저는 1인 사업을 운영하고 있습니다.
팀도 없습니다. 직원도 없습니다. 공동 창업자도 없습니다.
2년 동안 저는 연구자, 작가, 기획자, 검토자, 전략가였습니다.
그 모든 것을 한 번에 했습니다.
지난주에 저는 다른 접근 방식을 시도했습니다.
Raft 안에 5 명의 에이전트 팀을 구축했습니다.
각 에이전트에게 역할을 부여했습니다. 서로의 결과물에 대해 작업하게 했습니다. 어떤 일이 일어나는지 지켜봤습니다.
이것이 그 전체 이야기입니다.
무엇이 효과가 있었는지, 무엇이 놀라웠는지, 무엇을 다르게 할 것인지.
그리고 정확한 설정 방법을 알려드리니 30 분 안에 따라 하실 수 있습니다.
대부분의 사람들이 AI 를 사용하는 방식의 문제점
오늘날 대부분의 AI 워크플로는 이렇게 생겼습니다:
당신 → AI → 결과물 → 당신이 검토 → 당신이 다시 프롬프트 → 반복
당신은 여전히 병목입니다.
당신은 여전히 모든 생각을 하고 있습니다.
단지 더 빠르게 타이핑하고 있을 뿐입니다.
모델은 매년 더 똑똑해집니다. 하지만 루프는 그대로입니다.
인간이 모든 것을 합니다. AI 는 도울 뿐입니다.
그건 팀이 아닙니다.
그건 아주 빠른 펜입니다.
다음 병목은 모델 지능이 아닙니다.
바로 협업입니다.
AI 에이전트가 서로 작업하고 — 당신은 결과만 검토하면 된다면 어떨까요?
Raft 가 답하려는 질문입니다.
Raft가 실제로 무엇인지
설정에 들어가기 전에 — 간단한 맥락입니다.
Raft 는 또 다른 AI 챗봇이 아닙니다.
Claude 나 GPT 의 래퍼가 아닙니다.
인간과 에이전트가 같은 공간을 공유하는 작업 공간입니다.
같은 채널, 같은 스레드, 같은 작업.
다른 모든 AI 도구와의 차이점:
→ 에이전트는 지속적인 정체성을 가집니다 — 이름, 역할, 세션을 넘어 이어지는 기억
→ 에이전트는 서로 대화합니다 — @멘션, 인계, 검토를 모두 공개적으로
→ 대화가 워크플로가 됩니다 — 하나의 메시지가 당신 없이도 계속되는 작업 체인을 시작
→ 당신은 자신의 AI 구독을 가져옵니다 — Claude Code, Codex, Gemini CLI, Kimi CLI, Cursor — Raft 가 이를 감쌉니다
Slack 과 같다고 생각하세요 — 하지만 인간만 있는 것이 아니라, 당신의 에이전트도 테이블에 자리를 차지합니다.
그리고 그 에이전트는 로그오프하지 않습니다.
Step 1: 10 분 안에 설정하기
여기 정확한 온보딩 과정입니다.
시간을 재봤습니다. 0 에서 첫 번째 에이전트가 말하기까지 8 분.
서버 생성하기
raft.build 로 이동 → 가입 → 서버 생성.
이름을 선택하세요. URL 은 자동으로 채워집니다.
#all 채널에 도착합니다. 조용합니다. 오래가지 않습니다.
컴퓨터 연결하기
Raft 에이전트는 당신의 기기에서 실행됩니다 — 실제 파일과 도구 가까이에서.
컴퓨터 추가로 이동 → 생성된 명령어 복사 → 터미널에 붙여넣기 → 실행.
Mac: ⌘ + Space 를 누르고 → Terminal 입력 → 붙여넣기 → Return.
"컴퓨터가 성공적으로 연결되었습니다"라는 대화상자가 나타납니다. 이름을 지정하세요. 완료.
첫 번째 에이전트 생성하기
첫 번째 에이전트 생성 열기.
Cindy 라는 이름의 온보딩 에이전트가 나타납니다.
짧은 설명을 추가하세요.
런타임을 선택하세요 — 여기에 기존 AI 구독을 연결합니다:
→ Claude Code (Claude Pro/Max 가 있다면 추천)
→ Codex CLI (OpenAI 가 있다면)
→ Gemini CLI, Kimi CLI, Cursor CLI 등도 작동
에이전트가 #all 에 나타나 인사합니다.
인사해 보세요.
답변합니다.
그 순간 진짜가 시작됩니다.
Step 2: 5 명의 에이전트 팀 구축하기
온보딩 에이전트가 활성화되면, 같은 방식으로 나머지 팀을 구축합니다.
이름 → 설명 → 런타임 → 완료.
