챕터별 상세
로컬 실행의 한계와 Oz의 해결책
로컬 머신에서 3~4개의 AI 에이전트를 동시에 실행하면 시스템 자원 소모로 인해 속도가 급격히 느려지고 수많은 탭을 관리해야 하는 번거로움이 발생한다. Oz는 이러한 에이전트들을 클라우드로 옮겨 실행함으로써 로컬 자원을 점유하지 않으면서도 무제한 병렬 실행이 가능한 환경을 제공한다. 사용자는 터미널뿐만 아니라 Slack, Linear, GitHub 등 다양한 채널에서 에이전트를 트리거하고 제어할 수 있다.
기존의 로컬 기반 AI 도구들이 가진 하드웨어 의존성 문제를 클라우드 오케스트레이션으로 해결하려는 접근 방식이다.
Oz 에이전트의 세 가지 배포 방식
Oz 에이전트는 세 가지 진입점을 통해 실행된다. 첫째는 Slack 메시지 태그나 GitHub 이슈 생성 등 특정 이벤트에 반응하는 'Ambient Agent' 자동화 방식이다. 둘째는 웹 인터페이스를 통한 관리 및 세션 참여 방식이며, 셋째는 Warp Terminal의 CLI를 직접 사용하는 방식이다. 특히 Sentry와 같은 도구와 웹훅으로 연결하면 에러 발생 시 에이전트가 자동으로 수정을 시작하도록 설정할 수 있다.
Ambient Agent는 사용자가 직접 명령을 내리지 않아도 특정 조건 충족 시 백그라운드에서 작동하는 에이전트를 의미한다.
CLI 명령어 및 로컬/클라우드 실행 제어
Warp Terminal에 내장된 Oz CLI를 사용하여 에이전트를 실행한다. 'oz agent run' 명령어를 사용하면 로컬에서 에이전트가 작동하며, 웹 인터페이스에서도 해당 실행 기록과 상태를 확인할 수 있다. 실행 중인 에이전트 세션은 SSH를 통해 연결된 것처럼 느껴지며, 브라우저나 터미널 어디서든 실시간으로 응답을 확인하고 추가 프롬프트를 전달하여 에이전트의 작업을 교정할 수 있다.
CLI와 웹 인터페이스가 동기화되어 에이전트의 상태를 어디서든 추적할 수 있는 구조이다.
Docker 기반 환경 설정 및 코드베이스 연동
에이전트가 코드베이스에 접근하려면 'oz create environment' 명령어로 환경을 설정해야 한다. 이 과정에서 에이전트는 코드베이스를 스캔하여 필요한 언어와 도구를 파악하고, 이를 기반으로 멀티 스테이지 Dockerfile을 자동으로 생성한다. 예를 들어 Go와 JavaScript를 사용하는 프로젝트라면 해당 런타임이 포함된 Docker 이미지를 구성하여 에이전트가 클라우드에서도 로컬과 동일한 환경에서 코드를 실행하고 테스트할 수 있게 한다.
에이전트가 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 실제 코드를 실행하고 검증하기 위해 격리된 컨테이너 환경이 필요하다.
팀 협업을 위한 세션 공유 및 통합 기능
Oz의 핵심 강점 중 하나는 에이전트 세션 공유 기능이다. 에이전트가 작업 중인 세션의 고유 링크를 팀원에게 전달하면, 팀원은 브라우저를 통해 에이전트가 무엇을 하고 있는지 실시간으로 관찰하고 직접 개입하여 방향을 수정할 수 있다. 또한 Linear나 Slack 통합을 통해 터미널을 사용하지 않는 팀원도 에이전트에게 작업을 할당하고 결과를 보고받을 수 있는 협업 구조를 지원한다.
개인 도구를 넘어 팀 전체의 생산성 도구로 확장하기 위한 협업 기능을 강조한다.
스킬 시스템을 활용한 에이전트 커스터마이징
단순 프롬프트를 넘어 'skills.md' 파일을 통해 에이전트의 행동 지침과 워크플로우를 정의할 수 있다. 이를 통해 특정 프로젝트의 코딩 컨벤션이나 문서 업데이트 방식 등을 에이전트에게 학습시킨다. 예를 들어 Obsidian 노트를 자동으로 태깅하거나, 서버 로그를 모니터링하여 에러 발생 시 Slack으로 보고하는 등의 복잡한 스케줄링 작업을 설정할 수 있다. 여러 리포지토리에 걸친 풀스택 프로젝트도 하나의 환경에서 관리 가능하다.
skills.md는 에이전트에게 부여하는 일종의 '업무 매뉴얼' 역할을 한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 21.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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