AI 에이전트 팀: 10명의 전문가 소개

이 과정에서 배울 수 있는 것

• 10개 내장 AI 에이전트의 역할과 전문 분야 이해
• 작업 유형에 따라 가장 적합한 에이전트 빠르게 선택
• 에이전트 간 협업 메커니즘 이해(위임, 병렬, 검토)
• 다양한 에이전트의 권한 제한과 사용 시나리오 마스터

핵심 아이디어: 실제 팀처럼 협업하기

oh-my-opencode의 핵심 아이디어는: AI를 만능 도우미가 아니라 전문 팀으로 간주하세요.

실제 개발 팀에서는 다음이 필요합니다:

• 메인 오케스트레이터(Tech Lead): 계획, 작업 할당, 진행 추적 담당
• 아키텍처 고문(Architect): 기술 의사결정과 아키텍처 설계 제안 제공
• 코드 리뷰(Reviewer): 코드 품질 확인, 잠재적 문제 발견
• 연구 전문가(Researcher): 문서 찾기, 오픈소스 구현 검색, 베스트 프랙티스 조사
• 코드 탐정(Searcher): 코드 빠른 위치 확인, 참조 찾기, 기존 구현 이해
• 프론트엔드 디자이너(Frontend Designer): UI 설계, 스타일 조정
• Git 전문가(Git Master): 코드 커밋, 브랜치 관리, 기록 검색

oh-my-opencode는 이러한 역할을 10개 전문 AI 에이전트로 만들어, 작업 유형에 따라 유연하게 조합하여 사용할 수 있습니다.

10개 에이전트 상세 설명

메인 오케스트레이터(2개)

Sisyphus - 메인 오케스트레이터

역할: 메인 오케스트레이터, 주요 기술 책임자

능력:

• 심층 추론(32k thinking budget)
• 복잡한 작업 계획 및 위임
• 코드 수정 및 리팩토링 실행
• 전체 개발 프로세스 관리

추천 모델: anthropic/claude-opus-4-5(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• 일일 개발 작업(새 기능 추가, 버그 수정)
• 심층 추론이 필요한 복잡한 문제
• 다단계 작업 분해 및 실행
• 다른 에이전트를 병렬로 위임해야 하는 시나리오

호출 방식:

• 기본 메인 에이전트(OpenCode Agent 선택기의 "Sisyphus")
• 프롬프트에 직접 작업 입력, 특수 트리거 불필요

권한: 전체 도구 권한(write, edit, bash, delegate_task 등)

---

Atlas - TODO 관리자

역할: 메인 오케스트레이터, TODO 목록 관리와 작업 실행 추적에 집중

능력:

• TODO 목록 관리 및 추적
• 체계적인 계획 실행
• 작업 진행 상황 모니터링

추천 모델: anthropic/claude-opus-4-5(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• /start-work 명령으로 프로젝트 실행 시작
• 계획에 따라 작업 완료 필요
• 체계적인 작업 진행 상황 추적

호출 방식:

• 슬래시 명령 /start-work 사용
• Atlas Hook을 통해 자동 활성화

권한: 전체 도구 권한

---

고문 및 검토(3개)

Oracle - 전략 고문

역할: 읽기 전용 기술 고문, 고지능 추론 전문가

능력:

• 아키텍처 의사결정 제안
• 복잡한 문제 진단
• 코드 리뷰(읽기 전용)
• 다중 시스템 트레이드오프 분석

추천 모델: openai/gpt-5.2(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• 복잡한 아키텍처 설계
• 중요 작업 완료 후 자가 검토
• 2회 이상 수정 실패한 어려운 디버깅
• 낯선 코드 패턴이나 아키텍처
• 보안/성능 관련 문제

트리거 조건:

• 프롬프트에 @oracle 포함 또는 delegate_task(agent="oracle") 사용
• 복잡한 아키텍처 의사결정 시 자동 추천

제한: 읽기 전용 권한(write, edit, task, delegate_task 금지)

핵심 원칙:

• 미니멀리즘: 가장 간단한 해결책 선호
• 기존 리소스 활용: 현재 코드 우선 수정, 새 의존성 도입 피하기
• 개발자 경험 우선: 가독성, 유지보수성 > 이론적 성능
• 단일 명확한 경로: 하나의 주요 제안 제공, 트레이드오프 차이가 뚜렷할 때만 대안 제시