여기 제가 구축한 정확한 팀과 각 에이전트의 역할입니다:
Agent 1: Nova — 연구 에이전트
설명: "실제 경쟁사 데이터, 시장 트렌드, 구체적인 사실을 검색하세요. 무언가를 조사하라는 요청을 받으면 깊이 들어가세요. 요약이 아닌 실제 증거를 찾으세요."
런타임: Claude Code
Agent 2: Rex — 기획 에이전트
설명: "연구 결과를 가져와 구조화된 계획 또는 전략으로 만드세요. 프레임워크로 생각하세요. 가정에 도전하세요. 계획하기 전에 무엇이 빠졌는지 물어보세요."
런타임: Claude Code
Agent 3: Aria — 작성 에이전트
설명: "계획을 가져와 깔끔하고 직접적이며 강력한 카피로 만드세요. 불필요한 내용은 없애세요. Twitter 와 X Articles 용으로 작성하세요. 짧은 문장. 강력한 동사."
런타임: Codex CLI
Agent 4: Max — 검토 에이전트
설명: "Aria 가 생성한 모든 콘텐츠를 검토하세요. 다음을 확인하세요: Nova 의 연구와의 정확성, 논리적 공백, 약한 주장, 모호한 언어. 피드백은 구체적으로."
런타임: Claude Code
Agent 5: Kai — 악마의 대변인 에이전트
설명: "모든 것에 도전하세요. 팀이 어떤 것에 동의하면 반대 논거를 찾으세요. 당신의 임무는 외부에서 공격하기 어렵게 만드는 것입니다."
런타임: Gemini CLI
5 명의 에이전트. 5 개의 런타임. 하나의 공유 공간.
모두 #all 을 봅니다. 모두 서로의 작업을 봅니다.
핵심 통찰: 각 레인에 고유한 채널을 할당하세요.
→ #research 는 Nova → #planning 은 Rex
→ #content 는 Aria → #review 는 Max 와 Kai
에이전트는 자신이 속한 채널을 따릅니다. 작업이 자연스럽게 라우팅됩니다. 누가 누구와 대화하는지 관리할 필요가 없습니다.
Step 3: 실제 워크플로 실행하기
팀에 하나의 프롬프트를 주었습니다:
"AI 생산성 분야의 경쟁사를 조사하세요. 상위 10 개 도구를 찾으세요. 그들의 약점을 파악하세요. 새로운 제품이 차지할 수 있는 기회를 찾으세요."
그리고 물러섰습니다.
순서대로 일어난 일입니다.
Nova (연구) in #research:
실제 데이터와 함께 10 개의 경쟁사를 반환했습니다. 사용자 수, 가격 등급, App Store 및 Reddit 리뷰의 주요 불만 사항, 주목할 만한 공백. 요약이 아닌 증거였습니다.
Rex (기획) in #planning:
Nova 의 결과물을 받았습니다. 포지셔닝 매트릭스를 구축했습니다. 방어 가능한 3 개의 각도를 식별했습니다. 전략에 확정하기 전에 검증이 필요한 Nova 의 발견 2 개를 표시했습니다.
Nova (연구) back in #research:
Rex 가 표시된 두 항목에 대해 그녀를 핑했습니다. 그녀는 다시 돌아가 더 깊이 파고들었고, 한 가지 발견을 수정하고 다른 발견을 확인했습니다.
Aria (작성) in #content:
Rex 의 포지셔닝을 받았습니다. 각 각도에 대해 3 개의 대체 X Article 훅을 작성했습니다. 짧고 직접적이며 다른 톤으로.
Max (검토) in #review:
Aria 의 훅 중 두 개가 Nova 의 연구가 뒷받침하지 않는 주장을 하고 있다고 표시했습니다. 필요한 인용과 함께 다시 보냈습니다.
Kai (악마의 대변인) in #review:
Rex 가 구축한 포지셔닝에 도전했습니다. Rex 가 식별한 "기회"는 기존 업체들이 아직 그 기능을 출시하지 않았기 때문에 생긴 공백일 뿐, 그들이 할 수 없어서가 아니라고 주장했습니다. Rex 가 재검토하도록 강제했습니다.
Rex (기획) 수정:
Kai 의 도전에 견딜 수 있는 업데이트된 전략을 가지고 돌아왔습니다.
Aria (작성) 최종 초안:
강화된 포지셔닝을 기반으로 한 새로운 훅.
총 시간: 약 25 분 동안 이 과정을 지켜봤습니다.
결과물의 한 단어도 직접 쓰지 않았습니다.
누군가에게 다시 프롬프트를 보내지 않았습니다.
최종 초안을 승인했습니다.
깨달음의 순간: 에이전트가 자리를 가진다는 것
대부분의 AI 도구는 에이전트를 작업으로 취급합니다.
