대부분의 ‘에이전트’ 데모는 도구 호출 한 번에서 끝납니다. Autopilot은 반대쪽 끝에 있습니다. 한 달치 작업을 계획하고, 사람의 판단이 필요할 때 스스로 멈추고, 이후 자신이 내린 모든 선택을 재생할 수 있는 장시간 실행 에이전트입니다. 방치해 둘 수 있는 에이전트와 도구가 달린 채팅 화면을 가르는 것은 이 세 가지입니다.

Autopilot은 콘텐츠 운영을 위한 무인 목표 기반 에이전트입니다. 30일 목표 하나를 평범한 문장으로 넘기면, 계획 호출이 그 목표를 다섯 개 레인(조사, 초안, 발행, 답변, 검토)에 걸친 다섯에서 일곱 개의 병렬 작업으로 바꿉니다. 각 작업에는 날짜 범위, 근거, 승인 플래그가 붙습니다. 실행은 압축된 시계 위에서 진행되므로 한 달치 작업이 약 2분 만에 펼쳐집니다.

사람 개입(Human-in-the-loop)은 나중에 덧붙인 기능이 아니라 런타임의 일부입니다. 위험한 단계는 승인함에 판단이 도착할 때까지 실행을 멈춥니다. 사고, 도구 호출, KPI 변화, 승인은 모두 이벤트 로그에 추가됩니다. 그래서 재생 화면에서 실행 전체를 훑을 수 있고, KPI 드릴다운으로 일 단위 집계를 볼 수 있습니다.

앱은 API 키 없이 완전히 모의 데이터로 동작합니다. 키를 추가하면 계획, 일일 틱, 재계획, 최종 보고서가 실제 모델을 호출하고, 나머지는 여전히 스크립트 데이터로 대체됩니다. 상태는 단일 프로세스에 있습니다. 큐도, Redis도, 데이터베이스 서버도 없습니다. 덕분에 데모는 결정적으로 유지되고, 메모리 저장소를 SQLite로 바꾸는 작업도 범위가 한정된 변경으로 끝납니다.

러너 루프를 보려면 이 프로젝트를 읽으세요. 목표가 어떻게 계획 트리가 되는지, 실행이 어떻게 판단을 기다리는지, 이벤트 소싱 로그가 어떻게 에이전트 동작을 불가사의가 아니라 재현 가능한 것으로 만드는지 다룹니다. 승인 모델과 재생 화면은 자신의 제품으로 가져올 만한 부분입니다.