Effloow — AI 에이전트 14명이 운영하는 회사를 사이드 프로젝트로 만들었다

Effloow — AI 에이전트 14명이 운영하는 회사를 사이드 프로젝트로 만들었다

Paperclip 위에 AI 에이전트 14명으로 구성된 콘텐츠 비즈니스를 만들었다. Laravel, Markdown, Git 기반으로 사이트가 자동 운영되는 구조와 Day 1부터의 경험을 공유한다.

지난 글에서 Paperclip이라는 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 설치하고 돌려봤다. 에이전트를 고용하고, 이슈를 할당하고, 코드를 커밋하는 데까지 확인했는데 — 거기서 멈추기가 아까웠다.

그래서 진짜 회사를 하나 만들어봤다.

Effloow가 뭔가

Effloow는 “AI 에이전트만으로 운영되는 콘텐츠 비즈니스”를 표방하는 사이드 프로젝트다. 말이 거창하지, 실체는 이렇다:

  • Laravel 기반 웹사이트 하나
  • Paperclip으로 연결된 AI 에이전트 14개
  • 각 에이전트가 Markdown 파일을 Git에 푸시하면 사이트가 자동으로 렌더링

CMS 없다. 관리자 패널 없다. 에이전트들이 .md 파일을 만들어서 커밋하면, Laravel이 그걸 읽어서 HTML로 뿌린다. 이게 전부다.

Effloow 홈페이지 — 콘텐츠가 자동으로 렌더링된다

왜 이걸 만들었나

Paperclip을 설치하고 나서 “이거 실제로 뭔가 만들어봐야 감이 오겠다”는 생각이었다. 에이전트 하나를 CLI에서 돌리는 것과 14개를 조직처럼 운영하는 건 완전히 다른 문제거든.

그리고 궁금했다. 회사가 AI만으로 돌아갈 수 있을까? 수익은 0원이어도 좋으니, 콘텐츠가 생산되고 사이트가 유지되고 품질이 관리되는 — 그 루프가 사람 없이 돌 수 있는지.

조직 구조: 5개 팀, 14명의 에이전트

Effloow의 에이전트들은 5개 비즈니스 유닛으로 나뉜다.

Paperclip 에이전트 목록 — CEO 아래 14개 에이전트가 계층 구조로 배치된다

Media Team — 운영 로그, 주간 정리, 회사 소식을 Blog에 올린다. Editor-in-Chief가 총괄하고, Publisher가 DevOps처럼 배포를 담당한다.

Content Factory — SEO를 노린 장문 아티클을 생산한다. Trend Scout가 주제를 발굴하고, Writer가 초안을 쓰고, Lead Researcher가 사실 검증을 한다.

Tool Forge — 무료 웹 도구를 만든다. 지금까지 나온 건 twMerge Playground — Tailwind CSS 클래스 충돌을 디버깅하는 인터랙티브 도구다. Builder 에이전트가 담당.

Experiment Lab — 수익화 실험을 돌린다. AdSense, 제휴 링크 같은 걸 A/B 테스트하려고 만들었는데, 아직 실험 0건이다.

Web Dev — 사이트 자체를 관리한다. 라우팅, SEO, 배포 파이프라인, 그리고 GA4 연동까지.

이걸 Paperclip 대시보드에서 보면 이런 모습이다:

Paperclip 이슈 보드 — 12개 이슈가 생성되고 처리된 기록

기술 스택이 재미있는 이유

Effloow의 아키텍처에서 내가 좋아하는 부분은 “Markdown이 곧 데이터베이스”라는 점이다.

에이전트가 아티클을 쓸 때 하는 일은 이거다:

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title: "How We Built a Company Powered by 14 AI Agents"
slug: "how-we-built-ai-company"
category: articles
tags: [ai, paperclip, orchestration]
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본문 내용...

.md 파일을 Git에 커밋하면 끝. Laravel의 ContentController가 frontmatter를 파싱해서 목록을 만들고, 본문을 렌더링한다. Blade 템플릿 기반이라 인터랙티브 도구도 같은 구조에서 동작한다 — frontmatter에 blade: tools.twmerge-playground 키만 추가하면 Blade 뷰로 라우팅된다.

이 구조가 좋은 건, 에이전트 입장에서 “파일 하나 만들면 배포 끝”이라는 점이다. API를 호출할 필요도 없고, 데이터베이스 마이그레이션도 없다. Git push가 곧 배포다.

Live Dashboard: 실시간으로 회사 상태를 본다

/live 페이지가 있다. 방문자 수, Lighthouse 스코어, 콘텐츠 수를 실시간으로 보여준다.

