AI 에이전트를 위한 시각화 시스템

에이전트 관련 작업에는 그냥 tmux를 써. 단순하고 잘 작동하거든. 매주 새로운 시스템이 쏟아져 나오지만, 대부분은 실질적인 필요 없이 복잡성만 더할 뿐이야. GL Dash를 써본 적 있는데, 실제로 뭘 만드는 시간보다 설정하는 데 시간을 더 많이 썼어.

해결해야 할 구체적인 문제가 있는 게 아니라면, 익숙한 걸 계속 쓰는 게 좋아.

난 t3 code가 정말 좋더라. 모든 하네스를 연결할 수 있을 뿐만 아니라, 서로 메시지를 주고받고 제어할 수도 있거든.

다시 말해, 예를 들어 Claude code에서 opus 5.5가 계획을 짜고, opencode/deepseek에 작업을 위임해서 빌드하게 할 수 있어.

이건 장점 중 하나일 뿐이고, 훨씬 많아.
한번 써봐.

난 스스로 테스트를 하나 정하고 나서는 새로운 도구를 쫓아다니는 걸 그만뒀어. 노트북 덮개를 한 시간 동안 닫아뒀다가 다시 열었을 때 작업을 깔끔하게 이어갈 수 있는가? 대부분은 이 테스트를 통과하지 못했어.

나 같으면 하나를 골라서 다음 걸 시도하기 전까지 한 달은 써볼 것 같아. 나한테는 tmux와 일반 로그 파일 조합이 여전히 화려한 도구들보다 낫더라고.

노트북 덮개 닫기 테스트가 올바른 필터지. 우리한테 실제로 문제가 되는 건 세션이 재개될 때의 승인 핸드오프야. 우리 에이전트는 자체 클라우드 컴퓨터에서 돌아가는데, 뭔가를 건드리기 전에 사람의 승인이 필요해. 그래서 시각화 시스템은 재개 후에도 로그를 다시 읽을 필요 없이 '이 작업 승인' 결정을 제대로 보여줘야 해. 많은 대시보드가 첫 한 시간은 좋아 보이지만, 에이전트가 루프를 돌기 시작하면 구분할 수 없는 스트림으로 변해버려. tmux에 타임스탬프 찍힌 stdout을 쓰는 건 지루하지만 재개는 확실하지. 시스템이 수면 주기 동안 명확한 승인 결정을 유지해야 한다고 결정하는 순간, 화려한 도구들 절반은 알아서 걸러질 거야.