Product Engineer: 하루 500건 분석 요청을 받아내는 데이터 에이전트, 일을 돕는 AI에서 일을 수행하는 AI로

핵심 내용

• 슬랙에서 분석 요청을 받아 처리하는 데이터 에이전트 구축 사례
• 반복 분석을 사람 대신 에이전트가 수행하도록 하여 분석가는 지표 설계·정책 결정에 집중하는 흐름
• 에이전트 정확도를 위해 하니스, 지식 체계, 안전망, 평가 루프를 함께 설계한 구조

구조와 흐름

• Listener로 슬랙 이벤트 감지
• Dispatcher로 잡담·중복·요청 유형 분류와 세션 관리
• Parent Worker가 맥락을 정리하고 서브 에이전트에 작업 분배
• 특화 워커가 분석·검색·보고서·시각화·구글 시트 작업 분담

선택 이유

• 큰 모델 하나에 모든 역할을 맡기면 컨텍스트 비용이 과도하게 증가
• Lazy Load로 Parent Worker는 최소 룰만 들고, 워커가 필요한 규칙만 적재
• Metric Registry와 DBT YAML로 거래액 같은 지표 정의를 명시화해 비결정성 감소

성능/운영 포인트

• Role, Gate, Rule, Hook의 4겹 안전망으로 권한·범위·정책·실행 차단 관리
• 100개 이상의 shell test와 eval로 정확성, 경로, 안정성, 형식 검증
• 워커 리밋 시 대기 워커가 자동 인계하는 백업 구조로 흐름 유지