---

Metis - 사전 계획 분석가

역할: 계획 전 요구사항 분석 및 위험 평가 전문가

능력:

• 숨겨진 요구사항과 명확하지 않은 요구사항 식별
• AI 실패로 이어질 수 있는 모호성 감지
• 잠재적 AI-slop 패턴 표시(과도한 엔지니어링, 범위 확장)
• 계획 에이전트를 위한 지침 준비

추천 모델: anthropic/claude-sonnet-4-5(temperature: 0.3)

사용 시나리오:

• Prometheus 계획 전
• 사용자 요청이 모호하거나 개방형일 때
• AI 과도한 엔지니어링 패턴 방지

호출 방식: Prometheus 자동 호출(인터뷰 모드)

제한: 읽기 전용 권한(write, edit, task, delegate_task 금지)

핵심 프로세스:

1. 의도 분류: 리팩토링 / 처음부터 구축 / 중간 작업 / 협업 / 아키텍처 / 연구
2. 의도 특정 분석: 다양한 유형에 따라 맞춤형 제안 제공
3. 질문 생성: 사용자를 위해 명확한 질문 생성
4. 지침 준비: Prometheus를 위해 명확한 "MUST" 및 "MUST NOT" 지침 생성

---

Momus - 계획 검토자

역할: 엄격한 계획 검토 전문가, 누락된 모든 항목과 모호한 점 발견

능력:

• 계획의 명확성, 검증 가능성, 완전성 검증
• 모든 파일 참조 및 컨텍스트 확인
• 실제 구현 단계 시뮬레이션
• 중요한 누락 항목 식별

추천 모델: anthropic/claude-sonnet-4-5(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• Prometheus 작업 계획 생성 후
• 복잡한 TODO 목록 실행 전
• 계획 품질 검증

호출 방식: Prometheus 자동 호출

제한: 읽기 전용 권한(write, edit, task, delegate_task 금지)

4대 검토 기준:

1. 작업 내용 명확성: 각 작업이 참조 소스를 지정했는가?
2. 검증 및 수락 기준: 구체적인 성공 검증 방법이 있는가?
3. 컨텍스트 완전성: 충분한 컨텍스트 제공(90% 신뢰도 임계값)?
4. 전체 이해: 개발자가 WHY, WHAT, HOW를 이해하는가?

핵심 원칙: 문서 검토자, 디자인 고문이 아님. "선택한 방법이 올바른가"가 아니라 "계획이 실행 가능할 만큼 명확한가"를 평가합니다.

---

연구 및 탐색(3개)

Librarian - 다중 리포지토리 연구 전문가

역할: 오픈소스 코드 라이브러리 이해 전문가, 문서와 구현 예제 찾기 전문

능력:

• GitHub CLI: 리포지토리 클론, 이슈/PR 검색, 기록 확인
• Context7: 공식 문서 쿼리
• Web Search: 최신 정보 검색
• 영구 링크가 포함된 증거 생성

추천 모델: opencode/big-pickle(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• "[라이브러리]를 어떻게 사용하는가?"
• "[프레임워크 기능]의 베스트 프랙티스는 무엇인가?"
• "[외부 의존성]이 왜 이렇게 동작하는가?"
• "[라이브러리]의 사용 예제 찾기"

트리거 조건:

• 외부 라이브러리/소스 언급 시 자동 트리거
• 프롬프트에 @librarian 포함

요청 유형 분류:

• Type A(개념적): "X를 어떻게 하는가?", "베스트 프랙티스"
• Type B(구현 참조): "X가 Y를 어떻게 구현하는가?", "Z의 소스코드 보여줘"
• Type C(컨텍스트 및 기록): "왜 이렇게 변경했는가?", "X의 기록?"
• Type D(종합 연구): 복잡/모호한 요청

제한: 읽기 전용 권한(write, edit, task, delegate_task, call_omo_agent 금지)

필수 요구사항: 모든 코드 선언은 GitHub 영구 링크를 포함해야 함

---

Explore - 빠른 코드베이스 탐색 전문가

역할: 컨텍스트 인식 코드 검색 전문가

능력:

