여러 팀의 시스템을 이해하기 위한 AI 집단 지성 구축하기

SumUp의 여러 도메인에 걸친 시스템을 이해할 때마다 엔지니어 3~4명을 모으는 대신, 약 66개 저장소와 조직 맥락을 연결한 AI 에이전트 시스템을 구축함 저장소를 기술 스택이 아닌 제품과 팀 구조에 따라 묶고, 도메인별 AGENTS.md에 원칙, 조직 구조, 서비스 폐기 계획과 진행 중인 프로젝트를 담음 주 에이전트와 범위가 제한된 하위 에이전트가 조사와 해결책 탐색을 나눠 수행하며, 구조화된 JSON 보고서로 결과를 전달해 도메인 경계와 맥락을 유지함 Notion과 Slack의 최근 일주일 변경 사항으로 맥락 갱신 PR을 만들고, 사람이 검토한 뒤 병합해 팀의 계획과 의사결정을 최신 상태로 유지함 OpenCode로 작업별 모델과 제공업체를 바꿔 사용하며, 조사 결과는 도메인별 근거와 프롬프트를 포함한 단일 HTML 파일로 공유함 시스템을 이해하기 위해 사람부터 모으는 문제 관리 업무가 늘면 직접 코드를 작성하는 시간은 줄지만, 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지 이해할 필요는 여전히 남음 SumUp에서는 도메인마다 수십 개의 서비스와 애플리케이션이 있어, 여러 도메인에 걸친 프로젝트를 시작할 때마다 엔지니어 3~4명을 모아 연결 관계와 변경 지점을 파악해야 했음 Mermaid 다이어그램, Miro 보드, RFC와 기술 문서도 변화 속도를 따라가기 어려워짐 목표는 코드와 팀 구조, 서비스 간 연결 관계를 함께 조사해 이런 회의를 줄이는 것임 문서에 명시되지 않고 대화나 회의에 흩어진 조직 지식도 함께 드러내고자 함 범용 에이전트에서 도메인별 맥락으로 첫 시도는 Notion Custom Agents에 GitHub와 다른 도구를 연결하는 방식이었음 단일 팀에서는 유용했지만, 도메인과 저장소가 늘자 필요한 문서를 놓치고 도구 호출이 실패하는 일이 많아짐 업무를 맡길 만큼 신뢰하기 어려워 직접 시스템을 구축함 회사 전체를 포괄하는 대신 두 도메인과 하나의 공통 모바일 앱으로 범위를 제한하고, 관련 저장소 약 66개를 Git 서브모듈로 연결함 폴더는 Kotlin·Go 같은 기술 분류가 아니라 제품과 팀의 구조를 따름 Sales와 Payments를 각각 도메인 폴더로 나누고, 클라이언트와 플랫폼 인프라도 별도로 배치함 큰 도메인은 하위 도메인으로 나눠 각각의 맥락을 관리함 도메인별 AGENTS.md에는 코드만으로 알 수 없는 정보를 담음 도메인의 정의와 원칙, 팀 구조, 진행 중인 프로젝트를 기록함 아직 실행에 옮기지...