멀티에이전트 & 하네스 · Rule No.14
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교육 세션 · 혼자 말고 팀으로Learning session · a team beats a solo

RULE No.14

혼자 쓰지 말고
팀을 만들어라.
Don't work solo —
build a team.

지난 시간엔 일꾼 하나를 잘 설계했습니다. 그런데 일이 크고 복잡해지면 — 한 명으로는 안 됩니다. 오늘은 잘 만든 일꾼 여럿을 하나의 팀으로 조율합니다. Last time we designed one worker well. But when the job gets big and complex — one isn't enough. Today we coordinate many good workers into a single team.

As of 2026-06 · 오케스트레이션·하네스의 옵션 이름·도구는 버전마다 바뀝니다 — ‘혼자 말고 팀으로’라는 원리가 진실. [추론]As of 2026-06 · orchestration & harness option names and tools change by version — the principle ‘don't work solo, build a team’ is the truth. [inference]

팀 · TEAMTEAM
1막 — 더 시킨다고 빨라지지 않는다Act 1 — More tasks ≠ faster, better

한 명한테 다 시켰더니 — 느려지고, 흐려졌다.Pile it all on one — and it slows down, and gets foggy.

> 리서치하고, 집필하고, 검증하고, 슬라이드까지 다 해줘

… 앞에서 정한 근거가 흐려짐
… 만든 자가 자기 걸 검증함
… 독립 작업도 한 줄로 줄 서서 느림

한 명한테 다 떠안기면, 책상(컨텍스트)이 흐려진다
> do the research, write it, verify it, and make the slides too

… the evidence set earlier gets foggy
… the maker grades its own work
… even independent tasks queue in a single line, slow

Pile it all on one, and the desk (the context) fogs over

더 똑똑한 한 명이 아니라 — 역할을 나눈 ‘팀’이 답이다.Not a smarter single worker — a ‘team’ with split roles is the answer.

[추론] 한 세션에 모든 일을 몰면 (a) 컨텍스트가 차며 흐려지고 (b) 만든 자가 자기 결과를 검증하는 자기채점이 되고 (c) 독립 작업도 직렬로 처리돼 느리다. 더 큰 모델이 아니라 ‘나뉜 팀’이 푸는 문제. → 오늘의 질문: 언제·어떻게 팀으로 나누나.[inference] Pile every task into one session and (a) context fills and fogs over (b) the maker self-grades its own result (c) independent tasks run serially and slow. Not a bigger model but a ‘split team’ solves this. → Today's question: when and how do you split into a team?

2막 — 팀은 어떻게 생겼나Act 2 — What a team looks like

팀 = 조율하는 ‘오케스트레이터’ + 일하는 ‘서브에이전트’들.A team = one orchestrator that coordinates + sub-agents that do the work.

오케스트레이터일을 쪼개 배분Orchestratorsplit & assign
서브에이전트 ASub-agent A리서치research
서브에이전트 BSub-agent B집필write
서브에이전트 CSub-agent C검증verify
결과 취합합쳐서 마무리Gather resultscombine & finish

오케스트레이터는 직접 다 하지 않는다 — 나눠 맡기고, 합친다.The orchestrator doesn't do it all — it delegates and combines.

[출처: code.claude.com/docs/en/sub-agents] 서브에이전트는 자신만의 컨텍스트에서 위임받은 작업을 수행하고 결과를 반환하는 별도 에이전트다 — 오케스트레이터(메인)는 일을 쪼개 배분하고 결과를 취합한다. 옵션·호출 방식은 2026-06 기준, 공식 문서로 현행 확인(대표 예).[source: code.claude.com/docs/en/sub-agents] A sub-agent is a separate agent that works in its own context and returns the result of a delegated task — the orchestrator (main) splits, assigns, and gathers results. Options & call syntax are as of 2026-06; confirm live via the official docs (representative example).

2막 — 따로 일하고, 결과만 돌려준다Act 2 — Work apart, return only the result

서브에이전트는 ‘과정’이 아니라 ‘결과’만 가져온다.A sub-agent brings back the result — not the whole process.

