Squad가 리포지토리 내에서 협업하는 AI 에이전트를 실행하는 방법
Squad는 GitHub Copilot 기반의 여러 AI 에이전트를 저장소 안에 직접 구성해, 설계·구현·테스트·문서화를 협업 방식으로 수행하게 하는 오픈소스 도구다. 복잡한 오케스트레이션 인프라나 고급 프롬프트 설계 없이 `squad init`만으로 팀을 구성할 수 있으며, 저장소 파일을 공유 메모리로 활용한다. 다만 완전한 자동화가 아니라 사용자가 최종적으로 모든 변경 사항과 풀 리퀘스트를 검토하고 병합해야 한다. ## 저장소 안에 구성되는 AI 개발팀 - 전역 설치: ```bash npm install -g @bradygaster/squad-cli ``` - 저장소별 초기화: ```bash squad init ``` - 초기화하면 리드, 프런트엔드 개발자, 백엔드 개발자, 테스터 등 역할별 에이전트가 생성된다. - 사용자는 자연어로 작업을 요청하고, 코디네이터 에이전트가 적절한 전문가에게 작업을 분배한다. - 각 전문가는 별도의 브랜치와 파일을 사용해 구현, 테스트, 문서화 등을 병렬로 진행한다. ## 에이전트 간 작업 조정과 독립적 검토 - 예를 들어 JWT 인증을 요청하면: - 백엔드 에이전트는 refresh token과 bcrypt를 포함한 인증 기능을 구현한다. - 테스트 에이전트는 테스트 코드를 작성하고 실행한다. - 문서화 에이전트는 변경 내용을 정리해 풀 리퀘스트를 생성한다. - 테스트 실패 시 원래 구현자가 자기 코드를 스스로 수정하지 못하도록 검토 프로토콜을 적용할 수 있다. - 다른 에이전트가 별도의 컨텍스트에서 문제를 수정하므로, 자기검토보다 독립적인 리뷰에 가깝다. - 사용자는 중간 결과를 모두 검토하기보다 내부 검증 과정을 통과한 풀 리퀘스트를 검토할 수 있다. - 에이전트가 잘못된 가정을 할 수 있으므로, 최종 검토와 병합은 여전히 사람이 담당한다. ## `decisions.md`를 활용한 공유 메모리 - 실시간 대화나 벡터 데이터베이스 대신 저장소의 `decisions.md`에 아키텍처 결정을 기록한다. - 라이브러리 선택, 명명 규칙, 데이터베이스 연결 방식 같은 결정이 구조화된 블록으로 누적된다. - 이 방식의 장점: - 결정 사항이 지속적으로 보존된다. - Git으로 버전 관리할 수 있다. - 에이전트가 어떤 근거로 작업했는지 추적할 수 있다. - 연결이 끊기거나 세션이 재시작되어도 컨텍스트를 복구할 수 있다. - 저장소 파일을 팀의 “공유 두뇌”로 사용하는 비동기 협업 모델이다. ## 컨텍스트 분할 대신 컨텍스트 복제 - 한 에이전트가 설계, 구현, 테스트, 관리까지 모두 맡으면 컨텍스트 창이 메타 작업으로 가득 차고 환각 가능성이 커진다. - Squad의 코디네이터는 실제 작업을 수행하지 않고 전문가를 호출하는 얇은 라우터 역할을 한다. - 각 전문가는 별도의 추론 호출과 컨텍스트 창을 사용한다. - 지원 모델에서는 에이전트 하나당 최대 약 200K 토큰의 컨텍스트를 활용할 수 있다. - 하나의 컨텍스트를 여러 역할이 나누는 대신, 각 에이전트가 필요한 저장소 컨텍스트를 독립적으로 복제해 병렬 추론한다. ## 파일 기반의 명시적 에이전트 기억 - 에이전트의 기억은 모델 가중치나 숨겨진 세션 상태에 의존하지 않는다. - `.squad/` 폴더에 다음과 같은 텍스트 파일을 저장한다. - **Charter**: 에이전트의 역할과 정체성 - **History**: 에이전트가 과거에 수행한 작업 - **Team decisions**: 팀 전체가 공유하는 결정 사항 - 이 파일들은 코드와 함께 버전 관리되므로 에이전트의 행동 근거를 확인할 수 있다. - 저장소를 복제하면 코드뿐 아니라 프로젝트에 맞게 온보딩된 AI 팀의 기억도 함께 가져올 수 있다. ## 다중 에이전트 개발의 진입 장벽 완화 - 기존 다중 에이전트 시스템은 오케스트레이션 계층, 프레임워크, 벡터 데이터베이스 등을 직접 구성해야 하는 경우가 많다. - Squad는 CLI 명령 두 번으로 저장소에 사전 구성된 팀을 추가한다. - 복잡한 프롬프트 설계나 별도의 중앙 인프라 없이 바로 작업을 위임할 수 있다. - 저장소에 남는 결정 기록과 에이전트 이력 덕분에 동작을 비교적 쉽게 점검하고 재현할 수 있다. 실용적으로는 반복적인 구현·테스트·문서화 작업이 많은 저장소에서 Squad를 시도해볼 만하다. 다만 AI가 생성한 모든 변경 사항을 자동 병합하기보다는, 풀 리퀘스트와 테스트 결과를 사람이 확인하는 협업 도구로 사용하는 것이 적절하다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)