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General Intelligence: 에이전트로 에이전트 플랫폼을 구축하는 방법

8명짜리 팀이 AI 에이전트를 엔지니어링·마케팅·영업·운영 등 전 부서에 배치하는 Cofounder 플랫폼을 구축한 사례다. 팀 내부적으로도 에이전트가 코딩하고, 브랜치 생성 및 배포하고, 프리뷰 URL로 테스트하며 PR을 만드는 방식으로 운영한다. "에이전트가 작업의 5%를 할 수 있는 벤더 vs 100%를 할 수 있는 벤더"의 선택이 핵심 기준이었다.

핵심 포인트
  • 규모: 8인 팀(엔지니어 5명), 엔지니어당 일일 10+ PR, 커밋 70+, 4,000개 이상 프리뷰 브랜치, ~100개 동시 앱 버전 유지.
  • 에이전트-인프라 요구사항: 에이전트는 클라우드 운영(DNS 수정, 배포 중단, 빌링 편집, 설정 변경)에 완전한 프로그래밍 방식 접근 필요.
  • 멀티테넌트 아키텍처: Vercel for Platforms로 고객마다 자동 GitHub 저장소 + Vercel 배포 + 커스텀 도메인 + SSL 프로비저닝.
  • 내부 에이전트 개발 모델: CTO 에이전트가 Git 브랜치에 직접 커밋 → 브라우저 에이전트가 프리뷰 URL에서 자동 테스트.
  • 비용: 엔지니어당 월 $5,000 토큰 예산으로 대규모 스케일 운영.
상세 정리
  • 제품 비전: 창업자가 AI 에이전트로 전체 회사를 운영하는 플랫폼. 엔지니어링, 마케팅, SEO, 재무, 영업, 고객 지원, 운영 전 부서.
  • 인프라 선택 기준: 에이전트가 UI 대신 API/CLI로 100% 플랫폼 제어 가능한지. Render는 에이전트가 필요한 프로그래밍 방식 접근 불가로 탈락.
  • 에이전트 워크플로우: 에이전트가 에러 로그/대시보드를 기계 가독 데이터로 파싱 → 병렬 프로세스 수십 개 동시 실행 → 모든 UI 상호작용을 "누락된 API"로 취급.
  • Python 풀스택 Vercel 마이그레이션: Python 백엔드 + 프론트엔드를 Vercel로 통합. 단일 CLI/API로 에이전트가 전체 인프라 제어.
  • 멀티테넌트 구현: Vercel for Platforms API로 고객 프로젝트 생성 시 GitHub 저장소 + 배포 + 커스텀 도메인 + SSL 자동 세팅. 내부에서 쓰는 CTO 에이전트를 고객에게도 제공.
  • 프리뷰 환경 전략: 각 브랜치가 30초 이내 프리뷰 환경 확보 → 에이전트가 라이브 URL로 즉시 검증 가능.
  • Fluid Compute 성장: 내부 에이전트 개발 주도로 Fluid Compute 사용량이 월간 6.5배 증가.
  • SRE 자동화: Vercel + 내부 에이전트로 사이트 신뢰성 작업의 90% 자동화.
  • 목표: "1인 10억 달러 회사" 모델 실증 — AI 에이전트가 부서 전체를 담당하는 시대의 가능성.
왜 읽나에이전트 중심 개발 워크플로우와 AI 에이전트에 맞는 인프라 선택 기준을 실제 운영 사례(4,000 브랜치, Fluid Compute 6.5x 성장)로 파악하려는 AI 플랫폼 개발자·스타트업 CTO에게 유용.
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