영상 검증된 팀 오케스트레이션

Squad Sync → Knowledge Hub → Portfolio 운영까지, 영상 속 협업 패턴을 MSP 팀 표준으로 전환합니다

실제 영상에서 확인한 팀 협업 캔버스, 지식 허브 루프, 계층형 에이전트 운영 방식을 그대로 따라 하며 고객사별 멀티 프로젝트를 안정적으로 조율합니다.

이 가이드로 할 수 있는 것~25분
  • 영상 속 Squad Sync Canvas로 팀 규칙·SLA·역할을 구조화
  • 전략→포트폴리오→실행 에이전트 계층을 MSP 조직도에 매핑
  • Knowledge Hub Loop로 모든 산출물을 중앙 저장소와 위키에 자동 기록
STEP 1

Squad Sync Canvas 작성

영상 1과 동일하게 고객·팀·SLA 요구사항을 Canvas 템플릿으로 정리합니다.

Video 1 · 22:18
STEP 2

에이전트 역할 매핑

영상 3에서 본 계층 구조(전략→포트폴리오→실행)를 MSP 조직에 맞게 매핑합니다.

Video 3 · 19:20
STEP 3

Knowledge Hub 자동화

영상 2의 Knowledge Loop를 적용해 모든 작업 산출물을 중앙 허브로 수집합니다.

Video 2 · 25:05
STEP 4

피드백 & KPI 루프

영상 3과 동일하게 주간 KPI를 대시보드로 집계하고 전략 에이전트에 피드백합니다.

Video 3 · 22:40
8.4

Agentic AI 오케스트레이션 플랫폼

조직 차원에서 여러 프로젝트와 AI 에이전트 팀을 통합 관리하는 메타 플랫폼

🌐 조직 차원의 AI 에이전트 생태계

Agentic AI 오케스트레이션 플랫폼은 전사 차원에서 수십 개의 프로젝트와 수백 개의 AI 에이전트를 통합 관리하는 메타 시스템입니다. MSP 환경에서는 이 플랫폼을 통해 다양한 고객사 프로젝트를 동시에 진행하면서도 리소스 효율성을 극대화하고 조직 전체의 AI 역량을 지속적으로 발전시키고 있습니다.

오케스트레이션 플랫폼의 핵심 가치

🎼 통합 조율: 수십 개 프로젝트의 AI 에이전트들을 하나의 통합된 생태계로 관리
🔄 동적 리소스 배분: 프로젝트 우선순위와 진행 상황에 따른 에이전트 리소스 실시간 재분배
🧠 집단 학습: 모든 프로젝트의 경험과 지식을 조직 차원에서 축적하고 공유
📊 전략적 의사결정: 비즈니스 목표와 기술 실행을 연결하는 데이터 기반 의사결정 지원

📎 Claude Use Case로 팀 운영 루틴 자동화

Claude 공식 use case 39개를 트랙/페르소나별로 정리한 docs/reference/claude_use_case_tracks.csv에서 아래와 같이Cloud Ops일반 스텝 부서 루틴을 한 번에 자동화할 수 있습니다. Part 5에서 소개한 MCP 흐름처럼 `AWS_PROFILE`과 연결된 MCP 리소스 경로, Amazon Q CLI 프롬프트, 사후 검증 절차를 조합하면 됩니다.

Cloud Ops 루틴

Delivery PM · FinOps · MSP On-call 팀이 자주 반복하는 카드 3종

generate-project-status-reports (Delivery PM)
AWS_PROFILE=bespin-customer-a-observer q chat --no-interactive $'W{week} 주차 주간 보고서 초안을 작성해줘.
1. Jira에서 이번 주 "Done" 처리된 티켓 목록 요약
2. Git 저장소(main 브랜치)의 최근 7일 커밋 로그 요약
3. AWS CloudWatch에서 발생한 Critical 알람 이력 포함
위 내용을 바탕으로 "금주 실적 / 차주 계획 / 리스크" 파트로 나누어 Markdown으로 출력해.'

Jira MCP + Git MCP + AWS MCP를 조합하여 보고서 자동 생성

analyze-patterns-in-user-feedback (MSP On-call)
AWS_PROFILE=bespin-support q chat --no-interactive $'Zendesk {date} 티켓 로그를 분석해서
반복 패턴·근본 원인·후속 조치 3단계를 bullet 형태로 정리해.
로그는 filesystem://logs/zendesk/{date}.json MCP 서버로 제공된다.'

