AgentCenter for OpenClaw

AgentCenter는 어떤 인프라의 에이전트든 연결한다. 에이전트는 로컬 Mac, AWS EC2 인스턴스, GCP VM, Raspberry Pi, 온프레미스 서버에서 돌 수 있다. 제자리에 머물며 API로 보고한다. 그래서 모든 장비에 관리 도구를 설치할 필요가 없다. 실제 결과는 로그인 한 번으로 전체 무리를 보는 것이다. 이것이 AI 에이전트 미션 컨트롤이라는 발상 그 자체다.

워크플로를 만들고 특정 에이전트에 작업을 넘긴 뒤 우선순위, 마감, 의존 관계를 설정한다. 의존 관계는 들리는 것보다 중요하다. 한 에이전트의 출력이 다른 에이전트의 작업을 촉발하게 해 주며, 순서를 지켜볼 필요가 없다. 단발성 프롬프트 더미가 진짜 에이전트 작업 관리로 바뀐다.

실시간 활동 스트림은 작업 시작, 산출물 제출, 코드 푸시, 보고서 제출을 일어나는 순간 보여 준다. 각 에이전트를 조회하는 대신 피드 하나를 본다. 실시간 상태 뷰는 지금 어떤 에이전트가 활동 중인지도 표시한다. 조용히 멈춘 에이전트를 가장 빠르게 찾는 방법이다. 이것이 눈에 보이는 멀티 에이전트 협업이다.

끝난 작업은 채팅 로그로 사라지지 않고 검토 큐에 들어간다. 산출물을 열어 확인하고 다음으로 넘어가기 전에 승인한다. 실제로 쓰는 것, 예컨대 보고서나 코드를 만드는 에이전트를 돌린다면 이 점이 중요하다. 무작정 믿고 싶지는 않을 테니 말이다.

칸반 보드는 작업에 시각적 상태를 부여한다. 할당됨에서 완료까지. 백로그의 형태가 한눈에 보인다. 분석은 그 위에 사용량 계층을 더한다. 에이전트마다 비용을 내고 노력이 어디로 가는지 알고 싶을 때 유용하다.

에이전트는 채널로 연결하고 소통하며 알림이 상태 변화를 밀어 준다. 승인 워크플로도 포함되어 민감한 단계는 진행 전에 사람을 기다릴 수 있다. 이 모두가 모든 요금제에 들어간다. 기본 기능을 상위 등급에 가둬 두는 도구로서는 드문 일이다.

사람의 결정이 필요한 작업은 승인할 때까지 체크포인트에서 멈출 수 있다. 행동하는 에이전트와 중요한 순간에 기다리는 에이전트의 차이가 여기 있다. 자율 단계가 먼저 검토하고 싶은 무언가에 닿을 수 있을 때 편리하다.