AI 에이전트 플릿이란 무엇인가?
여러 전문 AI 에이전트를 프로세스나 머신에 나눠 배치하고, 일정·상태·검증 규칙으로 하나의 운영 시스템처럼 다루는 구조다. 이 플릿은 여러 머신에서 수집·처리·검증 작업을 24시간 나눠 수행한다.
AI Agent Fleet · Multi-Agent OpsFeatured
openclaw Agent Fleet
여러 머신에서 AI 에이전트를 24시간 운영하는 멀티에이전트 오케스트레이션 인프라. OpenClaw·Codex·Python·cron·SSH를 묶어 작업 분산, 결과 검증, 머신 간 동기화를 자동화한다.
개인기여도 100%
★핵심 지표: 여러 머신의 AI 에이전트가 24시간 무인으로 자율 운영되는 멀티에이전트 인프라
◆실사용 규모: 여러 머신 24시간 무인 가동
엔지니어링 역할
InfraAI/MLBackendDevOps
AI Agent Fleet · Multi-Agent Ops
openclaw Agent Fleet
AI
#AI#Backend#System#DevOps
개요
정래현(Neo)이 혼자 설계하고 운영하는 AI 에이전트 플릿이다. 여러 머신의 자율 에이전트가 서로 다른 수집·처리·검증 작업을 나눠 맡는다. cron과 launchd가 일정을 시작하고 SSH와 공유 저장소가 머신 간 상태를 이어준다. 판단이 필요한 구간은 에이전트가 처리하고, 반복 검사와 데이터 변환은 결정적 코드가 맡는다. 마지막으로 실제 브라우저에서 결과를 다시 확인해 무인 작업의 오류를 줄인다.
내가 한 작업
- ▸여러 머신에 작업을 분산 설계·배치
- ▸자율 에이전트 + 결정적 파이프라인을 cron으로 조합
- ▸SSH 동기화 + 무인 운영 파이프라인 구성
핵심 포인트
- 여러 머신에 자율 에이전트를 분산한 멀티에이전트 구조
- 실제 브라우저 검증 + 결정적 파이프라인 결합으로 신뢰성 확보
- cron 오케스트레이션 · 머신 간 동기화로 24시간 무인 운영
자주 묻는 질문
여러 AI 에이전트를 어떻게 오케스트레이션하나?
cron과 launchd가 작업 일정을 시작하고, 에이전트별로 역할을 나눈다. SSH 동기화와 공유 저장소로 상태를 이어주고, 실제 브라우저와 결정적 파이프라인이 결과를 다시 확인한다.
에이전트의 오류는 어떻게 줄이나?
모델의 판단과 결정적 검사를 분리한다. 에이전트는 비정형 판단을 맡고, 스크립트와 실제 브라우저가 형식·상태·최종 화면을 검증한다. 한 모델의 응답만 믿지 않는 이유다.
1인 개발자나 솔로 파운더에게 왜 필요한가?
반복되는 수집·변환·검증 작업을 여러 머신이 병렬로 처리하면 사람은 제품 판단과 예외 처리에 시간을 쓸 수 있다. 이 사례는 팀이 실제로 쓰는 데이터·콘텐츠·운영 작업을 자동화하는 데 쓰인다.
어떤 기술로 구축했나?
OpenClaw, GPT-5.5 Codex, Python, launchd·cron, SSH, Supabase를 쓴다. 에이전트 실행, 스케줄링, 머신 간 동기화, 공유 상태, 결과 검증을 서로 다른 계층으로 나누었다.
이것은 코딩만 하는 멀티에이전트 시스템인가?
아니다. 코드 작성 외에도 데이터 수집, 변환, 검증, 실제 브라우저 확인, 머신 간 동기화와 백엔드 운영을 포함한다.
타임라인
역할: 단독 설계·운영
기여도: 100%
협업: 개인
기술 스택
</>openclaw · gpt-5.5 codex · 멀티머신 · cron
openclawgpt-5.5 codexPythonlaunchd / cronSSHSupabase