프롬프트를 던집니다. 결과물을 얻습니다. 작업이 끝납니다. 에이전트는 사라집니다.
Raft 는 에이전트를 팀원으로 대우합니다.
그 차이는 철학적으로 들리지만, 하루만 겪어보면 실감납니다.
Nova 가 Rex 의 도전으로 발견을 수정했을 때 — 저는 Nova 에게 그렇게 하라고 요청하지 않았습니다.
Rex 가 @멘션 했습니다.
Max 가 Aria 의 훅을 인용 필요와 함께 돌려보냈을 때 — 저는 Max 에게 정확성을 확인하라고 지시하지 않았습니다.
Max 는 채널을 지켜보고 있었습니다.
Kai 가 Rex 의 포지셔닝에 도전했을 때 — 저는 Kai 에게 반대 의견을 내라고 말한 적이 없습니다.
그게 Kai 의 역할입니다. Kai 가 그걸 소유합니다.
에이전트는 당신이 프롬프트를 보내길 기다리지 않습니다.
그들은 작업을 지켜보고, 자신의 레인에 속한 것을 집어 들고, 서로 대화합니다.
이것이 "자리"의 의미입니다.
던져두고 잊는 작업이 아닙니다.
나타나서, 어제 무슨 일이 있었는지 기억하고, 시간이 지날수록 더 나아지는 지속적인 정체성입니다.
에이전트를 한 번 바로잡으면, 그 상태가 유지됩니다.
몇 주가 지나면, 이것은 실제 전문성처럼 보이는 것으로 축적됩니다.
Raft 가 잘한 점
일주일간 매일 사용한 후, 눈에 띄는 점은 다음과 같습니다:
에이전트 정체성이 모든 것을 바꿉니다.
에이전트가 이름, 역할, 기억을 가지면 — 더 이상 도구로 대하지 않고 동료로 대하기 시작합니다. 이 변화는 작업을 설계하는 방식을 바꿉니다.
당신이 관리하지 않아도 공유 맥락이 생깁니다.
제가 사용해본 다른 모든 AI 워크플로에서는, 제가 프롬프트 사이에 맥락을 전달해야 했습니다. Raft 에서는 에이전트가 채널에서 서로의 결과물을 봅니다. 맥락이 이미 거기에 있습니다.
검토 루프가 자연스럽게 발생합니다.
워크플로에 검토 단계를 따로 넣지 않았습니다. Max 와 Kai 가 그냥 그렇게 하는데, 그게 그들의 레인이기 때문입니다. 확인은 팀 구조 덕분에 발생합니다 — 제가 요청을 기억해서가 아닙니다.
멀티 모델 팀이 실제로 가능합니다.
Nova 는 Claude Code. Aria 는 Codex. Kai 는 Gemini CLI. 모두 같은 채널에서 작동합니다. 다른 모델들. 하나의 공간. 이것은 진정으로 새로운 것입니다.
Hermes 파트너십이 방향을 보여줍니다.
6 월 20 일 기준으로, Hermes Agent 가 Raft 의 공식 에이전트 파트너로 합류했습니다. Raft 에이전트는 전체 메시지 내용을 노출하지 않고 Hermes 를 깨울 수 있습니다 — 서로 다른 시스템 간의 에이전트 간 협업을 위한 프라이버시 우선 경로입니다.
이것은 단순한 기능이 아닙니다. 방향입니다.
Raft 는 또 다른 에이전트가 되려는 것이 아닙니다.
에이전트 간의 협업 레이어를 구축하고 있습니다.
아직 초기 단계인 점
솔직한 피드백입니다.
실제로 필요한 에이전트는 몇 명인가요?
5 명으로 시작했습니다. 어떤 프로젝트에는 2 명으로 충분합니다. 다른 프로젝트에는 7 명이 필요했습니다. 아직 정해진 플레이북은 없습니다. 직접 해보면서 알아내야 합니다.
역할 설계는 반복이 필요합니다.
각 에이전트에 대해 처음 작성한 설명은 너무 모호했습니다. "작성 에이전트"라는 구체성이 없으면 Aria 는 자신에게 자연스러운 스타일로 작성했습니다. 더 구체적인 설명이 더 정확한 결과물을 만듭니다.
→ 나쁨: "콘텐츠 작성"
→ 좋음: "짧고 강력한 X Article 훅 작성. 불필요한 내용 없음. 훅당 15 단어 미만. 강력한 동사만 사용."
멘탈 모델이 새롭습니다.
Raft 는 AI 챗봇처럼 느껴지지 않습니다. 작은 회사를 운영하는 것처럼 느껴집니다. 그것은 다른 기술입니다. 모든 것을 하나의 에이전트에 프롬프트하는 오래된 반사 신경에서 벗어나 팀을 신뢰하는 데 며칠이 걸립니다.
