요약: agency-agents는 2026년 9월 1일 기준 GitHub에서 149,312개의 별을 받은, 가장 큰 AI 에이전트 페르소나 큐레이션 컬렉션입니다. 이 컬렉션은 약 20개의 카테고리 폴더에 걸쳐 300개 이상의 에이전트 정의 파일을 제공하며, 단일 명령으로 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Windsurf, Aider 및 다른 여러 도구에 설치됩니다. 여러분이 얻는 것은 역량이 아닌 '프레이밍'입니다. 페르소나는 에이전트가 작업을 접근하는 방식을 변경하지만, 에이전트가 모르는 사실을 알려주지 않으며, 세션이 끝나면 사라집니다.
이 글은 2026년에 설치할 가치가 있는 5가지 오픈소스 AI 에이전트 도구에 대한 저희의 종합 보고서 중 하나의 도구에 대한 심층 분석입니다.
여러분의 코딩 에이전트는 하나의 페르소나, 즉 '도움이 되는 만능 전문가'를 가지고 있습니다. 인증 흐름을 검토해달라고 요청하면 합리적이지만 기억에 남지 않는 조언을 얻을 것입니다. 위협 모델과 체크리스트를 가진 보안 검토자에게 요청하면 구체적인 문제점을 얻을 수 있습니다.
그 간극을 메우는 것이 agency-agents입니다. 이 프로젝트는 에이전트 전문화에 대한 Reddit 스레드로 시작하여, 모든 것을 설치하면 적어도 하나의 인기 있는 에이전트 런타임이 고장 날 정도로 큰 명단으로 성장했습니다. 이 글에서는 실제 내용, 원하는 부분만 설치하는 방법, 그리고 페르소나 라이브러리가 제공할 수 없는 두 가지에 대해 설명합니다.
실제로 설치하는 것
각 에이전트는 마크다운 파일입니다. 한 줄짜리 시스템 프롬프트도 아니고, 코드를 포함하는 플러그인도 아닙니다. 파일에는 정체성과 성격, 핵심 임무, 작업 프로세스, 예시를 포함한 기술적 산출물, 그리고 성공 지표가 담겨 있습니다.
2026년 9월 1일 기준으로 저장소 트리에서 마크다운 파일을 세어보면, 20개의 최상위 카테고리 폴더에 걸쳐 312개의 파일이 있으며, examples/ 디렉터리를 제외하면 306개입니다. 분포는 '구축'하는 작업에 치우쳐 있습니다:
| 부서 | 에이전트 파일 수 |
|---|---|
| engineering | 59 |
| specialized | 58 |
| marketing | 36 |
| game-development | 21 |
| integrations | 18 |
| strategy | 16 |
| gis | 13 |
| security | 12 |
| design | 10 |
| sales | 9 |
| testing | 9 |
| paid-media | 7 |
| project-management | 7 |
| academic | 6 |
| spatial-computing | 6 |
| support | 6 |
| finance | 5 |
| product | 5 |
| healthcare | 3 |
저장소 README에는 여전히 "230개 이상의 에이전트"라고 광고하고 있다는 점을 주목할 가치가 있습니다. 이 문구는 오래된 것입니다. 트리는 300개를 넘어섰습니다.
대부분의 개발자들이 시작하게 될 엔지니어링 부서는 프롬프트 컬렉션에서 예상할 수 있는 것보다 훨씬 더 높은 구체성을 가집니다. 명백한 프론트엔드 개발자 및 백엔드 아키텍트 항목 외에도 Cisco IOS-XE, Juniper Junos, Palo Alto PAN-OS에 맞춰진 네트워크 엔지니어, ESP32, STM32, Nordic 타겟을 위한 임베디드 펌웨어 엔지니어, 사후 분석 및 온콜 준비를 위한 인시던트 대응 사령관, 그리고 변경 제안보다는 리포지토리를 읽기 전용으로 탐색하고 사실을 설명하도록 작성된 코드베이스 온보딩 엔지니어가 있습니다.
마지막 예시는 패턴이 잘 작동하는 좋은 사례입니다. 명시적인 '편집 금지' 지시를 가진 읽기 전용 페르소나는 기본 에이전트와는 확연히 다른 도구이며, 파일 하나 이상의 비용이 들지 않습니다.
