하위 에이전트 위임 — AI의 클론 | Easy Understand Hermes Agent

여러분이 마감이 세 개나 겹친 프로젝트 매니저라고 상상해 보세요. 모든 일을 직접 하기보다는 어시스턴트 세 명에게 각각 지시하고, 그들이 가져온 보고서를 모으는 게 훨씬 효율적이겠죠. 바로 그게 delegate_task가 여러분의 AI에게 해주는 일입니다.

서브에이전트 위임이란?

쉽게 말해서, 메인 AI가 각자 독립된 샌드박스에서 작업하는 “미니 AI”(서브에이전트) 여러 개를 생성하게 해주는 기능입니다. 이들은 서로 메모를 공유하지 않고, 서로를 방해하지 않으며, 작업이 끝나면 결과 요약 하나만 돌려줍니다. AI에게 스스로를 복제하는 능력을 주는 셈이죠.

중요한 점: 서브에이전트는 기억상실증입니다

가장 중요하게 기억하세요: 서브에이전트는 여러분의 대화 기록에 대해 아무것도 모릅니다. 첫날 출근한 신입사원이라고 생각하면 됩니다. 지금까지 논의한 모든 내용, 실행했던 모든 명령어는 잊혀집니다. 서브에이전트가 받는 유일한 “온보딩”은 여러분이 제공하는 두 가지 필드뿐입니다:

goal: 달성하려는 목표
context: 작업을 수행하는 데 필요한 배경 정보

따라서 모든 필요한 세부 사항을 그 호출 안에 담아야 합니다. 그렇지 않으면 서브에이전트는 갈팡질팡 헤매기 십상입니다.

단일 작업? 어시스턴트 한 명을 보내세요

단일 작업의 경우, 문법은 간단합니다:

delegate_task(
    goal="테스트가 실패하는 이유 디버깅",
    context="오류: test_foo.py 42번째 줄의 assertion 실패"
)

여기서 서브에이전트에게 이렇게 지시하는 겁니다: “테스트 실패를 조사해 봐—오류는 42번째 줄에 있어.”

여러 작업? 팀을 보내세요

여러 가지를 동시에 처리해야 하나요? 그러면 서브에이전트 여러 개를 병렬로 실행하세요. 기본적으로 최대 3개까지 동시에 작업할 수 있습니다 (조정 가능하며, 하드 상한선은 없습니다):

delegate_task(tasks=[
    {"goal": "주제 A 조사", "context": "최근 1차 자료에 초점을 맞춰"},
    {"goal": "주제 B 조사", "context": "주요 설명들을 비교해 봐"},
    {"goal": "빌드 오류 수정", "context": "프로젝트 루트: /home/user/project"}
])

각 작업은 독립적인 서브에이전트가 됩니다. 이들은 서로 기다리지 않고 병렬로 작업합니다.

백그라운드 모드: 메인 AI는 계속 바쁘게

멋진 기능이 하나 더 있습니다: 최상위 호출은 자동으로 백그라운드에서 실행됩니다. 메인 AI는 지시를 내려놓고 다른 작업을 계속합니다. 서브에이전트가 작업을 끝내면 결과가 새 메시지로 돌아옵니다. 메인 AI가 “코디네이터” 역할을 한다면, 모든 서브에이전트가 끝날 때까지 기다렸다가 모든 결과를 종합해서 최종 보고서 하나를 만듭니다.

요약 및 실용적인 조언

delegate_task는 AI에게 복제 기계를 쥐어주는 것과 같습니다. 여러 독립적인 작업을 동시에 처리하여 효율성을 극적으로 높여줍니다.

프로 팁: 서브에이전트는 기억상실증이 있으므로, context를 작성할 때 프로젝트에 대해 전혀 모르는 새로운 동료에게 이메일을 보낸다고 생각하세요. 배경 정보, 파일 경로, 오류 메시지, 참조 링크 등 모든 것을 포함하세요. 애매하면, 더 많이 공유하세요. 그것이 이 도구를 최대한 활용하는 비결입니다.