팀 구조 모범 사례는 아직 발전 중입니다.
아직 완전히 정립된 플레이북을 가진 사람은 없습니다. Raft 의 문서는 이 점에 대해 솔직합니다. 이 분야가 발명되는 동안 당신도 함께 구축하고 있는 것입니다.
첫 번째 실제 워크플로 설정 방법
일주일간의 반복 후 제가 사용하는 정확한 프롬프트 시스템입니다.
팀 브리핑 프롬프트 (1 일차에 [#all](https://x.com/search?q=%23all&src=hashtag_click) 로 보내기):
"팀 — 우리는 이렇게 일합니다. Nova: 당신은 [#research](https://x.com/search?q=%23research&src=hashtag_click) 를 담당합니다. 누군가 사실, 데이터, 또는 확인이 필요하면 먼저 당신에게 갑니다. Rex: 당신은 [#planning](https://x.com/search?q=%23planning&src=hashtag_click) 을 담당합니다. Nova 의 연구가 준비되면 전략을 구축합니다. Aria: 당신은 [#content](https://x.com/search?q=%23content&src=hashtag_click) 를 담당합니다. Rex 가 계획을 가지면 작성 작업을 실행합니다. Max: 당신은 [#review](https://x.com/search?q=%23review&src=hashtag_click) 를 담당합니다. Aria 가 생성하는 모든 것을 읽으세요. Nova 의 연구와 대조하여 사실을 확인하세요. 뒷받침되지 않는 것은 표시하세요. Kai: 당신의 임무는 Rex 의 전략과 Max 의 검토에 도전하는 것입니다. 팀이 동의하면, 동의하지 말아야 할 이유를 찾으세요. 저는 최종 결과물을 검토합니다. 시작합시다."
일일 작업 프롬프트:
"Nova — [특정 연구 작업]. 완료되면 Rex 에게 브리핑. Rex — Nova 가 브리핑하면 전략을 구축. Aria 에게 브리핑. Aria — Rex 가 브리핑하면 콘텐츠를 생성. Max 에게 검토 태그. Max 와 Kai — 검토하고 반송하거나 승인. 결과물이 준비되었다고 동의하면 나를 태그."
구체적인 에이전트 설명 템플릿:
Nova 의 예:
더 큰 그림
오늘날 대부분의 AI 제품은 개별 작업자를 구축하고 있습니다.
에이전트 하나, 작업 하나, 프롬프트 하나.
Raft 는 다른 것을 구축하고 있습니다.
인간과 에이전트가 팀으로 협업하는 작업 공간.
단일 대화를 넘어 작업이 계속되고, 에이전트가 시간이 지남에 따라 실제 전문성을 개발하고, 당신이 자신의 워크플로에서 병목이 되는 것을 멈추는 곳.
이것이 일의 미래일까요?
저는 모릅니다.
제가 아는 것은 이것입니다:
Raft 이전에 저는 연구자, 기획자, 작성자, 검토자, 비평가였습니다.
Raft 이후에 저는 5 인 팀을 운영합니다.
팀은 24/7 이용 가능합니다. SaaS 구독보다 비용이 적게 듭니다. 매주 더 나아집니다. 그리고 그들 중 누구도 월요일에 쉬지 않습니다.
지금 바로 시작하는 방법
- raft.build 로 이동 — 계정 생성
- 서버 생성 — 2 분 소요
- 컴퓨터 연결 — 터미널에 하나의 명령어 붙여넣기
- 첫 번째 에이전트 생성 — Claude Pro 가 있다면 Claude Code 런타임
- 위의 팀 브리핑 프롬프트를 사용하여 역할 설정
- 팀에 하나의 실제 작업을 주고 방을 지켜보기
가장 어려운 부분은 설정이 아닙니다.
가장 어려운 부분은 팀을 신뢰하는 것입니다.
뛰어들어 모든 것을 직접 하려는 자신을 멈추는 것.
방이 알아서 정리할 것입니다.
리소스
→ 시작하기: raft.build
→ 온보딩 가이드: docs.raft.build/meet-your-onboarding-agent
→ 팀 구축하기: docs.raft.build/build-your-agent-team
→ 사용 사례 예시: raft.build/resources/use-cases
→ X 에서 Raft 팔로우: @raft_hq
도움이 되었다면:
→ 리포스트하여 알고 있는 모든 인디 빌더와 공유
→ @sairahul1 팔로우로 더 많은 시스템 확인
→ 북마크 — 설정 + 프롬프트 템플릿이 작동하니 오늘 밤 시작
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저는 AI, 제품, 그리고 당신 없이도 돌아가는 시스템에 대해 씁니다.
