심화: 나만의 에이전트 팀 설계하기

핵심 실습을 마쳤습니다

8단계까지 완료했다면 기본 실습은 끝났습니다. 이 단계는 시간이 남을 때 시작하거나 워크숍 이후에 직접 해보는 심화 과제입니다. 정규 시간 안에 두 번째 팀을 완성할 필요는 없습니다.

A. 나만의 에이전트 팀 설계하기

자신의 과제나 관심 있는 작업을 바탕으로, 개인정보나 기밀 자료가 없는 안전한 예시 과제 하나를 정하세요. 아래 네 항목을 개인 메모에 짧게 적어봅니다.

1. 목표: 어떤 결과물을 만들고 싶나요?
2. 역할: 어떤 일을 나누어 맡기면 좋을까요?
3. 전달할 내용: 다음 담당자에게 어떤 자료와 결과가 필요한가요?
4. 확인 기준: 결과가 요청한 조건과 근거에 맞는지 어떻게 확인할까요?

예를 들어 발표 준비에는 제공된 자료 요약 → 발표 목차 구성 → 근거와 누락 검토라는 역할을 둘 수 있습니다. 호텔 리뷰 대응 팀의 입력만 바꾸는 것이 아니라, 새 목표에 맞는 역할·지시·전달할 내용을 다시 설계하는 것이 핵심입니다.

B. 시간이 남으면 직접 만들어보기

설계가 끝났고 시간이 남는다면 Sim에서 새 워크플로를 만들어 직접 시험해보세요. 시간이 부족하면 워크숍 이후에 이어서 진행합니다.

1. 새 워크플로와 Start 입력을 만듭니다.
2. 필요한 역할을 맡을 Agent를 두세 개 추가합니다.
3. 각 Agent의 System에는 역할과 원칙을, User에는 입력과 요청을 적습니다.
4. 필요한 순서대로 역할을 연결하고, 앞 결과가 필요하면 User에서 해당 content를 참조합니다.
5. 한 번 실행한 뒤 각 역할과 최종 결과가 목표에 맞는지 확인합니다.

오늘 만든 병렬·취합 구조를 그대로 사용할 필요는 없습니다. 작업에 따라 순차 구조가 더 적합할 수 있으며, 역할을 나눌 이유가 없는 간단한 작업은 AI 하나로 시작해도 됩니다. 다시 실행하려면 사용할 수 있는 서비스 계정과 API 연결이 필요합니다.

C. 사람의 노하우를 에이전트가 참고할 지식으로 발전시키기

이번 실습에서 사용한 짧은 프롬프트는 출발점입니다. 실제 업무를 하는 사람들은 무엇을 먼저 확인할지, 어떤 상황을 어떻게 판단할지, 언제 상급자에게 전달할지, 고객에게 어떻게 설명할지와 같은 지식과 경험을 가지고 있습니다. 이처럼 경험을 통해 체득했지만 말이나 문서로 표현하기 어려운 지식을 암묵지(tacit knowledge)라고 합니다.

지식경영에서는 암묵지를 공유 가능한 형태로 표현하는 과정을 외재화·명시지화(externalization)라고 설명합니다. 여기서 말하는 ‘데이터화’는 단순히 숫자로 바꾸거나 AI 모델을 자동으로 학습시키는 것이 아니라, 사람의 노하우를 에이전트가 참고할 수 있는 지침으로 구조화하는 것입니다.

이러한 노하우를 명확하게 정리해 각 역할에 필요한 부분을 전달할 수 있습니다.

• 숙련자의 지식을 지시문·예시·체크리스트·참고 문서로 정리합니다.
• 각 에이전트에는 맡은 일과 관련된 내용만 제공합니다.
• 경험이 있는 사람이 결과를 검토합니다.
• 실행 결과를 보며 지시와 자료를 계속 보완합니다.

예를 들어 호텔에서는 체크인 지연 시 먼저 확인할 내용, 상급자에게 전달할 조건, 승인 없이 약속하면 안 되는 사항, 호텔다운 답변의 좋은 예시 등을 정리할 수 있습니다.

더 발전된 도구에서는 메모리, 지식 자료, 도구별 지침 파일 등을 통해 이러한 맥락을 유지할 수 있습니다. 이는 일반적으로 AI 모델 자체를 다시 학습시키는 것이 아니라, 에이전트가 참고할 지시와 맥락을 발전시키는 방식입니다.

검토된 정보만 사용하고 고객의 개인정보나 기밀 정보는 제외하세요. 각 역할이 우리 팀의 업무 방식을 반영하도록 만들되, 최종 결과에 대한 책임은 사람이 가집니다.

더 읽어보기: Nonaka (1994), A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation · Hallin & Marnburg (2008), Knowledge management in the hospitality industry

Sim에서 계속 실험해도 되고, 다른 도구로 이 구조를 구현해도 됩니다. 다른 도구에서는 역할·입력·연결을 그 환경에 맞게 새로 구성해야 할 수 있습니다.

중요한 것은 특정 서비스에 익숙해지는 것보다 역할을 나누고, 결과를 전달하고, 지시를 수정하며 자신의 작업에 활용하는 것입니다. 여러 역할이 필요하지 않은 간단한 작업은 AI 하나로 시작해도 됩니다. 실제 활용 전에는 최종 결과를 직접 확인하고, 과제에 사용할 때는 수업의 AI 활용 지침을 따르세요.

세션 이후 질문

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