설정 손상 없이 설치하기
이 저장소는 변환 및 설치 스크립트를 제공합니다. 대화형 경로는 설치된 내용을 감지하고 원하는 것을 묻습니다:
git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
cd agency-agents
./scripts/install.sh
특정 도구와 부서의 하위 집합을 대상으로 하는 것이 더 합리적인 기본값입니다:
# everything, into Claude Code
./scripts/install.sh --tool claude-code
# two divisions only
./scripts/install.sh --tool claude-code --division engineering,security
# named agents only
./scripts/install.sh --tool cursor --agent frontend-developer,ui-designer
# see what exists before committing
./scripts/install.sh --list teams
./scripts/install.sh --tool opencode --division engineering --dry-run
지원되는 대상에는 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot, Windsurf, Aider, Kimi Code, Hermes, Antigravity, Osaurus 및 Mistral Vibe가 포함됩니다. 또한 macOS, Linux 및 Windows용 네이티브 데스크톱 앱인 agencyagents.app도 있으며, 에이전트 목록을 탐색하고 클릭 한 번으로 설치하며 자동 업데이트를 제공하고, Homebrew cask도 지원합니다.
모든 것을 설치하기 전에 이 내용을 읽으십시오. OpenCode의 런타임은 현재 약 119개의 에이전트만 등록하고 나머지는 조용히 삭제하는데, 저장소는 이를 상위 버그로 문서화하고 있습니다. --division을 사용하여 하위 집합을 설치하면 제한 내에 유지되며, 선택이 제한을 초과할 경우 설치 관리자가 경고합니다. 자동 잘림은 가장 나쁜 실패 모드입니다. 왜냐하면 원하는 에이전트가 누락되었지만 아무것도 알려주지 않기 때문입니다.
이 특정 버그를 제외하고도 300개의 페르소나를 설치하는 것은 좋지 않은 생각입니다. 기억할 수 없는 명단은 사용하지 않을 명단입니다. 작업하는 두 개의 부서를 설치하고, 파일 4~5개를 읽은 다음, 팀이 실제로 작동하는 방식과 일치하지 않는 파일을 삭제하십시오.
페르소나가 변경하는 것과 변경하지 않는 것
페르소나는 프레임입니다. 에이전트가 무엇을 찾고, 어떤 형식으로 산출물을 생성하며, 무엇을 완료된 것으로 간주하는지를 설정합니다. 이것은 생각보다 훨씬 가치가 있는데, 에이전트의 나쁜 출력의 상당 부분은 모델이 틀렸기 때문이 아니라, 모델이 잘못된 형태의 답변에 최적화되었기 때문입니다.
페르소나가 할 수 없는 것은 모델이 가지고 있지 않은 정보를 제공하는 것입니다. 이것이 사람들이 한 주 만에 발견하는 한계이며, API 주변에서 가장 크게 나타납니다.
백엔드 아키텍트를 불러 내부 결제 서비스를 위한 클라이언트를 작성해달라고 요청하십시오. 그러면 아키텍트가 직접 고안한 응답 형식에 맞춰 깔끔하고 관용적인 코드를 생성할 것입니다. 아키텍트는 멱등성 키가 반복될 때 서비스가 다른 오류 엔벨로프와 함께 409를 반환한다는 사실이나, 페이지네이션 커서가 오프셋이 아닌 불투명한 값이라는 사실을 알 방법이 없습니다. 페르소나는 코드를 더 잘 정리했지만, 코드를 올바르게 만들지는 못했습니다.
동일한 한계가 테스트 부서에도 적용됩니다. QA 페르소나는 API에 대한 자체적인 정신 모델에 따라 철저한 테스트를 작성하므로, 테스트는 통과하지만 아무것도 증명하지 못합니다. 저희는 해당 특정 루프가 왜 위험한지 비결정론적 AI 에이전트 테스트하기에서 다루었으며, 실제 형태가 변경될 때 무엇이 깨지는지는 API 변경이 AI 에이전트를 망가뜨릴 때 발생하는 일에서 설명했습니다.
해결책은 페르소나가 보상해주기를 바라는 대신 에이전트에게 계약을 제공하는 것입니다. API가 Apidog에서 설계되었다면, OpenAPI 명세는 진실의 원천입니다: 실제 스키마, 실제 상태 코드, 실제 오류 엔벨로프. 에이전트는 호출 지점에서 재구성하는 대신 이를 읽습니다. 모의 객체는 페르소나가 가짜로 만들 생각조차 하지 못할 오류 분기를 포함하여 동일한 명세로부터 생성되며, 현실과 명세가 일치하지 않을 때 CI에서 테스트 스위트가 큰 소리로 실패합니다.
