심 혁주 [AI Jam 2026 우승팀 인터뷰]
3일, 3명, 그리고 수십 개의 에이전트
AI Jam은 베이글코드의 업무 방식을 ‘에이전트 드라이븐(Agent Driven)’ 문화 위에서 한 단계 진화시키는 여정입니다.
각 팀의 반복 업무와 의사결정 흐름을 스스로 움직이게 만드는 새로운 운영체제(OS)를 설계하고 구현하는 것이 핵심 과제입니다. 여기서 탄생한 프로젝트는 실제 사내 서비스로 이어져 전사 자산이 됩니다.
이 글은 그 무대에서 당당히 우승을 차지한 팀 ‘Bagelbricks’의 이야기입니다.
Data Engineering팀 소속 세 명의 엔지니어가 도전한 뜨거웠던 3일간의 기록을 전합니다.
“에이전트가 없었다면 감히 시도조차 못 했을거에요.
만약 에이전트 없이 이 정도 규모 플랫폼을 3일 만에 만들 수 있는 팀이라면,
당장 나가서 창업을 해야죠”
정현진님, 정수창님, 김경훈님이 웃으며 말했습니다.
세 사람은 팀 ‘Bagelbricks’를 꾸려 이번 AI Jam에 참가했습니다.
베이글코드는 대용량 데이터 처리를 위해 외부 플랫폼인 데이터브릭스를 활용하고 있습니다.
실제 데이터 연산은 AWS 환경에서 실행되기에, Bagelbricks 팀은 유저 접속과 권한 제어, 실행 기록 관리 등을 아우르는 자체 관리 레이어인 ‘컨트롤 플레인’을 직접 구축하기로 했습니다.외부 플랫폼에 의존할 때 발생하는 구조적 한계를 극복하고, ‘데이터 기술 주도권’을 확보하겠다는 목표였습니다.
그동안 사내 업무에 필요한 세부 권한 설정이나 신기능 반영을 위해 외부 플랫폼의 업데이트 일정에 수동적으로 맞춰야 하는 아쉬움이 있었습니다. 데이터 인프라의 독립성과 개발 자율성을 되찾아 비즈니스 성장에 속도를 더하고자 세 사람은 핵심 시스템을 직접 구현하는 도전에 나섰습니다.1. 1인 1에이전트를 넘어, 에이전트 팀으로
현진님은 올해 초 에이전트와 단둘이 단 10일 만에 사내 인프라 관리 시스템(Terraform Cloud) 내재화에 성공했던 경험이 있었습니다.
“이전에는 리소스 부족이나 번거로움 때문에 포기했던 일들을, 이제는 에이전트와 함께 곧바로 실행에 옮길 수 있어 시도의 속도와 장벽 자체가 달라졌다”는 것이 그의 설명이었습니다.
지금 베이글코드의 모든 직원이 개인 에이전트와 협업하고 있지만 이번 AI Jam은 이를 넘어선 새로운 도전이었습니다.
여러 명의 팀원이 각자의 에이전트를 데리고 하나의 프로젝트를 함께 쌓아 올리는 ‘다대다 협업’ 구조는 처음 시도하는 아키텍처였습니다.
한 명의 개발자가 설계를 잡고 수행할 작업을 Git 이슈로 등록하면, 팀원들과 각자의 에이전트가 동일한 일감 풀(Ticket Pool)에서 이슈를 나누어 가져가며 코드를 빌드해 나가는 방식.
에이전트와 사람이 동등한 팀원으로 일감을 나누어 가지는 새로운 협업 모델이 시작된 것입니다.
2. 에이전트와의 분업, 협업의 규칙
하지만 새로운 시도인 만큼 첫날부터 예상치 못한 시행착오가 이어졌습니다. 실시간으로 프로젝트의 맥락(Context)이 사람과 에이전트 간에 긴밀히 공유되지 않아 중복 작업이 발생하거나 코드가 충돌하기도 했습니다.
현진님은 당시를 돌아보며 협업 아키텍처의 필요성을 실감했다고 말합니다.
“단순히 에이전트를 많이 띄운다고 능사가 아니라는 걸 깨달았습니다. 에이전트와 사람이 엉키지 않고 일하기 위해서는 일감의 모듈을 정교하게 나누고 서로의 개발 컨텍스트를 확실하게 묶어주는 구조적 설계가 필수적이었습니다.”
이 시행착오를 에이전트 협업의 최적 룰을 정립하는 계기로 삼았습니다.
경훈님은 실시간으로 Git 브랜치의 상태를 기록하고 파이프라인의 진행 상황을 모니터링하여, 선후 관계가 명확한 작업들이 루틴하게 이어지도록 자동 전환 구조를 설계했습니다.
에이전트의 단발성 코딩에 의존하는 대신, 작업의 흐름이 자동화되도록 파이프라인을 촘촘히 짤 때 가장 큰 효율이 난다는 인사이트를 얻은 것입니다.
실제로 현진님은 화면에 CLI 창 6개를 동시에 띄워놓고 아키텍처를 조율하며 작업을 수행했습니다. 이 프로젝트는 3일 동안 핵심 작동 모델을 검증하는 PoC(개념 증명) 수준까지 성공적으로 구현됐습니다.
3. AgentB가 구축한 24시간 협업 환경
이번 프로젝트를 통해 팀원들이 체감한 것은 개발 속도와 일하는 방식의 본질적인 변화였습니다. 과거에는 새로운 아이디어를 사내 서비스로 기획해도 구현 단계, 특히 전문 도구와 화면(UI) 설계 영역에서 큰 병목이 걸려 전문 개발자의 합류를 마냥 기다려야 했습니다.
