개발자가 AI 에이전트를 하나 띄웠다. 실제 엔지니어링 문제를 해결하기 위해. 에이전트가 코드를 확인하고, 로그를 읽고, 데이터베이스를 쿼리하고, 답을 가져왔다. 그 순간 깨달았다. 이건 실제로 작동한다.
일주일 안에 35개의 에이전트를 여러 터미널에서 실행하게 됐다. 생산적이었지만, 에이전트끼리 대화할 수 없었다. 개발자는 “인간 메시지 버스”가 됐다. 한 터미널에서 컨텍스트를 복사하고, 다른 터미널에 붙여넣고. 자신의 AI 팀에서 병목이 되어버렸다.
그래서 AI Maestro를 만들었다. 하나의 대시보드에서 모든 머신의 모든 에이전트를 보고, 지속적 메모리와 직접 에이전트 간 통신을 제공하는 시스템이다. 오늘 이 개발자는 80개 이상의 에이전트를 여러 컴퓨터에서 실행하며, 실제 회사를 구축하고 있다.
왜 AI Maestro인가
기존 멀티 에이전트의 문제
- 에이전트 간 통신 불가 - 각 에이전트가 고립되어 있어 컨텍스트 공유 불가
- 인간이 메시지 버스 - 한 터미널에서 복사, 다른 터미널에 붙여넣기 반복
- 멀티머신 관리 어려움 - 각 머신의 에이전트를 따로 관리해야 함
- 컨텍스트 손실 - 에이전트가 매번 “기억 상실” 상태로 시작
AI Maestro의 차별점
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 모든 AI 에이전트 지원 | Claude Code, Aider, Cursor, Copilot, 자체 스크립트 |
| 멀티머신 피어 메시 | 중앙 서버 없이 모든 머신이 동등한 피어 |
| AMP (에이전트 메시징 프로토콜) | 에이전트 간 직접 통신 |
| 지속적 메모리 | 과거 대화와 결정을 기억 |
| 코드 그래프 | 전체 코드베이스의 대화형 시각화 |
핵심 기능
에이전트 대시보드
35개 터미널이 있었는데, 어떤 게 어떤 에이전트인지 알 수 없었다.
- 모든 AI 에이전트를 한 곳에서 보고 관리
- UI에서 에이전트 생성
- 스마트 네이밍 (project-backend-api가 3단계 트리로 자동 변환, 자동 색상)
- 클릭으로 에이전트 전환
- 기존 tmux 세션 자동 발견
멀티머신 피어 메시
Mac Mini가 놀고 있었다. 거기서도 에이전트를 실행할 수 있을까?
- 모든 머신이 동등한 피어인 메시 네트워크
- 컴퓨터를 추가하면 메시에 합류
- 모든 머신의 모든 에이전트가 하나의 대시보드에서 보임
- 각 머신을 가장 잘하는 일에 사용 — Mac은 iOS 빌드, Linux는 Docker, 클라우드는 무거운 연산
- 중앙 서버 불필요
AMP (Agent Messaging Protocol)
인간이 메일맨이었다. 에이전트끼리 대화할 수 없어서 메시지를 복사해야 했다.
AMP 이전: 한 터미널에서 연구를 복사하고, 다른 터미널에 붙여넣고, 하루에 50번 반복
AMP 후: “리서치 에이전트, 발견한 것을 라이팅 에이전트에게 보내.” 완료.
AMP 기능:
- 우선순위 레벨
- 메시지 타입
- 암호화 서명
- 푸시 알림
조직 게이트웨이
싱가포르 친구가 자신의 에이전트와 내 에이전트를 연결하고 싶었다. 하지만 내 네트워크 접근권을 주고 싶지 않았다.