이러한 짝짓기는 유용한 정신 모델입니다. 페르소나는 에이전트가 어떻게 작동할지 결정합니다. 명세는 무엇이 사실인지 결정합니다. 관련 자료: 에이전트 도구로 OpenAPI 명세 사용하기 및 에이전트를 위한 API 도구 스키마 설계하기. 라이브 명세를 에이전트의 컨텍스트에 연결하고 싶다면, Apidog를 다운로드하여 기존 프로젝트에 연결하십시오.
두 번째 한계: 페르소나는 팀이 아니다
여기 명단 메타포가 약속하지만 실제로 제공하지 않는 것이 있습니다.
핵심은 여러분의 손끝에 완벽한 에이전시가 있다는 것입니다. 실제로는 한 세션에서 하나의 페르소나를 활성화하고, 그것이 작업을 수행한 후 세션이 종료됩니다. 내일 다시 활성화 명령을 입력합니다. 영구적인 것이 아무것도 없기 때문에 팀이 없습니다. 즉, 할당도 없고, 지난 화요일에 보안 검토자가 무엇을 발견했는지에 대한 기록도 없으며, 동료가 이 중 어느 것도 볼 방법이 없습니다. 이 저장소의 9개 부서는 조직 내부에서만 의미 있는 역할을 설명하지만, 이들을 설치하는 도구는 조직이라는 개념을 가지고 있지 않습니다.
만약 명단 아이디어가 단일 터미널 세션을 넘어 지속되기를 원한다면, 누락된 계층은 작업 관리입니다. Sharkly는 정확히 이를 위해 구축되었으며, agency-agents와의 매핑은 충분히 밀접하여 자세히 설명할 가치가 있습니다.
- Sharkly의 에이전트는 저장된 구성이며, 다시 입력하는 프롬프트가 아닙니다. 이는 지시사항, 런타임, 기술, 저장소 및 환경을 보유합니다. 한 번 조정된 페르소나는 재사용되며, 이는
~/.claude/agents/내의.md파일이 목표로 하는 영구적인 버전입니다. - 크루(Crew)는 리더 에이전트와 다른 에이전트 및 사람들로 구성됩니다. 이것은 실제 메커니즘을 가진 부서 개념입니다. 크루는 리더 우선으로 작동합니다. 즉, 리더가 작업 컨텍스트를 읽고, 참여시킬 멤버를 결정하며, 그들의 결과를 한 곳에 통합합니다. 모든 전문가가 동시에 시작하여 경쟁하는 방식이 아닙니다.
- 작업은 호출되는 것이 아니라 할당됩니다. 팀원에게 작업을 주듯이 에이전트에게 작업을 줍니다. 작업은 스페이스, 프로젝트, 스프린트에 존재하며, 팀이 이미 Jira를 사용하는 경우 Jira 동기화를 지원합니다.
- 실행은 자체적으로 가져옵니다. 여러분은 노트북, 서버 또는 컨테이너가 될 수 있는 컴퓨터를 연결하고, Sharkly는 해당 컴퓨터에 이미 설치된 런타임을 사용합니다. Claude Code 또는 Codex 구독이 작업을 수행하며, 토큰을 재판매하지 않습니다.
- 출력은 검토 가능합니다. 진행 상황, 도구 호출 및 결과가 작업으로 다시 스트리밍되며, 에이전트의 출력이 회신할 수 있는 댓글로 나타납니다. 백로그의 작업은 실행을 시작하지 않으므로, 어떤 것도 실행되기 전에 작업을 준비할 수 있습니다.
간단히 말해, agency-agents는 직무 설명을 제공하고, Sharkly는 이러한 직무가 할당되고, 실행되고, 검토되는 장소를 제공합니다. 이 저장소를 설치하고 잊어버리는 폴더로 사용하기보다는 실제 에이전트를 시드하기 위한 역할 정의 라이브러리로 활용하십시오.
그들의 것을 템플릿으로 사용하여 나만의 에이전트 작성하기
이 저장소가 제공하는 가장 영구적인 것은 형식입니다. 몇 개의 파일을 읽고 나면, 자신만의 스택을 위한 페르소나를 작성하는 데 약 15분이 걸리며, 맞춤형 페르소나가 일반적인 페르소나보다 항상 더 좋습니다.
