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AI 팀의 작업을 담당자와 결과물이 명확한 과제로 나누고 의존 관계와 진행 상황을 기록합니다. 착수, 중단, 완료 상태를 관리하며 기존 과제와의 중복도 확인합니다.

• 팀 작업을 작은 과제로 분할
• 담당자와 의존 관계 정리
• 작업이 중단된 이유 기록

조정 에이전트가 조사, 구현, 테스트 담당 등을 모아 여러 에이전트의 작업을 진행합니다. 투표를 통한 의사 결정, 지식 공유, 작업 일시 중지와 재개를 지원합니다.

• 전문 분야별로 앱 개발 분담
• GraphQL과 REST 비교 조사
• 여러 담당자가 PR 검토 분담

요구 사항 정리부터 설계, 테스트 우선 구현, 검토, 배포까지 단계별로 진행합니다. Claude Flow로 여러 에이전트의 역할을 나누고 개발 전반을 관리합니다.

• 요구 사항부터 새 기능 개발
• 테스트와 함께 기존 코드 개선
• 버그 조사와 재발 방지 테스트 추가

claude-flow v3의 핵심을 TypeScript로 구현합니다. 업무 책임에 따라 작업·세션 등의 영역을 나누고 의존 관계, 저장 처리와 테스트를 구성합니다.

• claude-flow v3 기반 구현
• 작업 할당과 상태 관리 구현
• 의존성 주입으로 SQLite 연결

Claude Flow로 여러 AI 에이전트에 조사·개발·테스트를 분담합니다. 병렬 및 순차 실행을 결합하고 역할 배정부터 진행 상황 확인과 결과 보고까지 지원합니다.

• 조사·분석·보고서 작성을 분담합니다
• 전문 역할별로 앱 개발을 진행합니다
• 여러 종류의 테스트를 병렬 실행합니다

GitHub Actions의 생성과 개선부터 실행 실패 분석, PR 검토, 출시 관리까지 지원합니다. 여러 AI 에이전트가 협력해 테스트와 운영 작업을 자동화합니다.

• 프로젝트 언어에 맞는 워크플로 생성
• 테스트 병렬화와 캐시 개선
• 실행 실패 원인 조사와 수정안 작성

Claude Code 작업 전후에 자동 처리를 연결합니다. 코드 정리와 검증, 여러 에이전트의 협업, 작업 기록 저장과 다음 세션으로의 인계를 지원합니다.

• 편집 후 코드 정리와 검증 자동화
• 여러 에이전트 간 진행 상황 공유
• 개발 세션 저장과 복원

AgentDB로 대화 기록과 사용자 선호를 저장하고 검색하는 단기·장기 기억을 구현해, AI 에이전트가 다음 세션에서도 해당 정보를 참조하도록 돕습니다.

• 채팅에 대화 기록 추가
• 세션 간 사용자 선호 기억
• 성공한 상호작용 패턴 재사용

WebAssembly 격리 환경에서 실행되는 에이전트를 만들고 관리합니다. 검증되지 않은 코드와 설정을 시험하고, 내부 파일을 다루며 공유용 패키지를 내보냅니다.

• 검증되지 않은 코드를 격리 환경에서 시험
• 에이전트 설정 실험
• 격리 환경 내부 파일 읽기와 쓰기

GitHub 이슈 정리, 프로젝트 보드 동기화, 단기 작업 계획을 지원합니다. 여러 AI 에이전트에 작업을 나누어 맡기고 진행 상황과 의존 관계를 관리합니다.

• 이슈 분류와 우선순위 지정
• 큰 이슈를 AI 에이전트 작업으로 분할
• 작업 진행 상황과 보드 동기화

분야별 AI 에이전트로 GitHub 코드 변경 제안을 검토합니다. 보안, 성능, 설계, 서식 등의 문제를 정리하고 수정안 제시와 검토 결과 게시까지 진행합니다.

• 인증 처리의 보안을 확인합니다
• 데이터베이스 변경의 성능을 확인합니다
• 화면 사용성과 서식을 검토합니다

ruflo 분석 명령으로 코드 변경 위험과 복잡한 부분을 확인하고 파일 통계를 살펴봅니다. 이미 수정한 버그의 재발을 막는 CI 점검 실행과 추가도 지원합니다.