결과는 Incident DB에 업로드하고, CloudWatch 지표와 상호 검증

organize-your-business-finances (FinOps Lead)
AWS_PROFILE=finops-prod q chat --no-interactive $'s3://cur-bucket/{year}-{month}.csv 에 있는 CUR를 읽고
Cost Explorer 대시보드 스크린샷과 함께 월간 FinOps 리포트를 만들어줘.
KPI(Idle EC2/EBS, Savings Plan, CUD) 편차를 표로 설명해.'

CUR ↔ Cost Explorer 교차 검증 후 재무 승인 로그에 링크 저장

📂 재사용 자산 위치

프롬프트와 체크리스트는 docs/snippets/use-case-prompts.md에서 최신 버전을 확인하고, Part별 문서를 작성할 때에는 반드시 `track`/`persona`/`activation_trigger` 컬럼을 인용해 어떤 역할이 언제 해당 카드를 실행해야 하는지 명시하세요.

🧭 심화 사례: 재무 정산 코파일럿 만들기

"월말 정산 보고서" 업무를 예로 들어, 아이디어 발굴 → PRD → 구현 → 상품화 → 메뉴얼까지 Vibe Coding 방식으로 정리했습니다.

1) 아이디어 정리

재무·총무·AI Ops가 30분 워크숍을 열어 "정산 보고서 작성 시 반복되는 수작업"을 나열합니다. Excel 수집, KPI 계산, CFO 보고 메일 작성 등 각 스텝 옆에 "어떤 MCP/도구로 대체 가능한가?"를 붙여 MVP 범위를 좁힙니다.

2) PRD 초안

아이디어 메모를 Amazon Q에 붙여 아래 템플릿 형태의 PRD 요약을 생성합니다. 핵심 제약(AWS_PROFILE, 데이터 경로, 검증 체크)을 명확히 해 추후 범위 확장을 방지합니다.

# 정산 코파일럿 PRD
Problem : 월말 보고서 작성에 4시간 이상 소요
Users   : 재무팀 4명
Scope   :
 1. Filesystem MCP로 S3/OneDrive Excel 수집
 2. Amazon Q CLI가 매출/원가/환율 KPI 계산
 3. Slack/메일 요약 자동 생성 (검증 체크 포함)
Non-goal: ERP 연동, 세무 신고 자동화

3) 구현 & 검증

  • Git MCP에 Python 스크립트(Excel → JSON KPI 변환)를 저장하고 Filesystem MCP로 실행
  • Amazon Q CLI 프롬프트에 JSON+템플릿을 전달해 DOCS 보고서와 Slack/메일 초안을 동시 생성
  • Playwright MCP로 재무 대시보드를 캡처해 보고서에 자동 첨부
  • 재무팀 2명이 실제 데이터로 2주간 병행 운영하면서 숫자 검증·롤백 절차를 점검

4) 상품화 & 메뉴얼

MVP를 "정산 코파일럿"으로 명명하고 Git 리포지토리·프롬프트·검증 절차를 묶어 사내 서비스화합니다. 아래 목차로 Confluence/Notion 메뉴얼을 작성해 누구나 동일한 방식으로 실행할 수 있게 합니다.

정산 코파일럿 메뉴얼
1. 목적/권한 (AWS_PROFILE=finops-prod)
2. 준비물: S3 경로, Slack 채널 ID, 검증 체크리스트
3. 실행 순서: CLI 명령 + 실패 시 롤백 절차
4. 보고서 템플릿/메일 예시
5. 개선 제안 & 이슈 접수 채널

💼 스텝 조직(총무·인사·재무) 업무 예시

총무

Facilities/총무 팀은 Filesystem MCP로 주간 회의실 예약·비품 재고 Excel을 읽어간 뒤, Amazon Q에 "부족한 품목/공간"을 요약하게 합니다. 요약 결과는 Slack 공지 + 메일 초안으로 자동 변환해 구성원에게 공유합니다. 반복 수작업 체크리스트 대신, 실제 조치(발주/조정)에 집중할 수 있습니다.

인사(HR)

HR Ops는 Playwright MCP로 People Portal 온보딩 템플릿을 캡처하고, Claude에게 "Day1~Day5 일정 + 필수 교육 리마인더"를 요약하게 합니다. 추가로 Fetch MCP로 Slack/메일 상담 내역을 모아 FAQ/챗봇 스크립트로 반영해 문의 응대를 줄입니다.