좋은 파일들에서 반복되는 구조:
- 정체성과 목소리. 이 에이전트가 누구이며 어떻게 말하는가. 겉보기에는 장식적인 부분이지만, 긴 작업 중간에 에이전트가 일반적인 비서 모드로 되돌아가는 것을 막는 부분입니다.
- 핵심 임무. 성공이 무엇을 의미하는지에 대한 한 문장. 코드베이스 온보딩 엔지니어 파일은 깔끔한 예시입니다: 읽기 전용으로 탐색하고, 코드 경로를 추적하며, 구조와 동작에 대한 사실을 진술하고, 아무것도 제안하지 않습니다.
- 작업 프로세스. 에이전트가 따르는 순서 있는 단계. 이 부분은 훔칠 가치가 있습니다. 7단계 프로세스를 가진 검토 페르소나는 세션 전반에 걸쳐 일관된 출력을 생성하며, 그렇지 않은 페르소나는 그날 모델이 느끼는 대로 무엇이든 생성합니다.
- 산출물. 구체적인 결과물, 형식 포함. "보고서"라고 말하기보다 "심각도, 파일 경로, 줄 번호가 포함된 발견 사항 마크다운 표"라고 말하십시오.
- 성공 지표. 에이전트가 작업이 완료되었음을 아는 방법으로, 이는 에이전트의 작업을 확인할 때 사용하는 기준이기도 합니다.
API 작업을 위한 자체 버전은 다음과 같을 수 있습니다:
# API Contract Reviewer
## Mission
Verify that new or changed endpoints match the OpenAPI spec in this
repository before they reach review. Report mismatches. Do not edit code.
## Process
1. Read the spec for every endpoint touched by the current diff.
2. For each one, compare the handler against the spec: status codes,
response schema, error envelope, required headers, pagination style.
3. Run the contract tests. Record failures verbatim.
4. Check that new endpoints were added to the spec, not just to the router.
5. Flag any response field present in code and absent from the spec.
## Deliverables
A table: endpoint, method, mismatch type, spec line, code line, severity.
No prose summary. No suggested fixes unless asked.
## Done when
Every endpoint in the diff appears in the table with a verdict, and the
contract test output is included as evidence.
이 파일은 짧지만, 저장소에 포함된 59개의 엔지니어링 페르소나 중 어느 것보다 백엔드 팀에 더 많은 도움이 됩니다. 왜냐하면 이 파일은 여러분의 명세, 테스트, 그리고 '완료'의 정의를 명시하기 때문입니다. 세 번째 단계가 중요한 부분입니다. 페르소나는 의견보다는 증거를 생성하도록 지시받으며, 이는 조치 가능한 검토와 안심시키는 문단 사이의 차이입니다.
동일한 방법이 인시던트 대응, 마이그레이션 작업, 의존성 업그레이드 및 온보딩에도 적용됩니다. 파일 구조를 취하고, 프로세스 규율을 유지하며, 일반적인 내용을 여러분의 것으로 대체하십시오. 에이전트 출력이 사람이나 다른 에이전트에게 인계되어야 할 때, 형식 계약이 대부분의 작업을 수행하며, 이는 저희가 에이전트 핸드오프 및 컨텍스트 전달에서 강조했던 요점입니다.
여기서 별점 수는 의미가 있나요?
149,312개의 별은 많은 수이며, 이에 대한 주의사항이 필요합니다. 페르소나 저장소는 이해하기 쉽고, 공유하기 쉽고, 시도하는 데 비용이 들지 않기 때문에 거의 다른 어떤 카테고리보다 빠르게 별을 수집합니다. 별은 누군가가 이것이 좋은 아이디어라고 생각했다는 의미이지, 여전히 사용하고 있다는 의미는 아닙니다.
이 저장소를 신뢰할 수 있게 만드는 것은 숫자보다는 작업의 형태입니다. 2025년 10월부터 실제 기여 기록이 있으며, MIT 라이선스가 적용되고, OpenCode 등록 제한을 포함한 자체 한계를 문서화하며, 에이전트 파일은 일반적인 역할 설명이 아닌 특정 도메인 내용을 담고 있습니다. 정점에 도달했다가 멈춘 많은 "훌륭한 프롬프트" 저장소와 비교해보세요.
잘 아는 부서의 파일 세 개를 열어보고 판단하십시오. 프론트엔드 개발자 파일이 좋은 프론트엔드 개발자가 할 법한 말을 한다면, 나머지도 괜찮을 것입니다. 구인 공고처럼 읽힌다면, 해당 저장소를 건너뛰십시오.
