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Julia: 개인 AI 에이전트를 설계하며 내린 10가지 결정

ai agent claude architecture personal-ai

개인 AI 에이전트 Julia를 만들었다. 이메일이 오면 읽고 판단해서 답장하고, Slack 메시지에 반응하고, 일정을 확인하고, 문서를 정리한다. 이 글에서는 Julia를 설계하면서 내린 핵심 결정들과 그 배경을 정리한다.

1. Thin Daemon, Fat Brain

Julia의 Python daemon은 이벤트를 수신하고 Claude Code를 실행하는 것이 전부다. 판단, 계획, 도구 선택, 응답 생성은 모두 Claude Code 안에서 일어난다.

daemon에 도메인 로직이 없으므로, Julia의 행동을 바꾸고 싶을 때 CLAUDE.md 텍스트 파일 하나만 수정하면 된다. daemon을 재시작할 필요도 없다.

2. 데이터는 이미 있는 곳에 둔다

Julia는 자체 데이터베이스를 만들지 않는다. 대신 기존 시스템을 그대로 사용한다.

  • GitHub repos = 모든 아젠다의 source of truth (README frontmatter가 구조화된 메타데이터)
  • Gmail/Calendar = gws CLI로 실시간 조회
  • Google Drive = rclone mount로 로컬 파일처럼 접근
  • Slack = 실시간 커뮤니케이션 채널

사실을 복사해서 저장하지 않고, 매 요청마다 원본을 조회한다 (Live query over cache).

3. 메모리는 합성된 지식만

Claude Code의 memory 디렉토리는 합성된 지식만 저장한다. 여러 소스를 종합한 판단, 사람과 프로젝트 사이의 연결, 사용자 선호도처럼 어떤 단일 시스템에서도 조회할 수 없는 것들이다.

GitHub에서 gh로 조회 가능한 사실, Gmail에서 읽을 수 있는 내용은 memory에 쓰지 않는다.

4. AI의 머릿속을 사람이 볼 수 있게

memory 파일을 Obsidian 호환 포맷으로 작성한다. frontmatter에 tags, person, projects 필드를 넣고, 본문에 [[wikilinks]]를 사용한다.

cron이 5분마다 memory를 Google Drive로 rsync하면, Mac의 Obsidian에서 AI의 knowledge graph를 탐색할 수 있다. Dataview 쿼리로 사람별, 프로젝트별 대시보드도 자동 생성된다.

5. GitHub을 아젠다 시스템으로

별도의 프로젝트 관리 도구를 도입하는 대신, GitHub repo 자체를 아젠다 항목으로 사용한다. 네이밍 규칙으로 분류한다:

분류네이밍 패턴예시
연구sogang-qmp/{NNN}-{name}122-tmos2-relax
행정yw-choi/A{YYYY}-{NNN}-{title}A2026-001-reappointment
강의yw-choi/T{YYYY}-{semester}-{code}T2026-1-PHYG004
행사yw-choi/E{YYYY}-{MM}-{title}E2026-08-ccp2026

agenda_sync.py가 이 repo들의 README frontmatter를 읽어 Obsidian 대시보드를 자동 생성한다. GitHub이 버전 관리와 프로젝트 관리를 동시에 담당한다.

6. 이벤트 기반, 폴링 없음

Julia는 능동적이지 않다. 이벤트를 기다린다.

  • Gmail: GCP Pub/Sub로 Google이 push → daemon이 pull
  • Slack: Socket Mode로 실시간 WebSocket 연결

능동적인 요소는 인프라 유지보수용 cron 작업뿐이다 (memory rsync, agenda dashboard 갱신, 헬스체크). 시스템이 무엇을 할지 예측 가능하다.

7. 반드시 답장한다

CLAUDE.md에 명시한 가장 중요한 규칙이다. Julia는 받은 채널로 반드시 응답해야 한다. 이메일이 오면 이메일로 답장하고, Slack 메시지가 오면 같은 스레드에 답장한다.

이 규칙 덕분에 사용자는 요청이 처리되었는지 항상 확인할 수 있다.

8. 우아하게 실패한다

실패해도 괜찮도록 설계했다.

  • Grace timeout (60초): Claude Code가 오래 걸리면 “처리 중입니다” 메시지를 먼저 보내고, 백그라운드에서 계속 작업
  • 동시성 제어: 세마포어(limit 5)로 과부하 방지, 대기 중이면 사용자에게 알림
  • Watchdog: 별도 프로세스가 로그를 감시하고, 에러 발생 시 자동으로 GitHub issue 생성 + Slack 알림
  • Drive 장애 격리: rclone mount가 죽어도 Claude Code의 로컬 memory는 정상 작동

9. 서비스 생태계는 Convention으로

Julia는 ~/apps/ 아래 여러 서비스 중 하나다. 각 서비스는 자신의 README.md로 자기를 설명한다. Julia는 다른 서비스의 README를 읽어 동적으로 기능을 파악한다. 하드코딩된 서비스 레지스트리 같은 것은 없다.

10. Prompt Engineering = System Design

CLAUDE.md가 사실상 Julia의 전부다. 이 파일 하나에 다음이 모두 들어 있다:

  • 정체성과 역할 정의
  • 사용 가능한 도구 목록과 사용법
  • 응답 규칙과 채널 매칭 요구사항
  • 네이밍 규칙과 조직 분류 체계
  • 메모리 기록 정책

Claude Code는 매번 실행될 때마다 이 파일을 로드한다. CLAUDE.md를 수정하면 코드 한 줄 안 건드리고 시스템의 행동이 바뀐다.

돌아보며

공통점은 기존 도구를 최대한 활용하고, 새로 만드는 것을 최소화한 것이다. GitHub, Google Workspace, Obsidian, rclone 위에 얇은 접착제(thin daemon + CLAUDE.md)만 올렸다. 개인용이라면 이 정도로 충분했다.