한 개발자가 적은 인력으로 여러 제품과 비영리 단체를 운영하기 위해 6개의 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 각 에이전트는 행정, 개발, 인프라 관리 등의 역할을 맡아 팀원처럼 일하며, OpenAI 모델과 저렴한 클라우드 서버, 오픈소스 메신저를 연동해 운영됩니다. 최소한의 비용으로 업무를 자동화하고 확장성을 확보하려는 실무적 접근으로 주목받고 있습니다.
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2026년 8월 11일
나의 에이전트 구축기 (이 글은 인간이 작성했습니다. 내 비즈니스 담당(gtm) 에이전트가 리뷰하고 수정을 했지만, 내가 다시 그 수정본을 거의 원래대로 되돌리느라 빠진 쉼표나 너무 긴 문장, 숫자 '6'을 영어 'six'로 바꿀 시간보다 10배나 더 걸렸네요. 글 말머리의 '가치가 있었나?' 부분을 참고하세요.)
몇몇 사람들이 내 에이전트 구축 방식에 대해 물어봤지만, 먼저 그 목표에 대해 말해보겠습니다. 저는 현재 몇 가지 제품과 비영리 단체를 운영하고 있습니다. 제가 언급했던 유일한 제품은 제가 원해서 만든 The Daily FM뿐입니다. 이 모든 에이전트 실험의 목표는 직원과 자원봉사자를 추가로 고용하지 않고도 여러 제품과 비영리 단체의 운영을 확장하는 것입니다. 요약하자면, 에이전트로 구성된 직원들을 만드는 것입니다.
이 시도를 시작한 지 한 달 정도 지났기 때문에 아직 초기 단계입니다. 이 분야의 유명 인플루언서들이 수천 개의 에이전트(군집은 어디로 갔을까요?), 자가 개선 루프(아니면 그래프라고 해야 할까요?) 등에 대해 마이크를 잡고 떠들고 있다는 것을 압니다. 하지만 수천 개에 도달하기 전에, 저는 겸허하게 6개로 시작하고 싶습니다.
에이전트 프로필
ea-agent(행정 에이전트): 비서 역할을 합니다. 기본적으로 할 일을 상기시키고, 캘린더와 상호작용하며, 프로그램 매니저처럼 Linear(프로젝트 관리 툴)에서 업무를 관리합니다.
ops-agent(운영 에이전트): 사이트 성능과 Sentry를 모니터링하고, 시스템이 계속 실행되도록 유지하며 문제를 분류합니다. 에이전트가 직접 문제를 해결하거나, dev-agent에 할당하거나, 나에게 전달합니다.
dev-agent(개발 에이전트): 몇몇 프로젝트에 대해 GitHub 액세스 권한이 있는 핵심 개발자입니다.
gtm-agent(Go-To-Market 에이전트): 마케터 역할을 합니다. 퍼널과 트래픽 수치, 소셜 미디어를 살펴보며 글쓰기 및 소셜 미디어 관리 기술을 갖추고 있습니다.
research-agent(조사 에이전트): 웹을 검색하고, 오랜 시간 비동기적으로 조사를 수행하며, 보고서를 작성합니다.
vps-agent(인프라 에이전트): 에이전트가 돌아가는 서버에 대한 root(최상위) 접근 권한을 가진 인프라 관리자입니다. 새로운 에이전트를 생성하고, MCP 서버와 기술을 추가하며, 서버 유지 관리를 처리할 수 있습니다. 이 에이전트는 오직 'Buzz'를 통해서만 나에게 응답합니다.
런타임 및 메모리
현재 모든 에이전트는 Hermes 에이전트이지만, 언젠가는 바뀔 것이라고 예상합니다. 이들은 SOUL.md, AGENTS.md, 기술(skills), 도구(tools), MCP 서버, 프로필별 Mnemosyne 메모리 뱅크, 그리고 내 컴퓨터와 동기화되는 공유 Obsidian 위키에 의해 정의됩니다. 이론적으로 이 모든 것은 이식이 가능합니다. 그냥 쉽게 찾을 수 있는 0과 1의 조합일 뿐이죠. 그렇죠? 그렇죠?! Obsidian은 정말 멋진 도구임이 증명되고 있습니다. 다른 모든 사람들처럼 Karpathy가 자신의 LLM 위키 두뇌 덤프를 발표했을 때 이것을 발견했습니다. 처음에는 와닿지 않았지만, 사용하면 할수록 '비즈니스 운영 매뉴얼'로서 점점 더 유용해집니다. 에이전트들이 구동되어 우리 일이 어떻게 돌아가는지 바로 알 수 있도록 프로세스를 기록할 수 있게 해주죠.