• 코드 변경 위험 확인
• 복잡한 코드 찾기
• ruflo 회귀 점검 실행

claude-flow v3 구현을 15개 에이전트에 배분하고 보안, 기반 시스템, 통합, 품질 확인부터 출시까지 의존 관계와 14주 일정을 관리합니다.

• v3 구현을 15개 에이전트에 배분할 때
• 의존 관계에 맞춰 병렬로 개발할 때
• GitHub에서 일정과 진행 상황을 추적할 때

ReasoningBank와 AgentDB로 에이전트의 행동과 결과를 기록하고, 유사 경험 검색과 결과 판정, 기억 정리를 통해 과거 경험을 판단에 재사용하는 기능을 구현합니다.

• 경험을 재사용하는 에이전트 개발
• 에이전트의 행동과 결과 기록 및 판정
• 유사 경험을 공통 패턴으로 정리

agentic-flow 워커의 트리거 감지, 에이전트 선택, 캐시, 병렬 실행 속도와 메모리 사용량을 측정하고 설정한 성능 목표와 비교합니다.

• 워커 시스템의 전체 성능 확인
• 트리거 감지와 에이전트 선택 속도 측정
• 캐시 동작과 메모리 사용량 조사

agent-browser로 버튼과 입력란을 식별하는 스냅샷을 확인하여 로그인, 폼 입력과 제출, 웹 정보 수집, 스크린샷 촬영을 자동화합니다.

• 로그인 과정을 자동화합니다
• 웹 폼을 작성하고 제출합니다
• 상품명, 가격, 링크를 수집합니다

기술 선택과 설계 판단을 기록하는 ADR을 기존 파일에 이어지는 번호로 만듭니다. 템플릿 생성, AgentDB 등록과 관련된 과거 결정의 연결을 처리합니다.

• 기술 도입 이유 기록
• API나 데이터 모델 변경 기록
• 인프라 구성 결정 문서화

여러 AI 에이전트가 GitHub 소프트웨어 출시를 진행하도록 돕습니다. 버전 갱신, 변경 이력, 테스트, 여러 환경 배포와 문제 발생 시 롤백을 다룹니다.

• 버전 갱신과 출시 문서를 준비합니다
• 여러 패키지의 출시를 조율합니다
• 출시 전 테스트와 안전성을 확인합니다

여러 AI 에이전트에 작업을 나누고 병렬 실행과 순차 단계를 구성합니다. 정보 공유, 부하 분산, 실패 시 작업 재할당까지 조율합니다.

• API, 화면, 테스트의 병렬 개발
• 설계부터 검토까지 단계 연결
• 담당 에이전트 간 API 명세 공유

Flow Nexus 클라우드에서 여러 AI 에이전트에 조사와 개발을 분담합니다. 이벤트나 일정에 따른 자동 실행, 진행 상황 확인, 에이전트 수 조정을 지원합니다.

• 여러 에이전트에 조사와 분석 분담
• 여러 저장소의 개발 작업 연계
• 테스트부터 배포까지 자동화

AI 에이전트가 작업 결과와 상황을 기록하고 과거 경험으로 다음 방법을 선택하는 구조를 구현합니다. 패턴 매칭, 전략 비교, 학습 기록 저장과 효과 확인을 다룹니다.

• 작업 결과에서 배우는 에이전트 개발
• 코드 리뷰와 버그 수정 전략 비교
• 현재 상황에 맞는 학습 패턴 검색

claude-flow를 agentic-flow@alpha의 확장으로 재구성해 중복 구현을 줄입니다. 어댑터를 설계하고 기존 기능의 호환성을 확인하며 단계적으로 이전합니다.

• 에이전트·작업 관리의 중복 구현 정리
• 기존 API를 유지하는 어댑터 설계
• 학습·공유 메모리·MCP 도구 통합

Claude Flow에서 여러 에이전트의 처리, 통신, 메모리 지연 원인을 분석하고 성능 보고서와 개선안을 만듭니다. 이전 실행 비교와 자동 최적화도 지원합니다.

• 여러 에이전트의 지연 원인 조사
• 변경 전후의 성능 비교
• 주간 성능 보고서 작성

Anthropic 클라우드에서 에이전트를 실행하고 장시간 작업 요청, 진행 상황과 실행 기록 확인, 종료까지 관리합니다. 파일과 대화를 유지해 작업을 이어갈 수 있습니다.

• 장시간 작업을 클라우드에 위임
• 파일과 대화를 유지하며 작업 지속
• 세션 상태와 도구 사용 기록 확인