사람들은 AI 에이전트를 만들 때 무의식적으로 인간 조직 구조를 투영한다. CEO, COO, 리서처, PM 같은 역할을 부여하고 메신저에서 회의하게 만드는 것이다. 하지만 실제로 굴려보면 이 ‘조직 은유’는 시스템 복잡성만 기하급수적으로 늘리고, 실질적인 일처리 속도는 오히려 떨어진다.
서종훈이 Hermes Agent로 실험한 사례가 이를 명확히 보여준다. 그는 각 에이전트에게 페르소나를 주고 Telegram/Slack에 연결하고 정기 리포트까지 시켰지만, 결국 라우팅, 게이트웨이, 토큰, 권한, 채널 설정 같은 인프라 문제에 시간을 다 쏟았다. “내가 지금 뭐하고 있는거지? 이게 정말 효율적인가? 그냥 역할 놀이를 하고 있는 건가?”라는 자문이 이 함정을 정확히 꿰뚫는다.
근거
“단순한 기대는, ‘A 봇이 B 봇을 멘션했으니 B가 보겠지’라고 생각하기 쉽습니다. 그런데 실제로는 구조적으로 그렇지 못합니다. Telegram에서는 봇이 다른 봇의 메시지를 제대로 받지 못하는 경우가 있고, Slack도 채널, 스레드, 멘션, 이벤트 구독 설정에 따라 반응 범위가 달라집니다.”
연결된 생각
- 20260608-main-agent-worker-architecture — 실제로 효율이 증명된 대안 패턴
- 20260608-tool-integration-over-persona — 페르소나보다 도구 통합이 생산성에 더 중요하다는 노트