① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

저는 회사에서 프로덕트 엔지니어로 일하며 여러 도메인을 동시에 개발합니다. 도메인마다 저장소와 브랜치가 다르고 사내 도구도 여러 가지를 오가며 써야 합니다. AI 코딩 에이전트를 쓰면서 개발 속도는 빨라졌지만 에이전트를 여러 개 띄우면 터미널 창이 뒤섞였고 어느 에이전트가 끝났는지, 어느 에이전트가 제 답을 기다리는지 일일이 확인해야 했습니다. 결과를 검증하려면 브라우저, DB 도구, Git 도구를 따로 열어야 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

이 문제를 풀려고 AI 코딩 에이전트를 여러 개 동시에 돌리고 지휘하는 오픈소스 터미널 'Agentty'를 직접 만들어 쓰고 있습니다. 개발에도 AI 코딩 도구(Claude Code)를 적극적으로 활용했습니다.

1. 작업 나누기 (Claude Code, Codex 등 CLI 에이전트): 도메인별로 워크스페이스와 탭, 분할창을 나눠 에이전트를 나란히 띄웁니다. 다시 시작해도 배치가 그대로 돌아옵니다.
2. 세션마다 독립 작업 공간 (git 워크트리): 같은 저장소에 에이전트를 하나 더 띄우면 새 브랜치의 별도 워크트리에서 시작하게 해서 에이전트끼리 파일이 충돌하지 않습니다.
3. 나를 기다리는 에이전트만 확인: 각 창에 에이전트가 작업 중인지, 끝났는지, 응답을 기다리는지 표시되고 데스크톱이나 메신저로 알림이 옵니다. 저는 대기 중인 에이전트에만 들어가 판단합니다.
4. 컨텍스트 넘기기 (세션 연결): 한 에이전트에서 다른 에이전트로 선을 이으면 대화 맥락이 그대로 넘어가서 같은 설명을 반복하지 않아도 됩니다.
5. 같은 창에서 바로 검증: 개발 서버를 인앱 브라우저로 열어 휴대폰·태블릿 크기까지 확인하고 에이전트가 직접 페이지를 조작해 테스트합니다. 프로젝트 DB와 Docker 컨테이너도 옆에서 바로 봅니다.
6. 사내 도구 연결 (플러그인): 플러그인으로 다른 도구의 패널과 버튼, 자동화 작업을 터미널 안에 붙일 수 있어 여러 사내 도구를 오가는 일을 한 창 안으로 모읍니다.
7. 리뷰하고 반영 (AgentGit): 에이전트가 만든 변경을 diff로 검토하고 고른 파일만 커밋·푸시·머지합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

- 여러 도메인 작업을 에이전트에 동시에 맡기고 저는 판단이 필요한 곳에만 들어가는 방식으로 일하게 됐습니다.
- 에이전트마다 워크트리가 분리돼 병렬로 돌려도 서로의 작업이 꼬이지 않습니다.
- 브라우저, DB, Git을 따로 열지 않고 한 창에서 개발부터 검증까지 끝내니 작업 전환이 크게 줄었습니다.
- 회사 밖에서도 쓸 수 있도록 오픈소스(Apache-2.0)로 공개했고 2026년 9월 공개 이후 30번 릴리스했으며 GitHub 릴리스 다운로드는 약 2,100회입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

- 에이전트 하나를 잘 쓰는 것에서 여러 개를 지휘하는 것으로: 도메인마다 에이전트를 따로 맡기고 사람은 상태 표시를 보며 결정만 내리는 구조로 바꿨습니다.
- 병렬 작업의 충돌을 구조로 막기: 세션마다 워크트리를 나누는 걸 기본 흐름으로 만들어 사람이 신경 쓰지 않아도 되게 했습니다.
- AI의 쓰기 작업은 사람이 승인: 에이전트는 DB를 읽기 전용으로만 조회하고 쓰기는 실행할 SQL을 그대로 보여 주는 승인 창에서 제가 승인해야 실행됩니다.
- 특정 AI에 묶이지 않기: Claude Code, Codex, Gemini 등 여러 에이전트를 같은 방식으로 쓰고 대화를 Claude Code와 Codex 사이에서 옮길 수 있습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

네. 무료 오픈소스라 누구나 바로 써 볼 수 있습니다. 계정이나 구독이 필요 없고 macOS, Windows, Linux를 지원합니다.

1. GitHub 릴리스(github.com/empty-user77/Agentty) 또는 agentty.run에서 내려받아 설치합니다.
2. 프로젝트 폴더를 열고 평소 쓰는 AI 코딩 에이전트를 실행합니다.
3. 같은 프로젝트에 에이전트를 하나 더 띄우고 "새 워크트리"를 골라 다른 작업을 맡깁니다.
4. 상태 표시를 보며 응답을 기다리는 에이전트에만 답하고 결과는 AgentGit으로 검토해 반영합니다.

첨부한 화면은 회사 내용이 드러나지 않도록 데모 프로젝트로 찍어 공식 사이트에 공개한 화면입니다.