실제로 작동하는 루프 오케스트레이터 예시
Example of a real working loop orchestrator
핵심 요약
20년 차 엔지니어가 SQLite로 자체 티켓 관리 시스템을 구축해 에이전트의 지식과 업무 효율을 높이는 루프 오케스트레이터 사례를 공유함.
- 자체 티켓 관리 — SQLite를 활용해 에이전트가 과거 티켓을 조회하고 학습함
- 하트비트 루프 — 이메일 확인, 문서 업데이트, 로그 분석을 주기적으로 자동 수행함
- 에이전트 주도 업무 — 에이전트가 스스로 버그나 개선 사항을 티켓으로 생성해 사용자에게 제안함
- 워크플로우 자동화 — 고객 피드백부터 코드 수정까지 이어지는 루프 구조를 강조함
다들 안녕,
20년 넘게 굴러먹은 시니어 엔지니어이자 디자이너로서 내가 쓰는 루프 오케스트레이터가 어떻게 생겼는지 살짝 보여주려고 해. 다들 실제로 돌아가는 예시를 보면 도움이 될 것 같아서.
내 오케스트레이터인 '로이드(Lloyd)'의 주 목적은 자기 내부 티켓 테이블을 관리하는 거야. 예시에서는 그냥 간단한 SQLite 테이블을 썼어. 오케스트레이터는 뭐든 할 수 있으니까, 자기 기억을 관리할 데이터베이스를 쥐여주면 효율이 기하급수적으로 올라가거든. 로이드는 지금까지 내가 클릭해서 확인할 수 있는 600개 넘는 티켓을 관리해왔어. 즉, 새로운 티켓이 들어올 때마다 관련 있는 이전 티켓들을 싹 다 찾아볼 수 있다는 거지. 우리도 새로운 업무 맡으면 당연히 그래야 하는 것처럼 말이야.
이게 에이전트한테 어떤 모델에든 넘겨줄 수 있는 '조직의 지식 데이터베이스'를 만들어주는 셈이지.
내가 강조하고 싶은 핵심 개념은 '하트비트(heart beat)'랑 '펄스 액션 아이템(pulse action items)'이야.
어디서 가치가 나오는지 딱 보면 알 거야:
- 먼저 플레이북(자동화 스크립트)을 돌려서 고객이 보낸 새로운 버그 리포트가 있는지 이메일을 확인하고, 티켓을 배정하기 전에 이전 맥락을 먼저 체크해.
- 웹사이트에 업데이트할 문서가 있는지 확인하고.
- 앱 실행 로그를 직접 확인해서 무슨 일이 벌어지고 있는지 파악해.
-- 이게 진짜 중요한 습관인데, 아무도 신고 안 해서 몰랐던 버그나 에러는 안 떴지만 뭔가 찜찜한 문제들을 얘가 다 잡아내거든.
- 그러면서 버그나 개선 사항에 대한 티켓을 스스로 추가하기도 해. 에이전트가 나한테 직접 아이디어나 문제를 던져주면 내가 우선순위를 정하는 거지.
너희 루프는 어떻게 생겼어?
r/ClaudeAI에서 크로스포스트함

