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From Routines to a Crew — Building a System That Plans Its Own Work & executes it
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AI/ML

3일 만에 구축한 Planner-Worker 구조의 자율형 AI 태스크 엔진

From Routines to a Crew — Building a System That Plans Its Own Work & executes it

Ranjith Kumar2026년 5월 22일14분intermediate

AI 요약

Context

단순 일정 기반의 cron job 방식으로는 광범위한 코드베이스 분석과 같은 복잡한 Work Management 처리에 한계 발생. 단일 세션의 Context Window 제약과 작업 간 의존성 해결을 위한 구조적 접근 필요성 대두.

Technical Solution

  • Planner와 Worker의 역할 분리를 통한 Task Decomposition 아키텍처 설계
  • YAML 기반의 풍부한 Task Schema를 도입하여 우선순위, 크기, 의존성 및 Human-in-the-Loop 설정 관리
  • Activity Log를 통한 상태 추적 시스템 구축으로 Agent의 단기 기억 및 실패 시 재시도 컨텍스트 제공
  • POSIX file locking을 적용한 동시성 제어로 다수 Worker 간의 데이터 무결성 확보
  • Human involvement를 2x2 매트릭스(Blocking/Non-blocking x Review/None) 형태의 Dial 구조로 설계하여 태스크별 자율성 제어
  • Python의 오케스트레이션 유연성과 Rust의 고성능 대시보드 서버를 결합한 하이브리드 스택 채택

실천 포인트

- AI Agent 설계 시 단순 프롬프트 실행이 아닌 '작업 분해(Decomposition) -> 실행 -> 검토'의 파이프라인 구축 검토 - Agent의 상태 변화를 시계열 로그(Activity Log)로 기록하여 재시도 시 이전 실패 원인을 참조하도록 설계 - 모든 프로세스에 전권을 부여하는 대신, 중요도(P0~P3)에 따라 인간의 개입 시점을 조절하는 가드레일 설정 - AI 기반 자동화 시스템 구축 시 'Exit Code 0 + Empty Output'과 같은 Silent Failure 감지를 위한 모니터링 강화

태그

#Task Decomposition#Human-in-the-loop#Orchestration#Autonomous Agent#State Management
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