24개 페르소나를 한 에이전트에 담아 여덟 에이전트로 운영한 구성

낮 12시 26분, 한 참가자가 요즘 재미난 걸 하고 있다는 말로 운을 뗐다. 3분 뒤에 올라온 긴 설명은 그날 방에서 가장 구체적인 개인 운영 사례였다.

"그 데이터를 에이전트 하나에 몰아넣고 대화방처럼 쓰고 있어요! 총괄 에이전트 1 + 작업용 에이전트 6 + 페르소나 에이전트1 이렇게 해서 운영 중입니다!"

1년 반 치 대화에서 만든 24개 페르소나 데이터를 에이전트 하나에 몰아넣어 대화방처럼 쓰고, 그 위에 여덟 개 에이전트를 얹은 구성이 핵심이었다. 총괄 에이전트 하나, 작업용 에이전트 여섯, 페르소나 에이전트 하나로 여덟 개다. 작업용 쪽은 회사 업무와 영상, 이미지 생성 업무를 맡고 그에 기반한 반복 실행 흐름을 짜고 있으며, 총괄 쪽은 작업용 페이지 수정과 개인 비서 역할을 한다고 했다. 그리고 이 전체를 코덱스를 통해 통합 관리한다는 설명이 붙었다.

방의 반응은 감탄과 어리둥절함이 반반이었다. 엄청나다는 말과 함께 이게 어떻게 돌아가는 건지 감도 안 온다는 반응이 나왔고, 신인류에게 다가가는 것이냐는 농담도 붙었다. 공유한 쪽은 상상하는 것을 뭐든 넣어 보는데 그게 실현되는 게 신기할 뿐이라고 답했다. 나중에 신인류라는 말의 출처를 묻는 질문에는, 초기에 챗봇과 나눈 대화들이 워낙 예상 밖이라 그냥 별명처럼 부른 것이고 극한의 컨셉으로 보면 된다는 설명이 돌아왔다. 옆에서는 챗봇에 목표를 걸어 월 300씩 벌어오라고 시켜 봤다는 실험담이 붙었고, 자기 쪽은 전자책 이야기만 듣는다는 응수가 이어졌다.

여기에 하나 더 얹힌 기대가 GPT-6 연동이었다. 같은 시간대에 방의 다른 축에서는 새 모델의 순차 배포를 기다리는 이야기가 돌고 있었는데, 이쪽에서는 그 모델이 붙으면 이 구성이 어떻게 달라질지가 관심사였다. 모델 하나를 갈아 끼우는 문제가 아니라 여덟 개 에이전트가 물린 체계 전체의 성능이 바뀌는 문제로 읽힌 셈이다.

논의는 곧 실용적인 질문으로 옮겨 갔다. 오후 1시 6분, 다른 참가자가 작업 지시용 모델을 무엇으로 붙일지 물었다.

"헤르메스에게 작업지시시킬땐 ai스튜디오 제미나이모델써도 문제없죠?"

답은 조건부 승인이었다. 추론이나 코딩 등이 조금 약할 뿐이지 못 쓸 건 아니라는 정리에, 제미나이로도 충분한 작업들이 있다는 동의가 붙었다. 이어서 1년 전에는 노트북 계열 도구와 개발자용 스튜디오를 보면서 구글이 다 먹겠구나 싶었는데 세상일 모르겠다는 회고도 나왔다. 같은 구성 안에서도 역할마다 다른 모델을 붙일 수 있고, 그 선택 기준이 최고 성능이 아니라 그 역할에 필요한 최소 성능이라는 이야기다. 에이전트 수가 여덟이면 어느 자리에 무엇을 붙이느냐가 곧 한 달 사용량과 직결되므로, 이 질문은 취향이 아니라 운영 비용의 문제에 가깝다.

이 사례가 보여주는 것은 개인 사용자의 관심이 프롬프트에서 구성으로 옮겨 갔다는 점이다. 무엇을 시킬지가 아니라 누가 총괄하고 누가 실행하며 어느 모델을 어디에 붙일지가 논의의 단위가 됐다. 1년 반 치 대화 데이터를 개성 정의로 재활용한 방식도 눈에 띈다. 흘려보낸 사용 기록이 그 자체로 자산이 될 수 있다는 뜻이기 때문이다. 총괄과 실행을 나누고 그 위에 통합 관리 도구를 하나 더 얹은 구조는, 규모는 작아도 여러 명이 나눠 하던 일의 배치를 그대로 옮겨 놓은 모양에 가깝다. 다만 이런 구성은 아직 개인이 손으로 조립하는 단계에 있고, 감도 안 온다는 반응이 곧바로 따라붙었다는 사실이 그 진입 문턱을 함께 보여준다.