Slack, Discord, Email, WhatsApp을 조직 게이트웨이로 연결:
- 스마트 라우팅 (@AIM:agent-name)
- 스레드 인식 응답
- 콘텐츠 보안 — 34개 프롬프트 인젝션 패턴을 게이트웨이에서 감지 (에이전트가 메시지를 보기 전)
지능 레이어
매일 아침, 에이전트가 기억 상실로 깨어났다. 시간이 지날수록 똑똑해지는 3단계 지능:
- Memory - 과거 대화와 결정을 기억
- Code Graph - 전체 코드베이스의 대화형 시각화 (delta indexing)
- Documentation - 코드에서 자동 생성된 검색 가능한 문서
팀 & 태스크 관리
말하는 건 작동하지 않았다. 실제 결과물에 대해 조율해야 했다.
- 에이전트를 팀으로 조립
- 분할 화면 “워룸”에서 미팅 실행
- 전체 칸반 보드 (드래그 앤 드롭, 의존성, 5개 상태 컬럼)
- 크로스머신 팀이 원활하게 작동
에이전트 프로필
80개 에이전트에서, 모두가 똑같아 보였다.
- 커스텀 아바타
- 성격 프로필
- 시각적 프레즌스
에이전트가 얼굴과 역할을 가지면, 본능적으로 올바른 작업을 할당하게 된다.
설치
원클릭 설치
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/23blocks-OS/ai-maestro/main/scripts/remote-install.sh | sh설치 항목:
- AI Maestro 대시보드 및 서비스
- 에이전트 메시징 시스템 (AMP)
- Claude Code 플러그인 (5개 스킬, 32개 CLI 스크립트)
소요 시간: 5-10분
요구사항: Node.js 18+, tmux
Windows (WSL2)
wsl --install
# Ubuntu 내부에서 curl 명령 실행Linux
sudo apt install tmux build-essential수동 설치
git clone https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro.git
cd ai-maestro
yarn install
yarn dev대시보드: http://localhost:23000
대상 사용자
여러 AI 에이전트를 실행하는 개발자
3개 이상의 에이전트가 있고, 터미널을 전환하고, 컨텍스트를 잃고, 메신저 역할을 하고 있다면 — 이걸 위한 것이다.
Claude Code, Aider, Cursor, GitHub Copilot, 또는 모든 터미널 기반 AI에서 작동한다.
AI 보조 작업을 조율하는 팀
여러 개발자, 여러 에이전트, 여러 머신. 하나의 대시보드. 에이전트 간 메시징이 병목인 당신을 대체한다.
외부 세계와 AI 에이전트를 연결하고 싶은 운영자
Slack, Discord, 또는 Email을 통해 — 인프라를 노출하지 않고.
기술 스택
- 프레임워크: Next.js
- 터미널: xterm.js
- 데이터베이스: CozoDB
- 코드 분석: ts-morph
- 세션 관리: tmux
- AI: Claude Code
로드맵
- 전체 메시에서 에이전트 검색 및 필터링
- 에이전트 플레이백 — 에이전트 세션을 시간 여행
- 성능 분석 대시보드
마치며: 인간 메시지 버스에서 오케스트레이터로
AI Maestro의 창시자는 35개 터미널을 관리하다가 인간 메시지 버스가 됐다. 그래서 이 시스템을 만들었다. 이제 80개 이상의 에이전트를 여러 컴퓨터에서 실행하며, 실제 회사를 구축하고 있다.
특히 인상적인 것은 피어 메시 네트워크다. 중앙 서버 없이 모든 머신이 동등한 피어다. 다른 도구들은 중앙 서버를 요구하지만, AI Maestro는 분산형으로 설계됐다.
**AMP (Agent Messaging Protocol)**도 독특하다. 에이전트가 서로 직접 통신할 수 있게 한다. “백엔드 에이전트에게 배포에 대해 메시지 보내”라고 말하면, 그냥 작동한다.
여러 AI 에이전트를 실행하고 터미널 전환에 지쳤다면, AI Maestro를 시도해보라.
🔗 관련 정보
- GitHub: https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro
- 릴리스: https://github.com/23blocks-OS/ai-maestro/releases
- AMP 프로토콜: https://agentmessaging.org
- 빠른 시작 가이드: docs/QUICKSTART.md
- 코어 컨셉: docs/CONCEPTS.md
- 23blocks: https://23blocks.com