실제로 작동하는 루프 오케스트레이터 예시
Example of a real working loop orchestrator
핵심 요약
20년 차 엔지니어가 SQLite를 활용해 스스로 티켓을 관리하고 업무를 수행하는 AI 오케스트레이터 '로이드'를 소개합니다.
- 티켓 관리 시스템 — SQLite를 활용해 AI가 스스로 과거 업무 이력을 조회하고 관리함
- 자동화된 루프 — 이메일 확인, 문서 업데이트, 로그 분석 등 주기적인 작업을 수행함
- 지식 베이스 구축 — AI가 스스로 버그와 개선 사항을 티켓으로 생성해 업무 맥락을 유지함
- 지속적 업무 수행 — 주기적인 '하트비트' 메시지로 AI가 임무를 잊지 않고 집중하게 함
다들 안녕,
20년 넘게 굴러먹은 시니어 엔지니어이자 디자이너로서, 내가 쓰는 루프 오케스트레이터가 실제로 어떻게 생겨먹었는지 살짝 보여주려고 해. 다들 실무에서 돌아가는 진짜 예시가 궁금할 것 같아서 말이야.
내 오케스트레이터인 'Lloyd'의 주 목적은 자기 내부 티켓 테이블을 관리하는 거야. 예시에서는 그냥 간단한 SQLite 테이블을 썼어. 오케스트레이터는 뭐든 할 수 있으니까, 자기 메모리를 관리할 데이터베이스를 쥐여주면 가치가 기하급수적으로 늘어나거든. Lloyd는 내가 클릭해서 확인할 수 있는 자체 지라(jira)처럼, 지금까지 1200개가 넘는 티켓을 관리해 왔어. 덕분에 새로운 티켓이 들어올 때마다 관련 있는 이전 티켓들을 싹 다 찾아볼 수 있지. 우리도 새로운 업무 맡으면 당연히 그래야 하는 것처럼 말이야.
이게 에이전트한테 어떤 모델에든 넘겨줄 수 있는 '조직의 노하우' 데이터베이스를 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:
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일단 플레이북(자동화 스크립트)을 돌려서 고객이 보낸 버그 리포트가 있는지 이메일을 확인해. 티켓을 배정하기 전에 이전 맥락부터 체크하는 거지.
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웹사이트에 업데이트할 문서가 있는지도 확인하고.
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앱 실행 로그를 직접 까봐서 무슨 일이 벌어지고 있는지 확인해. 이거 진짜 중요한 습관이야. 아무도 신고 안 해서 몰랐던 버그나, 에러는 안 떴지만 뭔가 찜찜한 문제들을 다 잡아내거든.
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중간중간 버그나 개선 사항에 대한 티켓을 스스로 생성하기도 해. 에이전트가 직접 아이디어나 문제를 제기해서 _나_가 우선순위를 정할 수 있게 해주는 거지.



