리드 에이전트 한 명이 본인 일을 받아서 전문 서브 태스크로 쪼개고, 각 조각을 좁은 범위의 서브 에이전트에 맡기고, 결과들을 하나의 산출물로 합쳐주는 패턴이에요. 리드는 직접 일을 하지 않아요. 위임하고 편집할 뿐이에요.

Where you'll hear it: Anthropic Managed Agents (5월 7일 출시한 정식 상용 구현체). LangGraph (오픈소스, 한국 개발자 커뮤니티도 영문 그대로 씀). CrewAI (역할 기반의 친절한 프레임워크 — "너는 리서처, 너는 라이터"). AutoGen (Microsoft 진영). Magentic-One (Microsoft 리서치 프리뷰). Anthropic Cookbook에 레퍼런스 레시피가 있어요 — 코드 반쪽짜리고 꽤 읽기 좋아요. 한국 쪽에서도 같은 레이어가 깔리는 중이에요 — 네이버 CLOVA Studio(HyperCLOVA X 기반)의 스킬 기능, 업스테이지의 AI Workspace, 삼성SDS의 Agentic Workforce, SK AX의 에이전틱 AI 라인업, 라이너의 AI 검색 에이전트. Story 2의 모든 Claude for Small Business 워크플로우는 *깜찍한 카드 UI 아래에 깔린 오케스트레이션 스택*이에요.

매주 만드는데 항상 세 번씩 고쳐 쓰는 산출물 하나 고르세요 — 고객 제안서, 임원진 위클리, 팀 주간 메일, 로드맵 문서, 후보자 거절 메일. 좋아하는 AI(ChatGPT, Claude, Gemini 다 됨) 두 개 채팅을 여세요. 채팅 1 = 작가. 붙여넣기: "너는 [산출물 종류] 초안 작가야. 내가 주는 소스 자료로 자신 있는 초안을 써. 톤 누그러뜨리지 마. 망설이지 마. 브리프 요약해서 돌려주지 마 — 산출물을 써." 채팅 2 = 비평가. 5줄짜리 루브릭을 붙여넣어요: 명확성, 구체성, 정확성, 톤 일치, 길이. 루브릭 아래에: "너는 시니어 에디터야. 초안을 루브릭으로 채점하고, 가장 약한 두 문장을 짚고, 그 두 문장만 다시 써. 칭찬하지 마. 전체를 다시 쓰지 마 — 짚은 두 문장만." 소스 자료를 채팅 1에 보내고, 초안을 채팅 2에 붙여넣고, 비평가 피드백을 채팅 1에 다시 붙이면서 "이거 반영해서 v2 줘"라고 하세요. v2에서 멈춰요.

왜 효과가 있나: 원샷 AI 작성의 근본적인 실패는 초안 쓰기와 그 초안을 스스로 평가하기를 같은 모델에 시키는 데서 와요. 모델은 자기 글을 자기가 잘 못 채점해요. 자기 출력을 항상 실제보다 높게 매기거든요. 역할을 갈라놓으면 두 번째 패스가 승인이 아니라 비판에서 시작해요. 패스가 두 개라는 것도 중요해요. 첫 수정에서 뻔한 걸 잡고, 두 번째에서 조여요. 그 이상은 한계 효용이 떨어져요. 모델이 내용이 아니라 스타일을 다듬기 시작하거든요. 작가-비평가 루프는 가능한 가장 작은 오케스트레이션이에요. Story 3에서 Harvey가 산업 규모로 굴리는 게 이거고, 점심 전에 한 번 굴릴 수 있어요. 한국어 작업에 자주 쓰는 조합이라면, 한 모델은 작가, 다른 모델은 비평가로 모델 자체를 분리하는 것도 좋아요. ChatGPT가 한국어 글쓰기에 강하고 Claude가 비평·검토에 강한 편이라는 게 한국 사용자들 사이의 일반론이거든요.

직접 해봤거나 가까이서 본 직군 하나 골라요. 세무사, 회계사, 노무사, HR 담당자, 1인 마케터, 프리랜서 카피라이터, 부동산 중개사, 보험설계사, 유튜버, 임원 비서. Notion 페이지나 PDF 한 장으로 "당신의 첫 AI 크루 — [직군]용 작가&비평가 루프, 30분 안에 세팅" 같은 걸 만들어요. 안에 네 가지를 넣으세요. (1) 그 직군 산출물에 맞춘 두 에이전트 프롬프트 쌍(세무사면 종소세 안내 메일, 노무사면 채용 거절 회신, 마케터면 캠페인 카피). (2) 비평가가 쓸 직군별 루브릭 5~8줄, 추상적인 게 아니라 구체적인 거("명확성"은 추상적, "마감일을 명시했는가"는 구체적). (3) 핸드오프 메시지 템플릿(에이전트 사이에 붙여넣을 정확한 문장). 대부분 이 부분에서 한 번 헤매고 포기해요. (4) 워크드 예제 5개(소스 브리프 → 작가 초안 → 비평가 피드백 → 최종본). 구매자가 직접 커스터마이즈하기 전에 루프가 진짜 도는지 확인할 수 있게요. 한국이라면 크몽이나 인프런에 49,000~89,000원으로 풀어보세요 — 한국 디지털 상품 시장은 3만 원 미만과 5~9만 원 두 구간이 명확하고, 이 가격대가 자연스럽게 맞아요. 글로벌이라면 Gumroad나 Lemon Squeezy에 $39~$69. 포지셔닝은 간단하게: "더 똑똑한 AI가 필요한 게 아니에요. 첫 번째 AI에 반박하는 두 번째 AI가 필요해요."

