에이전트 생성 및 구성

에이전트를 생성하는 데는 단 두 가지만 필요합니다. 이름 하나와 AI 코딩 도구 선택 하나입니다. 나머지는 모두 선택 사항입니다 — 시스템 지침, 모델, 환경 변수, CLI 인자, 공개 범위, 동시 실행 제한 — 기본값으로도 문제없이 작동합니다. 먼저 실행해 보고 나중에 조정하세요. 모든 필드는 언제든지 변경할 수 있습니다.

에이전트 생성

전제 조건: 사용 중인 기기에 지원되는 AI 코딩 도구가 최소 하나는 설치되어 있고(Claude Code, Codex 등) 데몬이 실행 중이어야 합니다. 아직 여기까지 준비되지 않았다면 Cloud 빠른 시작이나 자체 호스팅 빠른 시작부터 시작하세요.

준비가 끝나면 워크스페이스의 에이전트 페이지로 이동해 + New를 클릭하거나 CLI를 사용하세요.

multica agent create

이 폼에는 필수 필드가 두 개뿐입니다. 이름(워크스페이스 내에서 고유해야 함)과 런타임(= AI 코딩 도구 선택)입니다. 나머지 모든 필드는 아래에서 섹션별로 다룹니다.

AI 코딩 도구 선택

각 런타임은 특정 AI 코딩 도구를 기반으로 합니다. Multica는 그중 12개를 지원합니다. 가장 일반적인 선택지는 다음과 같습니다.

나머지 7개(Antigravity, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, Pi, OpenClaw)와 각 도구의 전체 기능 비교표(세션 재개, MCP, 스킬 주입 경로, 모델 선택)는 AI 코딩 도구 비교에서 다룹니다.

시스템 지침 작성

시스템 지침(instructions)은 모든 작업 앞에 추가되어, 에이전트가 어떤 역할을 맡고 어떤 규칙을 따라야 하는지 알려줍니다.

You're a frontend code-review agent. When an issue comes in, read the diff first. Focus only on:
- Styling issues (tailwind class names, box model)
- Accessibility (a11y)
Don't change code — leave suggestions in a comment.

비워 두면(기본값) 에이전트는 추가 제약 없이 기반이 되는 AI 코딩 도구의 기본 동작을 사용합니다.

모델 선택

대부분의 AI 코딩 도구는 모델 선택을 지원합니다(예를 들어 Claude Code는 Sonnet과 Opus 중에서 고를 수 있습니다). 비워 두면 도구 자체의 기본값이 사용되고, 명시적으로 하나를 선택하면 그 모델이 실행됩니다. 각 도구가 지원하는 모델은 AI 코딩 도구 비교에 정리되어 있습니다.

모델 변경은 새 작업에만 적용됩니다. 이미 디스패치된 작업은 디스패치 시점에 고정된 모델로 계속 실행됩니다.

사용자 지정 환경 변수 (custom_env)

사용자 지정 환경 변수(custom_env)를 사용하면 작업 실행 시점에 추가 환경 변수를 주입할 수 있습니다. 대표적인 용도는 API 키 설정이나 업스트림 엔드포인트 전환입니다.

ANTHROPIC_API_KEY = sk-...
ANTHROPIC_BASE_URL = https://my-proxy.example.com

시스템에 핵심적인 변수는 재정의할 수 없습니다. PATH, HOME, USER, SHELL, TERM, CODEX_HOME, 그리고 MULTICA_*로 시작하는 모든 키는 데몬이 조용히 무시합니다(경고 로그는 남기지만 오류는 발생하지 않습니다).

사용자 지정 CLI 인자 (custom_args)

사용자 지정 CLI 인자(custom_args)는 AI 코딩 도구의 명령줄에 하나씩 차례로 덧붙는 문자열 배열입니다.

["--max-turns", "100", "--append-system-prompt", "always respond in Chinese"]

최종 명령은 다음과 같이 만들어집니다.

claude --model <model> --max-turns 100 --append-system-prompt "always respond in Chinese" [...]

인자는 셸을 거치지 않고 있는 그대로 전달되므로(주입 위험 없음), 특정 플래그가 인식되는지 여부는 AI 코딩 도구 자체에 달려 있습니다. 이 부분은 도구마다 상당한 차이가 있습니다.

공개 범위

• 워크스페이스(workspace) — 워크스페이스의 모든 멤버가 할당할 수 있습니다
• 비공개(private) — 워크스페이스 owner, admin, 또는 에이전트 생성자만 할당할 수 있습니다

새 에이전트는 기본적으로 private입니다.

비공개라고 해서 숨겨지는 것은 아닙니다 — 모든 멤버가 목록에서 비공개 에이전트의 이름과 설명을 볼 수 있으며, 다만 민감한 구성은 읽을 수 없습니다(환경 변수 값은 에이전트 list/get 응답에 절대 나타나지 않으며, MCP 구성은 owner가 아닌 사용자에게는 마스킹됩니다). 자세한 의미는 에이전트 → 누가 에이전트를 할당할 수 있나요를 참고하세요.

동시 실행 제한

동시 실행 제한(max_concurrent_tasks)은 이 에이전트가 한 번에 병렬로 실행할 수 있는 작업 수를 제어합니다. 기본값은 6입니다. 상한에 도달한 새 작업은 거부되지 않고 대기열에서 대기합니다.

이것은 두 단계 제한 중 "에이전트 계층"에 불과합니다. 데몬 자체가 더 넓은 상한(기본값 20)을 적용하며, 둘 중 더 빡빡한 쪽이 우선합니다. 자세한 내용은 데몬과 런타임 → 병렬로 몇 개의 작업을 실행할 수 있나요에 있습니다.

이 값을 변경해도 이미 실행 중인 작업은 취소되지 않으며, 다음에 처리될 작업부터만 적용됩니다.

도메인 전문성 연결: 스킬

생성된 에이전트에는 스킬을 연결할 수 있습니다 — 작업 실행 시점에 AI 코딩 도구로 자동 전달되는 지식 팩(SKILL.md + 보조 파일)입니다. 새 스킬을 만들거나, GitHub 또는 ClawHub에서 가져오거나, 기기에 있는 기존 스킬 디렉터리에서 스캔할 수 있습니다. 스킬을 참고하세요.

보관 및 복원

더 이상 사용하지 않는 에이전트는 보관할 수 있습니다 — 일상적인 화면에서는 사라지지만, 이력 데이터(실행한 작업, 작성한 댓글)는 모두 그대로 유지됩니다. 언제든지 복원하여 다시 작업에 투입할 수 있습니다.

보관된 에이전트에는 새 작업을 할당할 수 없습니다.

다음 단계

• 스킬 — 에이전트에 지식 팩 연결하기
• AI 코딩 도구 비교 — 12개 도구 전체의 기능 비교표
• 에이전트에게 이슈 할당하기 — 새로 만든 에이전트를 작업에 투입하기