4개 전문 AI 에이전트가 Notion을 공유 워크스페이스로 삼아 실시간 협업하는 멀티에이전트 OS 구축

Context

대부분의 AI 어시스턴트는 모든 작업을 처리하려는 단일 챗봇 형태로 동작한다. 이로 인해 일정 관리, 목표 추적, 회고, 메시지 라우팅 등 서로 다른 전문성이 필요한 작업을 하나의 모델이 담당하게 되어 각 분야에서의 깊이 있는 응답을 제공하기 어렵다.

Technical Solution

• 멀티에이전트 아키텍처 설계: Noor(오케스트레이터), Kai(플래너), Sage(성장 코치), Echo(메모리 기퍼)의 4개 전문 에이전트를 FastAPI 기반 Google ADC 런타임으로 구현하고 WebSocket 양방향 스트리밍으로 실시간 대화 루프 운영
• Notion MCP를 데이터 레이어로 통합: Model Context Protocol을 통해 각 에이전트가 Notion의 Tasks DB, Goals DB, Journal Pages, Agent Log에 직접 읽기/쓰기 권한을 가지며 투명한 협업 추적 제공
• 프로액티브 에이전트 자동화: Cloud Scheduler 7개 cron 작업으로 매일 아침 Kai의 일정 브리핑, 정오 Sage의 목표 확인, 저녁 Echo의 저널 요약을 사용자 개입 없이 Notion에 작성
• Flutter 공간 UI + MCP 관리: 글래스몰피즘 디자인의 5개 스크린(/hub, /schedule, /journal, /lounge, /ecosystem)을 연결하고 /ecosystem 화면에서 Notion 통합을 단계별 설정 가이드로 제공
• Gemini 2.5 멀티모달 활용: Flash 모델로 음성 스트리밍 처리, Pro 모델로 추론 및 도구 실행을 분담하고 Firestore, Google Search, A2A(에이전트 간 통신) 도구 지원

Key Takeaway

AI 에이전트를 사일로에 격리하지 않고 Notion 같은 사용자의 실제 워크스페이스를 공유 데이터 소스로 만들면, 에이전트 간 자동 조율과 함께 사용자 투명성을 동시에 확보할 수 있다. MCP를 사용자 대면 기능으로 노출하면 Notion뿐 아니라 GitHub, Calendar 같은 다른 서비스로도 확장 가능한 설계가 된다.