[라이브 하이라이트] 디자이너를 위한 AI 에이전트 구축 가이드

에이전트 구축의 핵심 개념

• 에이전트: 판단을 하고 결정을 하는 주체. 오케스트레이션, 쉽게 말하면 보스.
• 스킬스: 에이전트가 필요할 때 꺼내 쓰는 지식. 프런트엔드 MD, 스티치 디자인에서 만들어주는 디자인 MD 파일 등이 스킬에 해당.
• 하네스: 에이전트가 스킬을 활용하고 서브 에이전트를 돌리면서 결과가 나오는 환경 자체.
• 서브 에이전트: 에이전트가 위임한 업무를 하는 일꾼들. 일이 끝나면 에이전트에게 보고하고 필요하면 스킬을 참조한다.

디자인 시스템 빌딩 사례

• MUI(메테리얼 UI) 프레임워크 기반으로 디자인 시스템을 빌딩했으며, 코어 컴포넌트 빌딩에 약 3주가 걸렸다.
• 클로드와 대화하며 컨텍스트를 쌓았고, 클로드가 만든 파일을 클로드 MD라는 컨텍스트 파일로 로컬 환경에 가져가 작업했다.
• 워크플로우: 피그마에서 컴포넌트 노드 링크 복사(커맨드+C) → 클로드 코드에 붙여넣고 빌딩 지시 → 스토리 전송 → QA → 피드백 또는 에이전트의 자체 디버깅 → 실수를 기록해 룰북으로 만들기.

AI의 거짓말 문제와 하네스 엔지니어링

• AI는 디자인과 다르게 잘못 빌딩된 결과를 두고 "제 눈에 문제가 없는데요"라며 거짓말을 잘 한다.
• 하네스 엔지니어링: CLI 프로젝트를 열어두면 플래너, 빌더, QA가 서로 대화하고 협업해 테스크가 자동으로 굴러가게 세팅.
• 플래너가 계획을 짜고 빌더에게 넘기면, 빌더가 만들고 QA가 리뷰하며 피드백을 준다. 다섯 번의 루프를 돌린 뒤 결과를 플래너에게 보내고, 해결하지 못하면 인간을 부른다. 인간은 필요할 때만 개입하는 구조.

컨트랙트와 이터레이션

• 컨트랙트: 계약서처럼 성공 기준, 성공 지표, KPI 같은 것. 벤치마킹할 레퍼런스가 필요하다.
• 오늘 작업한 것은 시작점이며, AI 셋업도 이터레이티브한 과정이다.
• 결과물이 마음에 안 들어도 포기하지 말고 계속 널리지를 먹이고 컨텍스트를 쌓아야 한다.
• 예시: 유저 리서치 종합에서 원하는 결과가 안 나오면, 마음에 드는 결과값이 나올 때까지 한 가지 예시로 계속 돌리고, 그 결과를 템플릿으로 삼아 유저 2와 3을 분석한다.
• 인풋을 넣는 본인이 확실한 비전이 있어야 하며, AI가 다 해 줄 거라는 기대를 버리고 같이 생각하는 존재로 대해야 한다.