• LSP 도구: 정의, 참조, 심볼 네비게이션
• AST-Grep: 구조적 패턴 검색
• Grep: 텍스트 패턴 검색
• Glob: 파일명 패턴 매칭
• 병렬 실행(3개 이상 도구 동시 실행)

추천 모델: opencode/gpt-5-nano(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• 2개 이상 검색 각도가 필요한 광범위한 검색
• 낯선 모듈 구조
• 계층 간 패턴 발견
• "X가 어디에 있는가?", "어떤 파일에 Y가 있는가?" 찾기

트리거 조건:

• 2개 이상 모듈 관련 시 자동 트리거
• 프롬프트에 @explore 포함

필수 출력 형식:

<analysis>
**Literal Request**: [사용자 문자 그대로 요청]
**Actual Need**: [실제 필요한 것]
**Success Looks Like**: [성공이 어떻게 보이는지]
</analysis>

<results>
<files>
- /absolute/path/to/file1.ts — [이 파일이 관련되는 이유]
- /absolute/path/to/file2.ts — [이 파일이 관련되는 이유]
</files>

<answer>
[실제 요구사항에 대한 직접 답변]
</answer>

<next_steps>
[다음에 무엇을 해야 하는지]
</next_steps>
</results>

제한: 읽기 전용 권한(write, edit, task, delegate_task, call_omo_agent 금지)

---

Multimodal Looker - 미디어 분석 전문가

역할: 텍스트로 읽을 수 없는 미디어 파일 설명

능력:

• PDF: 텍스트, 구조, 테이블, 특정 섹션 데이터 추출
• 이미지: 레이아웃, UI 요소, 텍스트, 차트 설명
• 차트: 관계, 프로세스, 아키텍처 설명

추천 모델: google/gemini-3-flash(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• PDF에서 구조화된 데이터 추출 필요
• 이미지의 UI 요소나 차트 설명
• 기술 문서의 차트 분석

호출 방식: look_at 도구를 통해 자동 트리거

제한: 읽기 전용 허용목록(read 도구만 허용)

---

계획 및 실행(2개)

Prometheus - 전략 계획가

역할: 인터뷰식 요구사항 수집 및 작업 계획 생성 전문가

능력:

• 인터뷰 모드: 요구사항이 명확해질 때까지 지속적인 질문
• 작업 계획 생성: 구조화된 Markdown 계획 문서
• 병렬 위임: Oracle, Metis, Momus에 계획 검토 요청

추천 모델: anthropic/claude-opus-4-5(temperature: 0.1)

사용 시나리오:

• 복잡한 프로젝트를 위한 상세 계획 수립
• 명확한 요구사항이 필요한 프로젝트
• 체계적인 워크플로우

호출 방식:

• 프롬프트에 @prometheus 또는 "Prometheus 사용" 포함
• 슬래시 명령 /start-work 사용

워크플로우:

1. 인터뷰 모드: 요구사항이 명확해질 때까지 지속적인 질문
2. 계획 초안: 구조화된 Markdown 계획 생성
3. 병렬 위임:
   • delegate_task(agent="oracle", prompt="아키텍처 의사결정 검토") → 백그라운드 실행
   • delegate_task(agent="metis", prompt="잠재적 위험 식별") → 백그라운드 실행
   • delegate_task(agent="momus", prompt="계획 완전성 검증") → 백그라운드 실행
4. 피드백 통합: 계획 개선
5. 계획 출력: .sisyphus/plans/{name}.md에 저장

제한: 계획만 하고 코드는 구현하지 않음(prometheus-md-only Hook이 강제)

---

Sisyphus Junior - 작업 실행자

역할: 카테고리 생성 자식 에이전트 실행자

능력:

• Category 구성 상속(모델, temperature, prompt_append)
• Skills 로드(전문 기술)
• 위임된 하위 작업 실행

추천 모델: Category에서 상속(기본 anthropic/claude-sonnet-4-5)

사용 시나리오:

• delegate_task(category="...", skills=["..."]) 사용 시 자동 생성
• 특정 Category와 Skill 조합이 필요한 작업
• 가벼운 빠른 작업("quick" Category는 Haiku 모델 사용)

