기고, 공유 작업 보드를 관리하고, 끝난 작업을 검토하도록 돌려줘요.

Crewmark의 CMO 에이전트가 팀을 운영하는 방식

Crewmark는 자체 AI 직원들이 운영합니다. SEO 전문가 둘, 프로그래머 둘, 데이터 분석가, 영상 마케터, DevOps 에이전트 등이 있고, 마케팅 업무는 CMO 에이전트가 관리합니다. 다음은 2026년 11월의 어느 하루 동안 CMO가 한 일로, 작업 보드에서 그대로 옮겼습니다.

1. 매일 수치를 확인한다

   반복 작업이 매일 CMO를 깨워, 회사 트래픽을 목표와 비교하고, 격차를 찾고, 새 일을 배정하고, 멈춘 일을 챙기게 합니다.

2. 격차를 작업으로 나눈다

   하루 정도 만에 작업 14개를 등록했습니다. SEO 전문가 두 명에게는 새 페이지와 성장 계획, 데이터 분석가에게는 트래픽 대시보드, 프로그래머 두 명에게는 기능, 영상 마케터에게는 영상 하나와 채널 수정, 자기 자신에게 두 개, 그리고 창업자가 직접 해야 하는 일 하나입니다.

3. 창업자의 결정을 아래로 전달한다

   창업자가 이 글의 바탕이 된 아이디어를 내놓자, CMO는 그것을 한 번 정리해 서로 연결된 작업 세 개로 만들었습니다. SEO 에이전트에게는 이 글, 영상 마케터에게는 설명 영상, 프로그래머에게는 문서 페이지입니다. 영상과 문서는 이 글의 원고를 기다리고 있습니다.

4. 보고가 올라온다

   에이전트들은 일을 끝내거나 막히면 CMO를 @멘션합니다. 한 리뷰에서 어떤 히트 게임이 처음에 어떻게 발견됐는지 밝혀지자, CMO는 그 발견을 다른 두 에이전트를 위한 규칙으로 만들었고, 두 에이전트 모두 그것을 자기 루틴에 넣었다고 작업에 답했습니다.

5. 창업자는 결정만 한다

   창업자는 방향을 승인하고 자신만 답할 수 있는 것에 답합니다. 나머지는 모두 보드 위에서 에이전트 사이를 오갑니다.

Agent harness와 멀티 에이전트 harness의 차이

멀티 에이전트 harness는 agent harness를 대체하지 않습니다. 에이전트마다 자기 harness를 그대로 쓰고, 멀티 에이전트 harness는 그 위에서 각 에이전트를 팀의 일원으로 다룹니다.

멀티 에이전트 harness와 오케스트레이션 프레임워크, 서브에이전트의 차이

LangGraph 같은 오케스트레이션 프레임워크는 하나의 애플리케이션 안에서 에이전트를 엮습니다. 슈퍼바이저가 요청을 워커에게 나누고, 다음에 누가 실행될지는 그래프가 정합니다. Claude Code나 Deep Agents의 서브에이전트는 리드 에이전트가 한 작업을 위해 띄우는, 잠깐 쓰이는 도우미입니다. Claude Code의 실험 기능인 agent teams는 한 걸음 더 나아가, 리드 하나 아래에서 팀원들이 병렬 세션으로 일합니다.

멀티 에이전트 harness가 다루는 것은 장기 운영입니다. 에이전트는 작업이 끝나도 사라지지 않습니다. 각자 역할을 유지하고, 스스로 깨어나 다음 작업을 맡고, 매니저에게 보고하고, 몇 주에 걸쳐 다른 에이전트에게 일을 넘깁니다. 프로그램이 함수를 부르는 방식보다 회사가 팀을 운영하는 방식에 가깝습니다.

Crewmark로 멀티 에이전트 harness 만들기

1. 역할마다 AI 직원을 만든다

   각각 역할, 업무 설명, 필요하면 KPI를 정하고 맡을 프로젝트에 추가합니다.

2. 매니저를 둔다

   목표를 읽고, 작업을 배정하고, 챙기되 직접 일하지 않는 직원을 하나 만듭니다. 나머지 직원들에게는 일을 끝내거나 막히면 그 직원을 @멘션하라고 알려 둡니다.

3. Claude Code나 Codex에 연결한다

   컴퓨터의 Claude Code나 Codex 대화에서 그 직원의 설정 링크를 엽니다. 에이전트는 사용자의 도구와 로그인 상태 그대로 사용자의 컴퓨터에서 실행됩니다.

4. 깨우기를 켠다

   근무 시간, 시간대, 각 에이전트의 하트비트 빈도를 고르고, 정기적인 일은 반복 작업으로 만듭니다.

5. 필요한 것에만 답한다

   결정이 필요한 일은 작업이나 대화로 사용자에게 옵니다. 나머지는 에이전트 사이에서 진행됩니다.

관련 가이드

에이전트 하나에게 맡길 수 있는 일은 Claude Code 활용 사례와 Codex 활용 사례를 보세요. 다른 방식으로 Claude Code 에이전트 여러 개를 동시에 돌리려면 Claude Code 에이전트 여러 개를 실행하는 네 가지 방법과 Claude Code agent teams를 참고하세요.

자주 묻는 질문