실제로 가치를 얻는 방법
유효한 워크플로우:
- 하나의 부서를 설치합니다. 일상 업무와 일치하는 부서를 선택하십시오. 대부분의 독자에게는 엔지니어링이 해당될 것입니다.
- 파일을 읽습니다. 4~5개 파일을 처음부터 끝까지 읽으십시오. 유지할 가치가 있는 부분인 프로세스 섹션을 찾으십시오.
- 수정합니다. 여러분의 스택, 규약, 완료의 정의를 추가하십시오. 일반적인 React 상점을 설명하는 페르소나는 여러분의 테스트 규칙이 포함된 동일한 파일보다 가치가 떨어집니다.
- 수정된 페르소나에 실제 입력을 제공합니다. OpenAPI 명세를 가진 보안 검토자는 계약 문제를 발견합니다. 명세가 없는 동일한 검토자는 체크리스트를 생성합니다.
- 고정된 페르소나를 홍보합니다. 일주일에 두 번 사용하는 페르소나는 기계 간에 복사하는 파일이 아니라, 작업 관리 시스템에 저장된 에이전트가 되어야 합니다.
마지막 단계에서 팀은 이를 확장하거나 조용히 포기합니다.
자주 묻는 질문
agency-agents는 Cursor 및 Codex와 작동합니까, 아니면 Claude Code만 작동합니까? 모두 작동합니다. convert.sh 스크립트는 도구별 통합 파일을 생성하고 install.sh --tool은 특정 도구를 대상으로 합니다. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Copilot, Windsurf, Aider, Kimi Code 및 기타 여러 도구가 지원됩니다. API 작업을 위한 에이전트 클라이언트를 비교하는 경우, Cursor 및 Copilot의 API 클라이언트에 대한 우리의 분석을 참조하십시오.
300개 에이전트를 모두 설치해야 합니까? 아니요. OpenCode에서는 런타임이 약 119개만 등록하고 나머지는 조용히 삭제하므로 모두 설치할 수 없습니다. 다른 도구에서는 기술적으로 가능하지만, 대부분 사용하지 않을 것입니다. 부서별로 설치하십시오.
페르소나가 에이전트를 더 똑똑하게 만듭니까? 더 잘 지시하도록 만듭니다. API 반환 값을 포함하여 사실에 대한 질문의 정확도는 변하지 않습니다. 그것은 실제 명세가 필요하며, 이것이 AI 에이전트 시대에도 API 도구가 여전히 필요한가라는 주장의 근거입니다.
설치 스크립트를 실행해도 안전합니까? 이 스크립트는 에이전트 정의 파일을 도구의 구성 디렉토리에 작성합니다. 이것이 그 목적입니다. 전체 소스가 MIT 라이선스로 제공되며, --dry-run은 실행하기 전에 무엇을 할지 보여줍니다. 먼저 드라이 런을 실행하십시오. 에이전트가 무엇을 건드리게 할지에 대한 일반적인 원칙은 AI 에이전트 가드레일에 설명되어 있습니다.
이것과 에이전트 프레임워크의 차이점은 무엇입니까? 한 세션당 하나가 아니라 여러 페르소나를 동시에 실행하고 싶다면, 그것은 Orca입니다. Strands나 AgentKit와 같은 프레임워크는 코드에서 런타임 오케스트레이션을 제공합니다. agency-agents는 기존 에이전트의 동작 방식을 변경하는 마크다운 파일을 제공합니다. 다른 계층이며, 중복되지 않습니다.
마무리
agency-agents는 특정 아이디어의 최적 버전입니다: 여러분의 에이전트는 자신이 어떤 역할을 하는지 알 때 더 나은 작업을 수행합니다. 부서를 설치하고, 파일을 읽고, 팀에 맞게 편집하면, 약 20분간의 설정으로 실제 가치를 얻을 수 있을 것입니다.
그런 다음, 해결하지 못하는 두 가지 문제에 대해 솔직해지십시오. 페르소나는 여러분의 API가 무엇을 반환하는지 모릅니다. 이것은 Apidog의 역할이며, 팀이 볼 수 있거나 검토할 수 있는 어떤 것으로도 지속되지 않습니다. 이것은 Sharkly의 역할입니다. 명단은 좋은 시작입니다. 그것은 조직이 아니며, 진실의 원천도 아닙니다.