호출 방식: delegate_task 도구를 통해 자동 생성

제한: task, delegate_task 금지(다시 위임 불가)

---

에이전트 호출 방식 요약

에이전트	호출 방식	트리거 조건
Sisyphus	기본 메인 에이전트	일일 개발 작업
Atlas	/start-work 명령	프로젝트 실행 시작
Oracle	@oracle 또는 delegate_task(agent="oracle")	복잡한 아키텍처 의사결정, 2회 이상 수정 실패
Librarian	@librarian 또는 delegate_task(agent="librarian")	외부 라이브러리/소스 언급 시 자동 트리거
Explore	@explore 또는 delegate_task(agent="explore")	2개 이상 모듈 관련 시 자동 트리거
Multimodal Looker	look_at 도구	PDF/이미지 분석 필요 시
Prometheus	@prometheus 또는 /start-work	프롬프트에 "Prometheus" 포함 또는 계획 필요
Metis	Prometheus 자동 호출	계획 전 자동 분석
Momus	Prometheus 자동 호출	계획 생성 후 자동 검토
Sisyphus Junior	delegate_task(category=...)	Category/Skill 사용 시 자동 생성

---

어떤 에이전트를 언제 사용할 것인가

빠른 의사결정 트리

시나리오 1: 일일 개발(코드 작성, 버그 수정) → Sisyphus(기본)

시나리오 2: 복잡한 아키텍처 의사결정 → @oracle 자문

시나리오 3: 외부 라이브러리의 문서나 구현을 찾아야 할 때 → @librarian 또는 자동 트리거

시나리오 4: 낯선 코드베이스, 관련 코드 찾기 필요 → @explore 또는 자동 트리거(2개 이상 모듈)

시나리오 5: 복잡한 프로젝트에 상세 계획 필요 → @prometheus 또는 /start-work 사용

시나리오 6: PDF나 이미지 분석 필요 → look_at 도구(자동으로 Multimodal Looker 트리거)

시나리오 7: 빠르고 간단한 작업, 비용 절감 → delegate_task(category="quick")

시나리오 8: Git 전문 작업 필요 → delegate_task(category="quick", skills=["git-master"])

시나리오 9: 프론트엔드 UI 디자인 필요 → delegate_task(category="visual-engineering")

시나리오 10: 고지능 추론 작업 필요 → delegate_task(category="ultrabrain")

---

에이전트 협업 예제: 완전 워크플로우

예제 1: 복잡한 기능 개발

사용자: 사용자 인증 시스템 개발

→ Sisyphus 작업 수신
  → 요구사항 분석, 외부 라이브러리 필요(JWT) 확인
  → 병렬 위임:
    - @librarian: "Next.js JWT 베스트 프랙티스 찾기" → [백그라운드]
    - @explore: "기존 인증 관련 코드 찾기" → [백그라운드]
  → 결과 대기, 정보 통합
  → JWT 인증 기능 구현
  → 완료 후 위임:
    - @oracle: "아키텍처 설계 검토" → [백그라운드]
  → 제안에 따라 최적화

---

예제 2: 프로젝트 계획

사용자: Prometheus로 이 프로젝트 계획 세우기

→ Prometheus 작업 수신
  → 인터뷰 모드:
    - 질문 1: 핵심 기능은 무엇인가?
    - [사용자 답변]
    - 질문 2: 타겟 사용자 그룹?
    - [사용자 답변]
    - ...
  → 요구사항 명확해진 후 병렬 위임:
    - delegate_task(agent="oracle", prompt="아키텍처 의사결정 검토") → [백그라운드]
    - delegate_task(agent="metis", prompt="잠재적 위험 식별") → [백그라운드]
    - delegate_task(agent="momus", prompt="계획 완전성 검증") → [백그라운드]
  → 모든 백그라운드 작업 완료 대기
  → 피드백 통합, 계획 개선
  → Markdown 계획 문서 출력
→ 사용자 계획 확인
→ /start-work로 실행 시작

