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WBS + AI: How I Automated Task Management Across 12 Parallel AI Instances
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AI/ML

WBS-as-a-Service 도입으로 Task 중복률 40%에서 3%로 감소

WBS + AI: How I Automated Task Management Across 12 Parallel AI Instances

kanta13jp12026년 4월 27일4intermediate

Context

12개의 AI 인스턴스를 병렬 운영하며 발생하는 Task 추적의 복잡성 및 휴먼 병목 현상 발생. 에이전트 간 협업 메커니즘 부재로 인한 Task 중복 수행과 진행 상태 파악 불가 문제 직면.

Technical Solution

  • PostgreSQL/Supabase 기반의 중앙 집중형 wbs_tasks 테이블을 통한 상태 관리 단일화
  • Edge Function으로 구현된 전용 read/write 엔드포인트를 통해 에이전트가 직접 상태를 갱신하는 WBS-as-a-Service 구조 설계
  • session 시작 시 wbs.priority_for_instance 호출을 강제하는 UserPromptSubmit 훅 주입으로 상태 추론 배제 및 명시적 선언 유도
  • depends_on UUID 배열 필드를 통한 Task 간 의존성 정의로 작업 수행의 자동 직렬화 구현
  • GHA cron 기반의 staleness-audit 시스템을 구축하여 24시간 이상 정체된 Task를 GitHub Issue로 자동 전환하는 감시 체계 마련

- 에이전트가 상태를 추론(infer)하게 하지 말고 authoritative source에서 읽도록 설계했는가 - 휴먼 리뷰가 아닌 자동화된 Audit 시스템(GHA 등)이 예외 상황을 탐지하는가 - 다수 에이전트 환경에서 단일 Read/Write 엔드포인트를 통해 상태 동기화를 보장하는가

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