왜 효과가 있나: 멀티에이전트는 2026년 5월 한국 테크 매체에서도 1등 키워드예요(NIA, 전자신문, 삼성SDS 모두). 그런데 비개발자가 이번 주에 손에 쥘 수 있게 포장한 사람은 아직 없어요. 작가-비평가 루프는 가장 마찰 없는 입문로예요. 프롬프트 둘 + 루브릭 하나. 손님은 그 직군 산출물에서 '좋다'를 정의해놓은 작업에 돈을 내는 거예요. 현실 매출은 청중 없을 때 월 50~300만 원(크몽 단독), 링크드인·스레드·유튜브로 그 직군 네트워크 있을 때 월 300~800만 원, 세무사·노무사처럼 자격증 직군에 본인 네트워크까지 있으면 월 500만 그 위로도 됩니다. 수수료 주의 — 크몽 17~20%, 탈잉·클래스101은 30~50%까지 가요. 실수령 기준으로 가격 책정하세요. 유니콘 아니에요. 정직한 숫자 — 그리고 2~3개월 안에 1만 원짜리 흔한 상품이 되기 전 윈도우예요.

Claude Agent View

코드 안 짜는 분도 이걸 알아둘 만한 이유 — 누군가가 처음으로 풀어낸 소비자급 코크핏이거든요. 병렬 AI 작업을 위한 첫 대시보드. 개발자가 Agent View 시연하는 10분짜리 영상 하나만 봐도(Anthropic 블로그 게시물이나 r/ClaudeCode 스레드에 괜찮은 게 몇 개 있어요) 다음 두 분기에 다른 AI 표면들이 따라 그릴 모양이 보여요. 핵심은 UI 자체가 아니에요. UI가 존재한다는 거예요. 한국에서 보자면, 업스테이지 AI Workspace가 에이전트 벤치마크를 2배 끌어올린 게 같은 신호고요 — 모델 레이어는 다르지만 코크핏을 짠다는 점에서 방향이 같아요. tmux와 Agent View를 솔직히 비교한 tmux-vs-Agent-View 글을 토요일에 풀었어요 — Agent View가 이기는 시나리오 셋, tmux가 아직 이기는 시나리오 셋.

HubSpot AEO Sensor

갓 나온 도구예요. HubSpot이 5월 14일 조용히 풀었어요. ChatGPT, Gemini, Perplexity에서의 산업별 일간 변동·인용·리퍼럴 패턴을 추적해요. 이번 스택에 넣은 이유는, AI 에이전트가 우리 일거리를 쓰기 시작하면, AI 에이전트가 우리 일거리를 읽기도 시작하거든요. 어디든 발행하는 것(개인 블로그, 회사 페이지, 제품 페이지)이 AEO Sensor에서 변동이 큰 산업에 속한다면, 이번 주 바람이 어디로 부는지 알 가치가 있어요. 솔직히 짚으면 한국어 데이터(ChatGPT 한국어, 네이버 큐, CLOVA X)는 이 영문 센서가 아직 잘 못 잡아요. 그래도 글로벌 산업 변동을 보는 용도로는 한국 SMB에도 충분히 쓸 만해요. 10분짜리 워크스루를 풀어뒀어요.

n8n

비개발자가 오케스트레이션에 입문하는 입구예요. n8n 본사는 베를린이고 한국 사용자 커뮤니티는 작지만 활발해요. 5단계 크루를 비주얼로 엮을 수 있어요. "들어온 이메일 → Claude로 분류 → GPT-5.5로 답장 초안 → 또 다른 Claude 콜로 비평 → Notion 저장", 코드 한 줄 없이요. 지난주에 진짜 고객 온보딩 파이프라인을 여기서 만들었는데 한 시간 반쯤 걸렸어요. LangGraph를 이번 달에 배우진 않을 것 같은 사람한테 가장 친절한 오케스트레이션 입구예요. 데이터를 다른 회사 서버로 보내고 싶지 않다면 셀프 호스트, 테스트엔 클라우드 플랜 충분. 한국 시장에서 자주 같이 비교되는 건 Make.com(UI 친절, 한국 사용자 많음)이고요 — 가장 빠르게 시작하고 싶으면 Zapier 한국어 인터페이스가 익숙하긴 한데 셀프 호스트가 안 돼서 데이터 거버넌스 따져봐야 해요. ---