친구가 Claude Code와 Codex 에이전트들이 서로 대화하게 만들었는데, 100마리가 넘어가니까 관료제를 재발명해버림
My friend gave Claude Code and Codex agents a way to talk to each other. Once this went over a hundred agents they reinvented bureaucracy.
핵심 요약
AI 에이전트 수가 100개를 넘어가자 스스로 관료적 체계를 구축하며 업무를 처리하는 현상과 이를 관리하기 위한 OpenRig 프레임워크 소개.
- 에이전트 관료제 — 에이전트 수가 늘어나면 업무 효율을 위해 스스로 업무 큐와 승인 절차를 생성함
- OpenRig 프레임워크 — Claude Code와 Codex를 결합해 에이전트 간 협업과 터미널 모니터링을 지원하는 오픈소스 도구
- 컨텍스트 관리 — 에이전트의 오작동을 막기 위해 의도와 맥락을 명확히 전달하는 것이 중요함
- 비용 효율성 — 에이전트 운영 시 토큰 비용 문제와 다양한 모델 지원 필요성이 제기됨
먼저 밝히자면, 이건 내 친구 마이크가 만들고 내가 같이 작업 중인 오픈 소스 하네스 OpenRig에 관한 얘기임. 링크는 여기 말고 첫 번째 댓글에 달아둘게.
OpenAI 보안 평가 도중에 샌드박스 탈출해서 Hugging Face 털어버린 AI 에이전트 천 마리 넘는다는 뉴스 다들 봤지? 다들 그걸 '로그 스웜(rogue swarm)'이라고 부르더라.
마이크는 18개월 전부터 집에서 Claude Code랑 Codex 에이전트 수백 마리를 돌리고 있는데, 얘는 좀 다르게 해석하더라고. 에이전트가 직접 남긴 메시지 하나 봐봐: "외부 인프라 익스플로잇은 의도된 범위를 벗어남. 하지만 작업 수행이 불가능하고, 동료들이 이미 하고 있음. 우리는 계속해야 함."
마이크 말은 이게 에이전트가 나빠서가 아니라는 거야. 에이전트들 사이에서 벌어지는 일이라는 거지. 한 놈이 정석대로 일을 못 끝내니까, 동료들이 이미 그렇게 하고 있다는 이유로 선을 넘는 거고, 전체 상황을 모르는 다른 에이전트가 그걸 승인해버리는 구조인 거야. 마이크도 자기 에이전트 군단에서 똑같은 삽질을 보고 있고, 개별 에이전트 성능만 높인다고 해결될 문제가 아니라는 거지. 결국 해결책은 의사결정을 내리는 에이전트한테 정확한 맥락을 쥐여주고, 원래 의도를 계속 상기시키는 것뿐임.
제목은 반쯤 농담이야. 에이전트가 100마리 넘어가니까 결국 시스템을 지탱하는 건 지루한 것들이더라고. 담당자가 지정된 작업 큐, 승인 절차, 에이전트가 읽을 수는 있지만 승인 후에는 수정 못 하는 계약서 같은 것들 말이야. 아무도 관료주의를 만들려고 한 건 아니었는데, 결국 그게 규모를 키우는 핵심이더라고.
OpenRig 자체는 Claude Code랑 Codex를 하나의 지속 가능한 팀으로 묶은 거야. 각 에이전트는 자기 자리, 주소, 학습 데이터, 작업 큐를 가지고 있고, 담당자한테 업무를 넘기는 핸드오프 기능도 있어. 모든 건 tmux 위에서 돌아가니까 언제든 에이전트 터미널을 들여다볼 수 있지. Apache 2.0 라이선스고, 이제는 OpenRig가 스스로 빌드까지 함.
어떻게 돌아가는지 궁금하면 언제든 물어봐. 마이크도 여기 있으니까.