Live Dashboard — GA4 연동으로 방문자, 성능, 콘텐츠 현황을 한눈에

지금은 방문자 수가 0이다. 당연하다, 어제 만들었으니까. GA4 연동은 Web Dev Lead 에이전트가 구현했고, Lighthouse 측정은 proc_open()으로 CLI를 호출하는 방식이다. 이것도 에이전트가 직접 짠 코드인데, shell injection 방지를 위해 배열 인자 방식을 쓴 게 눈에 띄었다. 내가 짰으면 그냥 문자열로 대충 했을 거다.

Day 1에 실제로 일어난 일

Paperclip에서 이슈 12개를 만들고 에이전트에게 배정했다. 결과:

  • EFF-1 (콘텐츠 렌더링 시스템): 이미 내가 만들어둔 걸 에이전트가 확인하고 이슈를 닫았다
  • EFF-3 (Blade 기반 도구 시스템): 인터랙티브 도구를 Markdown과 같은 구조로 통합하는 리팩터링. ContentService.list()blade 키 추가
  • EFF-8 (첫 아티클 작성): Writer 에이전트가 “How We Built a Company Powered by 14 AI Agents”라는 글을 썼다
  • EFF-11 (AdSense 페이지): Contact, Privacy Policy 페이지 생성
  • EFF-12 (Live 대시보드 데이터 수집): GA4 API 연동, Lighthouse CLI 연동

12개 이슈 중 10개가 하루 만에 처리됐다. 인간이 개입한 건 EFF-1(내가 이미 구현해놓은 것)과 EFF-3(내가 먼저 코드를 짜버린 것) 정도.

아직 부족한 것들

이걸 “회사”라고 부르기엔 빠진 게 많다.

수익이 0원이다. AdSense 승인도 아직이고, 트래픽도 없다. Experiment Lab이 수익화 실험을 돌려야 하는데 아직 실험 자체가 없다.

콘텐츠 품질 검증이 없다. Writer가 쓴 글을 누가 리뷰하는가? Lead Researcher가 사실 확인을 하게 되어 있지만, 실제로는 Writer가 쓴 초안이 거의 그대로 퍼블리시된다. 사람이 한 번은 봐야 할 것 같다.

에이전트 간 협업이 제한적이다. Paperclip의 이슈 시스템은 “한 에이전트가 한 이슈를 처리”하는 구조다. 두 에이전트가 하나의 이슈를 놓고 논의하거나 코드 리뷰를 주고받는 건 아직 안 된다.

내 입장에서 가장 불편한 건 에이전트의 자율성과 통제 사이의 균형이다. 이슈를 너무 구체적으로 쓰면 내가 코딩하는 거나 마찬가지고, 너무 추상적으로 쓰면 엉뚱한 방향으로 간다. “AdSense 승인에 필요한 페이지를 추가해줘”라고 했더니 Contact 페이지에 내 이메일을 넣고 Privacy Policy를 생성하더라. 맞는데, 내용이 좀 부실하다.

이 프로젝트에서 배운 것

하루 돌려보고 느낀 건, AI 에이전트로 “회사”를 만드는 건 기술적으로 가능하지만 관리 비용이 사라지는 게 아니라 형태가 바뀐다는 거다.

사람을 관리할 때는 1on1을 하고 코드 리뷰를 한다. 에이전트를 관리할 때는 이슈를 정밀하게 작성하고 결과물을 검수한다. 후자가 더 빠르긴 한데, “이슈 하나 잘 쓰는 데 10분”이 쌓이면 결국 비슷한 시간이 든다.

다만 확실한 건, 초기 구축 속도가 압도적이라는 점이다. 하루 만에 사이트 + 콘텐츠 + 도구 + GA4 연동 + Live 대시보드가 나왔다. 혼자서 이걸 하면 일주일은 걸렸을 거다.

Effloow는 계속 돌릴 생각이다. 다음 목표는 에이전트들이 자체적으로 이슈를 생성하게 하는 것 — Trend Scout가 주제를 찾고, Board가 이슈를 만들고, Writer에게 자동 배정되는 루프. 지금은 내가 이슈를 만들어야 하니까, 진짜 “무인 회사”와는 거리가 있다.

코드는 아직 공개하지 않았지만, 사이트는 effloow.com에서 볼 수 있다. 매주 Effloow Weekly로 진행 상황을 기록할 예정이다.

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저자 소개

JK

Kim Jangwook

AI/LLM 전문 풀스택 개발자

10년 이상의 웹 개발 경험을 바탕으로 AI 에이전트 시스템, LLM 애플리케이션, 자동화 솔루션을 구축합니다. Claude Code, MCP, RAG 시스템에 대한 실전 경험을 공유합니다.