한 세션에 다 쌓으면Pile it in one session
모든 중간 과정·도구 출력이
그대로 쌓여 금방 흐려진다
every step & tool output
stacks up, fogs fast
서브에이전트로 격리하면Isolate in a sub-agent
자기 컨텍스트에서 길게 일해도
위로는 압축된 결과만 올라온다
works long in its own context
only the compressed result rises

[출처: code.claude.com/docs/en/sub-agents] 서브에이전트는 별도 컨텍스트 윈도우에서 작업하므로, 그 중간 과정은 메인 컨텍스트를 차지하지 않고 결과만 반환된다 — 이것이 ‘컨텍스트 격리’의 핵심. → 길고 지저분한 작업일수록 격리해서 결과만 받는다.[source: code.claude.com/docs/en/sub-agents] A sub-agent works in a separate context window, so its intermediate process doesn't occupy the main context — only the result returns. That's the core of ‘context isolation’. → The longer & messier the task, the more it pays to isolate and take only the result.

2막 — 격리가 사주는 것Act 2 — What isolation buys you

책상이 깨끗할수록, 일이 또렷해진다.The cleaner the desk, the sharper the work.

격리 안 함No isolation

책상이 차면 주의가 분산되고, 오래된 내용이 현재 작업을 방해한다 (컨텍스트 로트).A full desk scatters attention, and old material interferes with the current task (context rot).

격리함With isolation

각자 작은 책상에서 또렷하게, 오케스트레이터는 결과만 모은다 (로트 지연).Each works sharply on a small desk; the orchestrator just gathers results (rot delayed).

토큰을 아끼는 게 아니라 — 컨텍스트를 보호하는 것.Not saving tokens — protecting context.

[출처: trychroma.com/research/context-rot] [출처: anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents] 컨텍스트를 많이 쓸수록 어텐션이 분산되고 오래된 무관한 내용이 현재 작업을 방해해 성능이 약간 저하된다(컨텍스트 로트). 격리하면 각 컨텍스트가 작게 유지돼 이를 늦춘다. (‘격리가 늦춘다’ 연결은 추론.)[source: trychroma.com/research/context-rot] [source: anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents] The more context you use, the more attention scatters and old irrelevant material interferes, degrading performance a little (context rot). Isolation keeps each context small and delays this. (The ‘isolation delays it’ link is inference.)

2막 — 동시에 하면 빠르다Act 2 — Run them at once

서로 무관한 일은 줄 세우지 말고, 동시에 시킨다.Independent tasks shouldn't queue — run them in parallel.

직렬Serial
A → B → C
시간이 전부 합산된다
A → B → C
the times all add up
병렬 (팬 아웃)Parallel (fan-out)
A · B · C 동시
가장 오래 걸리는 하나에 가까워진다
A · B · C at once
close to the single longest one
조건 — 서로 의존하면 직렬이 맞다Condition — if they depend on each other, serial is correct

[추론] 서로 의존하지 않는 작업을 여러 서브에이전트에 동시에 맡기면(병렬 fan-out) 전체 시간이 ‘합산’이 아니라 ‘가장 오래 걸리는 것’에 가까워진다 — 단, 서로의 결과에 의존하면 직렬이 맞다. 실제 단축 폭은 작업·환경마다 다름(구체 배수 단정 금지).[inference] Hand independent tasks to several sub-agents at once (parallel fan-out) and total time approaches ‘the longest one’, not ‘the sum’ — but if they depend on each other, serial is correct. Actual speedup varies by task & environment (no specific multiple claimed).

3막 — 격리의 메커니즘Act 3 — How isolation actually works

각자 다른 책상 — 그래서 서로의 잡동사니가 안 섞인다.Separate desks — so nobody's clutter bleeds into the others.

오케스트레이터 컨텍스트지시 + 취합된 결과만Orchestrator contextinstructions + gathered results only
결과만 올라온다only the result rises과정은 격리process isolated
도구 출력·시행착오tool output·trial & error안 올라옴stays below
서브에이전트 컨텍스트긴 과정은 안에 머문다Sub-agent contextthe long process stays inside

오케스트레이터는 ‘무엇을’만 알고 — ‘어떻게’의 잡음은 서브 안에 머문다.The orchestrator knows only the ‘what’; the ‘how’ noise stays inside the sub-agent.

[추론] 컨텍스트 격리의 메커니즘: 각 서브에이전트는 자신의 컨텍스트 윈도우에서 도구 출력·시행착오 같은 ‘과정’을 처리하고, 오케스트레이터에게는 압축된 ‘결과’만 올린다 — 과정의 토큰이 메인에 누적되지 않으므로 메인은 또렷하게 유지된다. → 잡음은 가두고, 결과만 흐르게.[inference] The isolation mechanism: each sub-agent handles the ‘process’ — tool output, trial and error — in its own context window, and sends the orchestrator only the compressed ‘result’. Process tokens never stack up in the main, so the main stays sharp. → Cage the noise, let only the result flow.