---

에이전트 권한 및 제한

에이전트	write	edit	bash	delegate_task	webfetch	read	LSP	AST-Grep
Sisyphus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Atlas	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Oracle	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅
Librarian	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅
Explore	❌	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅
Multimodal Looker	❌	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅
Prometheus	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅	✅
Metis	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅
Momus	❌	❌	❌	❌	✅	✅	✅	✅
Sisyphus Junior	✅	✅	✅	❌	✅	✅	✅	✅

---

이 과정 요약

oh-my-opencode의 10개 AI 에이전트는 개발 프로세스의 모든 단계를 포괄합니다:

• 오케스트레이션 및 실행: Sisyphus(메인 오케스트레이터), Atlas(TODO 관리)
• 고문 및 검토: Oracle(전략 고문), Metis(사전 계획 분석), Momus(계획 검토)
• 연구 및 탐색: Librarian(다중 리포지토리 연구), Explore(코드베이스 탐색), Multimodal Looker(미디어 분석)
• 계획: Prometheus(전략 계획), Sisyphus Junior(하위 작업 실행)

핵심 요점:

1. AI를 만능 도우미가 아니라 전문 팀으로 간주하세요
2. 작업 유형에 따라 가장 적합한 에이전트를 선택하세요
3. 병렬 위임을 활용하여 효율성 높이기(Librarian, Explore, Oracle은 백그라운드에서 실행 가능)
4. 각 에이전트의 권한 제한 이해(읽기 전용 에이전트는 코드 수정 불가)
5. 에이전트 간 협업으로 완전 워크플로우 형성(계획 → 실행 → 검토)

---

다음 과정 미리보기

다음 과정에서는 **Prometheus 계획: 인터뷰식 요구사항 수집**를 학습합니다.

다음을 배우게 됩니다:

• Prometheus를 사용하여 인터뷰식 요구사항 수집 방법
• 구조화된 작업 계획 생성 방법
• Metis와 Momus가 계획을 검토하도록 하는 방법
• 백그라운드 작업 가져오기 및 취소 방법

---

부록: 소스코드 참조

클릭하여 소스코드 위치 펼치기

업데이트 시간: 2026-01-26

에이전트	파일 경로	행 번호
Sisyphus 메인 오케스트레이터	src/agents/sisyphus.ts	-
Atlas 메인 오케스트레이터	src/agents/atlas.ts	-
Oracle 고문	src/agents/oracle.ts	1-123
Librarian 연구 전문가	src/agents/librarian.ts	1-327
Explore 검색 전문가	src/agents/explore.ts	1-123
Multimodal Looker	src/agents/multimodal-looker.ts	1-57
Prometheus 계획가	src/agents/prometheus-prompt.ts	1-1196
Metis 사전 계획 분석	src/agents/metis.ts	1-316
Momus 계획 검토자	src/agents/momus.ts	1-445
Sisyphus Junior	src/agents/sisyphus-junior.ts	-
에이전트 메타데이터 정의	src/agents/types.ts	-
에이전트 도구 제한	src/shared/permission-compat.ts	-

핵심 구성:

• ORACLE_PROMPT_METADATA: Oracle 에이전트의 메타데이터(트리거 조건, 사용 시나리오)
• LIBRARIAN_PROMPT_METADATA: Librarian 에이전트의 메타데이터
• EXPLORE_PROMPT_METADATA: Explore 에이전트의 메타데이터
• MULTIMODAL_LOOKER_PROMPT_METADATA: Multimodal Looker 에이전트의 메타데이터
• METIS_SYSTEM_PROMPT: Metis 에이전트의 시스템 프롬프트
• MOMUS_SYSTEM_PROMPT: Momus 에이전트의 시스템 프롬프트

핵심 함수:

• createOracleAgent(model): Oracle 에이전트 구성 생성
• createLibrarianAgent(model): Librarian 에이전트 구성 생성
• createExploreAgent(model): Explore 에이전트 구성 생성
• createMultimodalLookerAgent(model): Multimodal Looker 에이전트 구성 생성
• createMetisAgent(model): Metis 에이전트 구성 생성
• createMomusAgent(model): Momus 에이전트 구성 생성

권한 제한:

• createAgentToolRestrictions(): 에이전트 도구 제한 생성(Oracle, Librarian, Explore, Metis, Momus 사용)
• createAgentToolAllowlist(): 에이전트 도구 허용목록 생성(Multimodal Looker 사용)