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TL;DR
Pazi.ai를 통해 복잡한 OpenClaw 설정을 시각화하고 Slack과 연동함으로써, 사람이 개입하지 않고도 기획부터 배포까지 수행하는 자율 AI 팀을 운영할 수 있다.
배경
개별 AI 에이전트를 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템의 실무 적용 수요가 증가하고 있다.
대상 독자
AI 에이전트를 실무 워크플로우에 도입하려는 개발자 및 DevOps 엔지니어
의미 / 영향
이 워크플로우는 개발자가 직접 인프라를 조작하지 않고도 Slack 대화만으로 실제 프로덕션 환경에 앱을 배포할 수 있음을 입증했다. 향후 기업 내 반복적인 배포 및 운영 업무를 AI 팀이 24시간 전담하는 자율 운영 조직으로의 전환을 가속화할 것이다.
챕터별 상세
00:00
멀티 에이전트 팀의 Slack 협업 구조
관리자(Manager), 개발자(Developer), DevOps 에이전트가 하나의 Slack 채널에서 협업하는 구조를 확인했다. 사용자가 관리자 에이전트에게 앱 생성을 요청하면, 관리자가 개발자에게 코딩을 지시하고 완료 후 DevOps 에이전트에게 배포를 요청하는 방식으로 작동한다. 모든 과정은 Slack 메시지로 실시간 보고되며 최종적으로 생성된 서비스의 URL이 제공된다.
00:58
OpenClaw CLI를 이용한 에이전트 생성
터미널에서 OpenClaw 명령어를 사용하여 독립적인 에이전트를 추가했다. 'openclaw agents add manager' 명령어를 실행하면 해당 에이전트를 위한 워크스페이스 디렉토리와 설정 파일이 자동으로 생성된다. 하지만 CLI만으로 모든 설정을 관리하는 것은 복잡하므로 시각적 도구의 필요성이 제기됐다.
bash
openclaw agents add managerOpenClaw CLI를 사용하여 새로운 관리자 에이전트를 생성하는 명령어
01:21
Pazi.ai를 활용한 에이전트 설정 및 Slack 연동
OpenClaw의 복잡한 설정을 간소화하기 위해 Pazi.ai 인터페이스를 사용했다. Slack API 대시보드에서 Manifest를 복사하여 붙여넣는 방식으로 3단계 만에 에이전트와 Slack을 연결했다. App Token과 Bot Token을 입력하여 에이전트가 Slack 채널에서 메시지를 읽고 쓸 수 있는 권한을 부여했다.
04:28
에이전트 간 역할 분담 및 메모리 공유
관리자 에이전트에게 팀의 운영 규칙을 정의하는 프롬프트를 전달했다. 관리자는 작업을 수신하여 적절한 에이전트에게 할당하고, 각 에이전트는 작업 완료 후 상태를 관리자에게 보고하도록 설정했다. 공유 메모리를 통해 에이전트들이 이전 작업 맥락을 유지하며 협업할 수 있는 환경을 구축했다.
05:07
DevOps 에이전트의 Google Cloud 인증
배포를 담당할 DevOps 에이전트에게 Google Cloud 접근 권한을 부여했다. 에이전트가 제공한 인증 URL을 통해 사용자가 브라우저에서 로그인하고 인증 코드를 다시 에이전트에게 전달하는 대화형 방식을 적용했다. 이를 통해 에이전트가 gcloud CLI를 사용하여 리소스를 제어할 수 있게 됐다.
06:09
Flask 앱 개발 및 Cloud Run 배포 실습
Slack에서 관리자에게 UI를 포함한 Flask 앱을 개발하고 Cloud Run에 배포하라는 통합 작업을 지시했다. 개발자 에이전트가 소스 코드와 Dockerfile을 생성하면, 관리자가 이를 검토한 후 DevOps 에이전트에게 넘겨 빌드 및 배포를 수행했다. 최종적으로 Google Cloud Run에서 호스팅되는 라이브 서비스 URL이 Slack에 출력되며 작업이 완료됐다.
실무 Takeaway
- Pazi.ai를 사용하면 복잡한 OpenClaw 터미널 설정 없이도 시각적인 인터페이스로 멀티 에이전트를 관리할 수 있다.
- Slack Manifest를 활용하면 AI 에이전트를 기업용 메신저에 3단계 만에 신속하게 통합 가능하다.
- 관리자 에이전트에게 명확한 위임 규칙을 부여함으로써 개발부터 운영까지 이어지는 엔드투엔드 파이프라인을 자율화할 수 있다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 08.수집 2026. 05. 08.출처 타입 YOUTUBE
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