3막 — 만든 자가 채점하지 않는다Act 3 — The maker doesn't grade itself

만드는 에이전트와 검증하는 에이전트를 ‘나눈다’.Split the agent that makes from the agent that checks.

생산자초안·결과 생성Producergenerates draft·result
검증자별도 에이전트가 비판적으로 점검Verifiera separate agent checks critically
수정 / 통과문제 있으면 되돌림Revise / Passsend back if flawed

같은 에이전트가 자기 걸 검증하면 자기채점 — 별도 검증자가 봐야 약점이 보인다.If the same agent checks its own work, that's self-grading — a separate verifier sees the weak spots.

[추론] 생산자-검증자(producer–verifier) 패턴: 결과를 만든 에이전트가 자기 결과를 채점하면 자기채점 편향이 생기므로, 별도 검증 에이전트가 비판적으로 점검하게 한다 — s11 ‘do–verify(결과를 다시 읽기)’를 ‘만든 자/보는 자 분리’로 확장한 것. 검증 체계·품질 게이트의 세부 설계는 다음 강(s15) 소관.[inference] The producer–verifier pattern: if the agent that made the result grades it, self-grading bias appears, so a separate verification agent checks it critically — extending s11's ‘do–verify (re-read the result)’ into ‘separate maker from checker’. The verification system & quality-gate details belong to the next lesson (s15).

3막 — 하네스란 무엇인가Act 3 — What a harness is

하네스 = ‘누가·언제·무엇을’ 적어 둔 팀 운영 대본.A harness = a script that says who does what, when — a workflow.

① 리서치 호출 → 결과 회수
② 결과를 집필자에게 전달
③ 검증자 호출 → 통과 여부 확인
④ 통과하면 슬라이드 호출
① call research → collect result
② pass result to the writer
③ call verifier → check pass/fail
④ on pass, call slides

매번 말로 조율하지 말고 — 대본에 적어 반복 가능하게.Don't re-coordinate by talking each time — write it into a script so it repeats.

[출처: code.claude.com/docs/en/headless] 하네스(workflow 스크립트)는 에이전트 호출 순서·전달·분기를 정해 둔 대본으로, Claude Code를 프로그램적으로(headless) 호출해 팀을 반복 가능하게 굴린다. 호출 방식·플래그는 2026-06 기준, 공식 문서로 현행 확인(대표 예).[source: code.claude.com/docs/en/headless] A harness (workflow script) fixes the agent call order, hand-offs, and branching, calling Claude Code programmatically (headless) to run the team repeatably. Call syntax & flags are as of 2026-06; confirm live via the official docs (representative example).

3막 — 좋은 하네스의 원칙Act 3 — Principles of a good harness

좋은 하네스는 4가지를 정해 둔다.A good harness pins down four things.

원칙Principle 무엇을 정하나What it pins down
역할 분리Role split 누가 무엇을 맡나who takes what
인터페이스Interface 입력·반환의 결과 계약the input·return result contract
검증 게이트Verification gate 검증자를 끼울 지점where the verifier slots in
중단·실패 처리Stop·failure handling 멈추고 사람에게 넘길 곳where to halt and hand to a human

[추론] 하네스 설계 4원칙 — (1) 역할 분리(s13 단일 에이전트 설계를 구성원으로), (2) 인터페이스/결과 계약(입력·반환을 명확히 해야 결과를 안전히 합칠 수 있음), (3) 검증 게이트(생산자-검증자를 어디 끼울지), (4) 중단·실패 처리(s13 중단 조건의 팀 버전). → 4가지를 적어 두면 팀이 매번 같게 굴러간다.[inference] The four harness principles — (1) role split (the single agent from s13 becomes a member), (2) interface / result contract (clear input·return so results combine safely), (3) verification gate (where to slot the producer–verifier), (4) stop·failure handling (the team version of s13's stop conditions). → Write the four down and the team runs the same way every time.

4막 — 팀을 꾸리기 전에Act 4 — Before you assemble the team

이 5가지로, 혼자 떠안지 말고 ‘팀’으로 나눈다.Split into a team with these five — don't carry it solo.