모델
현재 모든 에이전트는 OpenAI GPT-5.6 Sol을 사용하며, GPT-5.6 Terra를 사용하는 하위 에이전트를 실행할 수 있습니다. 원래 Anthropic의 Fable을 사용하고 있었지만, 막대한 API 청구서를 받고 Anthropic이 이 설정에 대해 구독 사용을 허용하지 않는다는 것을 깨달았습니다. 그래서 GPT로 전환했습니다. 이러한 유형의 작업에는 최첨단 프론티어 모델들이 대부분 서로 교환 가능합니다. 저는 아마 Sol이 필요하지 않을 수도 있으며, 필요한 경우 조정할 것입니다. 오픈 웨이트(Open-weights) 모델을 사용하고 싶지만, 월 100달러의 OpenAI 구독으로 충분할 때 굳이 바꿀 유인은 거의 없습니다. 필요하다면 월 200달러 플랜으로 옮길 의향도 있습니다.
컴퓨팅 자원
6개의 에이전트는 모두 단순한 DigitalOcean Basic Droplet(4 vCPU, 8GB RAM, 160GB 디스크)에서 실행됩니다. 메모리가 계속 디스크로 스왑되어서 RAM을 4GB에서 업그레이드해야 했습니다. Tailscale을 사용해 보안을 유지하고 있으며, 어떠한 퍼블릭 포트도 노출하지 않습니다.
코딩
위에서 dev-agent를 언급했지만, 여전히 코딩의 95%는 Fable과 함께 Claude Code를 사용하며, 차선책으로 Codex를 사용합니다. 내 로컬 머신의 터미널에서 코드 변경과 추론이 실시간으로 일어나는 것을 보는 것이 편안합니다. 압니다... 좀 촌스럽죠.
소통 창구: Buzz
제가 이전에 말했듯이, 저는 Block에서 만든 1급 에이전트 지원 기능을 갖춘 오픈소스 Slack 대안인 'Buzz'를 사용하고 있습니다. 글을 쓰는 시점 기준으로 아직 초기 단계인 v0.5.9 버전이며 아이폰 앱을 수동으로 설치해야 하지만, 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 내 vps-agent는 새로운 에이전트를 생성하고 약 10분 만에 팀의 또 다른 멤버처럼 Buzz에 연결할 수 있습니다.
August 11th, 2026 My agent setup (this was written by a human . I had my gtm-agent review and make some changes, but I then mostly reversed all of those taking me 10x more time than had I just shipped it with missing commas, run-on sentences, and 6 instead of six. Refer to "Has it been worth it?" at the end.) A few people have asked about my agent setup, but first let me talk about the goal. I'm working on a few products as well as a nonprofit. The only product I've mentioned so far is The Daily FM , which is just something I wanted so I built it. The goal of all this agent experimentation is to scale multiple products and the nonprofit with fewer staff and volunteers than would otherwise be needed. In short, I'm creating a staff of agents. I'm about a month into this charade, so it's still early days. I know the leading influencers in the space are yelling into their mics about thousands of agents (what happened to swarms?), self-improving loops (or is it graphs?), etc., but before getting to thousands, I'd like to start with a modest six. The agents Profiles ea-agent: My executive admin. It's basically there to remind me of stuff, interact with my calendar, and manage work in Linear like a program manager. ops-agent: Monitors site performance and Sentry, makes sure stuff keeps running, and triages issues. It either fixes them, assigns them to dev-agent, or sends them to me. dev-agent: My core developer, with GitHub access to a few projects. gtm-agent: My marketer. It looks at funnels, traffic numbers, and social media, and has skills for writing and social media management. research-agent: Searches the web, does long asynchronous research, and builds reports. vps-agent: My infrastructure manager, with root access to the agent box. It can create new agents, add MCP servers and skills, and handle server maintenance. It only responds to me in Buzz. Runtime and memory All the agents are currently Hermes agents, but I predict this will change at some point. They are defined by SOUL.md , AGENTS.md , skills, tools, MCP servers, a Mnemosyne memory bank per profile, and a shared Obsidian wiki synced to my machine. In theory this is all portable. It's just a few easily-locatable 1's and 0's. Right? RIGHT? Obsidian is proving to be really cool. Like everyone else I discovered it when Karpathy published his LLM wiki brain dump . It didn't click at first, but the more I use it, the more useful it becomes as a "business operating manual." It lets me capture processes so agents can spin up and just know how things work 'round here. Models Currently all agents use OpenAI GPT-5.6 Sol and can spin up subagents using GPT-5.6 Terra. I was originally using Anthropic's Fable, but I got slapped with an API bill and realized Anthropic doesn't allow subscription usage for this setup, so I switched to GPT. Frontier models are mostly interchangeable for this type of work. I probably don't need Sol and will adjust if needed. I'd love to use an open-weights model, but I have little incentive to switch when a $100 OpenAI subscription gets the job done. I'd even move to the $200 plan if needed. Compute All six run on a simple DigitalOcean Basic Droplet: 4 vCPUs, 8 GB RAM, and 160 GB of disk. I did have to upgrade from 4 gigs RAM because the box kept swapping to disk. I secure it with Tailscale and don't expose any public ports. Coding I mentioned dev-agent above, but I still use Claude Code with Fable, and Codex as a fallback, for 95% of my coding. I just feel