하지만 에이전트와의 밀도 높은 협업을 경험하면서 단순 구현의 장벽이 완전히 사라졌습니다. 데이터 처리 및 플랫폼 엔지니어링 위주 작업을 전문으로 하던 데이터 엔지니어들이 단 3일 만에 사용자 화면까지 갖춘 인프라 제어 시스템을 독자적으로 완성해 낸 배경입니다.
경훈님은 개발자가 단순 코딩 기술에 집착하기보다 ‘위임과 기획’에 집중하는 업무 방식으로의 진화를 짚었습니다. “사내 제품은 완벽한 디자인보다 제품의 목적에 맞게 작동하는 것이 중요합니다. 목표 스펙을 영리하게 정의하고, 어떤 영역을 AI에게 위임하여 빠르게 빚어낼 것인지 결정하는 눈이 필요해졌습니다.”
실제로 팀 내에서는 외부 도구를 바라보는 관점 자체가 변했습니다.
수창님은 “이전에는 필요한 기능이 있으면 무료 대안을 찾거나 타협하곤 했는데, 요즘은 AgentB와 함께 직접 만들면 되지 않을까 하는 생각으로 필요한 시스템을 직접 구현해 낸다”며 달라진 분위기를 전했습니다. 돈을 지불하고 기성 솔루션을 사용하는 대신, 비즈니스 목적에 맞게 직접 개발하여 내재화하겠다는 주도적인 스탠스가 확보된 것입니다.
이러한 도전의 기반에는 사내에 도입된 개인 맞춤형 AI 에이전트 시스템인 ‘AgentB’가 있었습니다. AgentB는 단순한 일회성 챗봇이 아니라, 각 직원이 자신만의 전용 AI 에이전트를 파트너 삼아 장기적으로 협업하는 구조입니다.
슬랙, 깃허브, 구글 워크스페이스 등 사내 툴에서 쌓인 업무 맥락을 백그라운드에서 학습하며 능동적으로 행동합니다.
인프라 역시 직원마다 개인용 맥미니를 받아 에이전트의 독립된 작업 공간으로 활용하는 구조입니다. 일상적인 슬랙 DM을 인터페이스 삼아 에이전트와 대화하며, 사내 업무에 필요한 자동화 루틴이나 워크플로우를 손쉽게 실행할 수 있습니다.
AgentB 배포 이후 실무 환경도 변했습니다.
코드 수행을 위해 밤새 노트북을 켜둘 필요 없이, 자리를 비워도 백그라운드에서 작업이 완료됩니다. 데이터 엔지니어의 주요 일과인 24시간 시스템 모니터링 역시 AgentB에게 위임했습니다. 이슈 발생 시에만 슬랙 알림을 받도록 설정하여, 퇴근 후에도 수시로 화면을 확인해야 했던 심리적 부담을 크게 덜어냈습니다.
4. 아키텍처와 비즈니스 가치를 설계하는 시대
에이전트 없이 사람의 힘만으로 이 방대한 플랫폼 내재화를 시도할 수 있었을까요?
세 사람의 대답은 명확했습니다.
실제로 이들은 LLM가 없었다면 감히 시작하지도 못했을 프로젝트라고 입을 모았습니다.
대용량 데이터 인프라를 관리하는 컨트롤 플레인을 단 3명이서 3일 만에 구축해 낸 것은, 에이전트와의 긴밀한 협업이 있었기에 가능한 결과였습니다.
수창님은 이번 프로젝트를 베이글코드의 AI 실험이 한 단계 더 나아간 계기로 평가했습니다.
“그동안 회사 차원에서 개별 SaaS(Software as a Service) 수준의 AI 대체 가능성을 검증해왔다면, 이번에는 한 단계 더 깊고 복잡한 PaaS(Platform as a Service) 영역까지 구현해 본 첫 실험”이었다는 설명입니다.
비록 구현 과정에서 많은 실무적 과제들을 체감했지만, PaaS 수준의 내재화도 PoC(개념 증명)을 성공시켰다는 점에서 의미가 큽니다.
3일의 AI Jam 이후, 세 사람이 정의하는 엔지니어로서의 정체성과 업무 방식은 완전히 새롭게 재정의되고 있습니다.
“앞으로 개발자의 핵심 역량은 코딩 기술을 넘어 ‘결정하는 능력’에 있습니다. AgentB가 도출한 수많은 결과물 중 올바른 방향을 선택하는 인지적 설계 능력이 중요해질 것입니다.”
-정현진–
“단순 코딩은 AI가 수행하고 개발자는 아키텍처 설계와 비즈니스 가치 판단에 집중한다면, 연차나 언어에 상관없이 누구나 더 큰 가치를 창출할 수 있는 시대가 되었습니다.”
-정수창–
“회사의 뚜렷한 방향성과 지원 덕분에 가능성을 확신하며 에이전트와의 협업을 시작했습니다. 일을 할수록 의사결정을 내리고 조율하는 인간 고유의 역할이 더욱 뚜렷해짐을 느낍니다. 우리 회사가 확실히 한발 앞선 환경에서 일하고 있다는 자부심을 얻었고 이제는 서로의 영역을 보완하는 최적의 방식을 배워가고 있습니다.”
-김경훈-
[에디터의 한마디]
개인이 AI를 비서 삼는 시대를 지나, 이제는 인간과 AI가 하나의 팀으로 묶여 움직이는 임계점에 도달했습니다. "회사를 차려야 할 규모의 일"을 단 3명이 뚝딱 해치워 버린 이번 실험은, 인력의 물리적 크기가 아닌 '생산 방식의 변화'가 이미 베이글코드 안에서 시작되었음을 선명하게 보여줍니다.