  1. 1
    정말 나눌 일인가?Is it really worth splitting? → 작고 단순하면 혼자가 빠르다→ if it's small and simple, solo is faster
  2. 2
    독립 작업이 있나?Are there independent tasks? → 있으면 병렬, 의존하면 직렬→ if so, parallel; if dependent, serial
  3. 3
    결과 계약을 정했나?Did you set the result contract? → 입력·반환을 명확히→ make input·return explicit
  4. 4
    검증자를 따로 뒀나?Did you place a separate verifier? → 만든 자 말고 다른 자→ someone other than the maker
  5. 5
    막히면 어디서 멈추나?Where does it stop when stuck? → 중단·실패를 대본에→ put stops·failures in the script

[추론] 5항목은 각각 슬라이드 03·06·10·08·10의 내용과 대응 — 나눌지·병렬·결과계약·검증자·중단. 팀은 ‘많이 부르면 좋은 것’이 아니라 ‘나눌 가치가 있을 때 설계하는 것’.[inference] The five map onto slides 03·06·10·08·10 — split-or-not·parallel·result contract·verifier·stops. A team isn't ‘good because you call more’ — it's ‘designed when it's worth splitting’.

4막 — 한 줄로 굳히기Act 4 — Lock it into one line

그래서 — 나눌 가치가 있으면, 격리·병렬·검증자·중단을 대본에 적는다.So — if it's worth splitting, script the isolation, parallelism, verifier & stops.

좋은 팀 = [나눌 가치] + [컨텍스트 격리] + [독립 작업은 병렬] + [별도 검증자] + [중단 처리]
  → 하네스(대본)에 적어 반복
A good team = [worth splitting] + [context isolation] + [independent → parallel] + [separate verifier] + [stop handling]
  → script it into a harness to repeat

[추론] Rule No.2(컨텍스트를 지켜라 — 격리)·No.10(작은 일들로 — 분할)·No.13(환경을 설계하라 — 단일 에이전트)·No.14(팀을 만들어라 — 조율)가 만나는 지점. → 팀을 설계할 줄 알면, 무엇을 나누고 무엇을 합칠지 자동으로 보인다.[inference] Where Rule No.2 (protect context — isolation) · No.10 (small tasks — splitting) · No.13 (design the environment — single agent) · No.14 (build a team — coordination) all meet. → Once you can design a team, what to split and what to combine becomes obvious.

4막 — 같은 일, 다른 결과Act 4 — Same job, different outcome

‘혼자 다 한다’와 ‘팀으로 나눈다’는 다르다.‘Doing it all solo’ and ‘splitting into a team’ are different.

혼자 다 떠안음Carry it all solo
컨텍스트 흐려지고, 자기채점하고, 직렬이라 느리다.Context fogs, it self-grades, and serial makes it slow.
팀으로 나눔Split into a team
격리로 또렷하고, 검증이 분리되고, 독립 작업은 병렬로 빠르다.Isolation keeps it sharp, verification is separated, independent tasks run parallel and fast.

[추론] 결과는 ‘더 똑똑한 한 명’이 아니라 ‘잘 나뉜 팀’에서 온다 — 혼자는 흐려지고·자기채점하고·느리지만, 팀은 격리로 또렷하고·검증이 분리되고·병렬로 빠르다. 단, 작은 일까지 팀으로 만들면 조율 비용만 늘어난다. → 나눌 가치가 있을 때 팀.[inference] The result comes not from ‘a smarter single worker’ but from ‘a well-split team’ — solo fogs·self-grades·slows, while a team is sharp via isolation·separated verification·parallel speed. But forcing even small jobs into a team only adds coordination cost. → A team when it's worth splitting.

닫으며 · 이 강도 팀이 만들었다Closing · this lesson was built by a team

혼자 쓰지 말고, 팀을 만들어라 —
이 강도, 그렇게 만들었다.
Don't work solo — build a team.
This lesson? Built by one.

한 단어로: 나눔 → 격리 → 검증 → 대본.In a word: split → isolate → verify → script.

이 강도 오케스트레이터 + 7개 팀으로 만들어졌다. 다음 강 예고 — 팀을 굴렸으니, 이제 품질과 신뢰를 설계할 차례 (Rule No.15).This lesson was built by an orchestrator + 7 teams. Next up — you ran the team, now design quality and trust (Rule No.15).

RULE No.14

[추론] 이 코스는 오케스트레이터 + 7개 서브에이전트(구조 감독·집필·슬라이드·팩트체크·발음검수·음성·다국어)로, 심화 리서치는 멀티에이전트 리서치 하네스(fan-out → 검증 → 종합)로 제작됐다. As of 2026-06.[inference] This course was built by an orchestrator + 7 sub-agents (structure·writing·slides·fact-check·pronunciation·audio·i18n), and the deep research ran on a multi-agent research harness (fan-out → verify → synthesize). As of 2026-06.