클로드 코드 에이전트, 드래그로 팀 짠다

여러 AI 에이전트를 마우스로 끌어다 하나의 작업 팀으로 엮는 오픈소스 도구가 공개됐다. 론도플로우(RondoFlow)는 드래그앤드롭 캔버스 위에 에이전트·스킬·안전 규칙·외부 도구 연결을 배치해 워크플로를 짜고, 실행 버튼을 누르면 팀이 실시간으로 작업하는 모습을 그대로 보여준다.

무슨 일인가

1인기업과 소규모 팀 사이에서는 'AI 에이전트 하나'를 넘어 '에이전트 여러 개를 어떻게 협업시킬까'가 새로운 화두로 떠올랐다. 그런데 대다수 'AI 워크플로' 도구는 프롬프트를 서로 연결하는 수준에 머문다. 론도플로우는 프롬프트가 아니라 실제 클로드 코드(Claude Code) 에이전트를 오케스트레이션한다는 점이 다르다. 캔버스에 올린 에이전트들은 단순 챗봇 응답이 아니라 클로드 코드 명령줄(CLI) 하위 프로세스로 동작하며, 파일을 읽고 쓰고 명령을 실행하고 외부 도구(MCP)와 스킬까지 사용한다. 깃허브 기준으로는 공개 초기 단계(별 5개·커밋 16건, MIT 라이선스)지만 설계 방향만큼은 분명하다.

핵심 짚어보기

가장 눈에 띄는 부분은 '감독하는 AI'다. 실행 도중 디렉터(Director)가 단계마다 결과를 평가해 계속할지·재시도할지·끝낼지를 판단하고, 플래너(Planner)는 시작 전 팀 구성을 다듬으며, 어드바이저(Advisor)는 끝난 뒤 결과를 검토한다. 사람이 매번 끼어들지 않아도 에이전트 팀이 스스로 방향을 조정하는 구조다. 캔버스에는 에이전트뿐 아니라 스킬·안전 규칙·리소스·MCP 연결을 함께 올려 보드 위에서 선으로 잇는 방식이라, 작업의 흐름과 권한 경계를 눈으로 확인하며 설계할 수 있다. 또한 클로드 코드뿐 아니라 오픈AI(OpenAI), 퍼플렉시티(Perplexity) 에이전트를 한 워크플로에 섞어 쓸 수 있고, 모든 실행은 내 컴퓨터에서 돌아가며 위험한 동작은 3단계 안전 모델이 막는다. 모델 호출을 위한 API 통신을 빼면 어떤 데이터도 내 컴퓨터 밖으로 나가지 않는다는 점이 로컬 우선 설계의 핵심이다.

1인기업 실전 적용 포인트

• 반복 업무(리서치→초안→검수)를 에이전트 3개로 나눠 캔버스에 배치하면, 코드 없이도 '가상의 팀'을 운영할 수 있다.
• 로컬 우선 설계라 고객 자료·내부 문서를 외부에 올리지 않고 처리할 수 있어, 보안이 중요한 외주·컨설팅 1인기업에 적합하다.
• 도커(Docker)로 다섯 개 컨테이너를 한 번에 띄우거나 'npm run setup' 한 줄로 로컬 구동이 가능해, 서버 운영 경험이 적어도 시험 도입 문턱이 낮다.
• 검색은 퍼플렉시티, 코딩은 클로드 식으로 작업별 최적 모델을 한 흐름에 섞어 비용과 품질을 동시에 잡아보자.

전망 / 주의점

아직 초기 프로젝트라 안정성·문서화는 검증이 더 필요하고, 별 5개 규모인 만큼 실전 도입은 신중해야 한다. 또 에이전트가 실제로 파일을 고치고 명령을 실행하는 만큼, 안전 정책을 느슨하게 두면 그만큼 사고 위험도 커진다. 그럼에도 '프롬프트 연결'을 넘어 진짜 일하는 에이전트 팀을 시각적으로 조립한다는 방향은 1인기업의 자동화 상상력을 한 단계 끌어올린다.

출처: Hacker News (https://github.com/rondoflow/rondoflow)