재무

재무팀은 S3/OneDrive에서 월말 정산 파일을 Filesystem MCP로 읽어, Amazon Q에 매출·원가·환율 변동 요약을 지시합니다. 결과는 DOCS 보고서와 자동화된 안내 메일로 변환해 팀장/임원에게 전달합니다. 엑셀 복사/붙여넣기 대신 검토와 승인에 집중할 수 있도록 만듭니다.

🏛️ 메타 아키텍처: 에이전트를 관리하는 에이전트

계층적 자율 관리 시스템

👑 **전략 에이전트 (Strategic Agent)**

조직의 비즈니스 목표를 이해하고 장기적 관점에서 AI 에이전트 생태계를 관리하는 최고 레벨의 에이전트입니다.

🎯 전략적 관리 능력
비즈니스 정렬:
• 회사 KPI와 프로젝트 목표 자동 연계
• ROI 기반 프로젝트 우선순위 최적화
• 시장 동향 분석 및 전략 방향 제시
리소스 전략:
• 에이전트 역량 포트폴리오 관리
• 신기술 도입 시기 및 방법 결정
• 조직 성장에 따른 확장 계획 수립
# Strategic Agent의 전사 관리 시스템
class StrategicAgent:
    def __init__(self, organization_context):
        self.organization = organization_context
        self.business_kpis = {}
        self.resource_portfolio = {}
        
    async def autonomous_strategic_management(self):
        # 1. 비즈니스 환경 분석
        market_analysis = await self.analyze_market_trends()
        internal_capabilities = await self.assess_internal_capabilities()
        
        # 2. 전략적 의사결정
        strategic_decisions = await self.make_strategic_decisions({
            'market_trends': market_analysis,
            'internal_state': internal_capabilities,
            'business_objectives': self.organization.quarterly_goals
        })
        
        # 3. 실행 계획 수립 및 전파
        execution_plans = await self.create_execution_plans(strategic_decisions)
        
        # 4. 포트폴리오 매니저들에게 지시 전달
        for portfolio_manager in self.get_portfolio_managers():
            await portfolio_manager.execute_strategic_directive(execution_plans)
            
        # 5. 성과 모니터링 및 조정
        await self.monitor_and_adjust_strategy()
        
        return strategic_decisions

📊 **포트폴리오 매니저 에이전트 (Portfolio Manager Agent)**

여러 프로젝트를 그룹으로 관리하며 프로젝트 간 시너지 창출과 리소스 최적화를 담당합니다.

🎪 프로젝트 클러스터 관리
• 유사 기술 스택 프로젝트 그룹핑
• 고객사 업종별 전문성 활용
• 프로젝트 간 코드 재사용 최적화
• 교차 프로젝트 학습 효과 극대화
⚖️ 리소스 밸런싱
• 에이전트 워크로드 실시간 모니터링
• 프로젝트 긴급도 기반 리소스 재분배
• 에이전트 전문성과 프로젝트 매칭
• 병목 지점 자동 감지 및 해결

🔬 **연구개발 에이전트 (R&D Agent)**

조직의 AI 역량을 지속적으로 발전시키고 새로운 기술과 방법론을 탐구하는 전담 에이전트입니다.

🚀 혁신 및 개선
기술 혁신:
• 최신 AI 모델 성능 벤치마킹
• 새로운 에이전트 아키텍처 실험
• 프롬프트 엔지니어링 기법 개발
프로세스 개선:
• 협업 패턴 분석 및 최적화
• 품질 메트릭 개선안 도출
• 에이전트 교육 커리큘럼 개발

🏛️ **지식 관리 에이전트 (Knowledge Management Agent)**

조직의 모든 프로젝트 경험과 학습 내용을 체계적으로 축적하고 활용할 수 있도록 관리합니다.

📚 지식 생태계 구축
지식 수집: 모든 프로젝트의 성공/실패 패턴, 문제 해결 방법 자동 수집
지식 구조화: 업종별, 기술별, 상황별로 지식을 체계적으로 분류 및 태깅
지식 배포: 팀 위키, 플레이북, 교육 세션을 통해 전 조직에 공유
지식 최신화: AI가 자동으로 노후 정보를 감지하여 최신 데이터로 업데이트

Canvas → Roles → Knowledge Loop → KPI

Canvas
영상 1 Squad Sync Canvas로 고객·팀·SLA 정보를 구조화합니다.
Roles
영상 3 계층 구조를 따라 전략·포트폴리오·실행 에이전트를 매핑합니다.
Knowledge
영상 2 Knowledge Hub Loop로 산출물을 중앙 저장소에 자동 기록합니다.
KPI
주간 KPI 대시보드를 통해 전략 에이전트가 전사 성과를 조율합니다.