at home in the terminal on my local machine, watching code changes and reasoning happen in real time. I know... so uncool. Communication Buzz As I've talked about before, I'm working with Buzz , an open-source Slack alternative by Block with first-class agent support. It's early still, v0.5.9 at the time of writing, and you need to install the iPhone app manually, but it has a ton of promise. My vps-agent can create a new agent and connect it to Buzz as another member of the team in about 10 minutes. All agents respond to DMs without a callout. In rooms, they require one (for example, @ea-agent ). They can talk to each other, except for vps-agent, which only I can talk to. Nostr Buzz runs on the Nostr protocol , which is also pretty cool. It's small and open and defines its specifications through unfortunately-acronymed NIPs . At its core, NIP-01 defines a universal signed event, key-based authorship, WebSocket relays, and filterable real-time subscriptions. Buzz extends that into channels and operational events. Agents are literally just keypairs. Any community can host its own relay, and new event types use the same signing and authentication model. I just think this is so cool. Workflows As I mention below, I've already set up webhooks that post messages into Buzz from external systems. Buzz can format the messages and call out specific users. ❯ buzz workflows list --channel 7a46....42f name: sentry_notifier description: Post Sentry alerts to Buzz trigger: on: webhook steps: - id: step_1 name: send_message if: "trigger_action == \"created\"" action: send_message text: | 🚨 Sentry issue created: {{trigger.data | truncate(1000)}} @ops-agent please triage — the JSON head above has the issue id, title, and permalink; use your Sentry MCP for full details. Some use cases Remember, I'm only a month in. But a few interesting use cases have emerged so far. Automated Sentry response My apps create Sentry events for various error types, high latency, and other problems. New events post into Buzz, where Buzz Workflows can format the message and call out ops-agent or even an agent team (a Buzz construct that I don't use). Once it receives the alert, ops-agent analyzes the root cause across Sentry, Cloudflare, and the code, provides a report, and attempts to fix the issue. This process is still 100% me-in-the-loop, but I can see a lot of room for independent automation. Simple development tasks As mentioned in the coding section above, I'm not ready to let go of driving the terminal, but I have started to outsource some stuff. An easy example: if I'm looking at one of my websites on the go and come up with an idea, I can pop it into Buzz and have the agent complete it. The next step is to set up a proper software factory and have the agents react to Linear tickets. Ticket in, PR out, sounds neat. Morning work briefing ea-agent looks through Linear tickets, my calendar, and conversations from the previous day to triage and recommend what I should work on. Social calendar review gtm-agent reviews a content calendar every day, lets me know about gaps, and can recommend content. I'm gun-shy in this area for lots of reasons, mostly because I'm not really a post-for-any-reason on socials kind of guy. I don't "just want clicks" I want to authentically share what I think is useful, in my voice (see header at the top of this post). We'll see how this evolves as I announce more of the things I'm working on. Reminders and research One of the simplest things I've found useful is opening the mobile app from anywhere and saying, "ea-agent, remind me of this thing tomorrow, and keep reminding me until I respond." Or, "hey research-agent, I just had this idea. Go do deep research and tell me XYZ." Daily work report I'm particularly excited about this one. My vps-agent looks at all Buzz conversations from the previous day, including private DMs, and sends me a morning report on what was accomplished, what's in flight, and what requires my attention. The idea is twofold: Assess the health of the overall system. Add a "belt and suspenders" for things I'm sure to miss once the volume grows. The agent sends the report as an ordered list that keeps incrementing across sections and after reading it, I can say something like: Go do 2 and 3, remind me about 4 tomorrow, and create Linear tickets for 8 and 10. 💥 Questions Why not one agent for everything? This might be pointless, but the main reason is least privilege. Some agents don't need access to GitHu