Agent Org Chart: Blavity 대표가 비서실장 에이전트 하나로 AI 직원 40여 명을 굴리는 법

Blavity 창업자 Morgan DeBaun은 에이전트를 직원처럼 배치했습니다. 직무기술서를 쓴 자리 하나를 세우고, 그 앞에 더 싼 검문 담당을 두고, 보고 라인과 승인 규칙을 붙였습니다. 따라 하려면 사업 설명과 직무기술서를 담은 폴더, 통과·탈락만 가리는 검증 단계, 밖으로 나가는 행동을 막는 승인 게이트부터 만들어야 합니다.

요약

메일리 「조쉬의 뉴스레터」는 2026년 11월 4일, The Calum Johnson Show에 나온 Blavity 창업자 Morgan DeBaun의 대담(10월 26일 공개)을 정리했습니다. DeBaun은 사람 직원 약 75명인 회사를 이끌면서 AI 에이전트 40여 개로 짠 조직도를 공개했습니다. 맨 위에는 최종 결정을 내리는 자신이 있고, 바로 아래 비서실장 에이전트 Malcolm이 모든 에이전트의 보고를 받습니다. Malcolm 앞에는 독립 검증 에이전트 Thurgood가 있고, 그 아래로 마케팅·제품·교육 같은 부서 에이전트가 붙습니다. 지시와 피드백을 기록하는 아이다도 따로 둡니다. 조직은 Malcolm 하나로 시작했고, Malcolm이 더 싼 하위 에이전트를 띄우면서 늘었습니다.

뉴스레터가 소개한 조직도의 보고 라인. 부서 이름 표기는 원문 화면 기준

효과는 두 가지로 나타났습니다. 하나는 시간입니다. DeBaun은 Slack, Asana, Salesforce, Gmail을 매일 열어 보던 일을 그만뒀고, Salesforce는 몇 주째 열지 않았다고 말합니다. 에이전트가 필요한 정보를 먼저 보내 주기 때문입니다. 다른 하나는 비용과 위험 관리입니다. 가장 성능 좋은 모델은 Malcolm 자리에만 쓰고, 더 싼 Thurgood가 쓸모없는 산출물을 먼저 돌려보내 비싼 모델의 호출을 줄입니다. 메일 발송, 결제, 개인정보 공개는 승인 없이는 하지 않는다는 규칙을 Thurgood와 Malcolm 두 층이 함께 지킵니다. 아래에서는 이 구조를 다섯 가지 장치로 나눠 보고, 실제로 만들 때 필요한 기술·현업 디테일을 덧붙입니다.

대담에서 밝힌 변화. 전후 비교로 다시 그림

핵심 메커니즘

Job Description Agent: 직무기술서에 도구 권한을 붙인 문서

DeBaun은 에이전트를 도구 접근 권한이 붙은 문서, 즉 직무기술서로 봅니다. 입력은 사업 설명, 수익 구조, 그 자리의 직무기술서이고, 에이전트는 이 문서를 읽고 연결된 앱(Gmail, Shopify 등)으로 일한 뒤 결과를 보고합니다. 이 문서들은 노트북의 폴더 하나(그가 ‘Agent Headquarters’라 부르는 곳)에 모여 있어 Claude와 ChatGPT 어느 쪽에서도 같은 조직을 돌릴 수 있습니다. 특정 도구에 묶이지 않으려는 설계입니다. 처음 만들 때는 신입을 온보딩하듯 맥락을 넣고, 에이전트에게 일을 잘하려면 무엇을 물어봐야 하는지 되묻게 합니다. 대담 속 베이커리 매출 시연에서 Claude는 이 물음에 질문 15개를 돌려줬습니다. 가상 예시를 들면, 부품 영업팀이 견적 담당 에이전트를 만들 때 단가표·할인 권한·거래처 등급을 같은 폴더에 두고 시작하는 식입니다.

Job Description Agent의 입력→처리→출력

Chief of Staff Agent: 모든 보고가 모이는 한 자리

Malcolm은 조직도에서 가장 중요한 자리여서 늘 가장 성능 좋은 모델로 돌립니다. 모델 이름은 원문에서 밝히지 않았습니다. 사람이 지시하면 Malcolm이 일을 나눠 하위 에이전트에게 맡기고, 결과를 모아 DeBaun에게 올립니다. 그래서 DeBaun은 앱 여러 개를 오가지 않고 Malcolm 한 곳만 봅니다. 출발점도 Malcolm 하나였습니다. Malcolm이 일을 처리하며 더 싼 하위 에이전트를 띄우기 시작했고, 그렇게 조직이 커졌습니다. 업무용 에이전트 팀은 개인 생활용과 따로 둬 맥락이 섞이지 않게 했습니다. DeBaun은 조직도를 그대로 베낄 필요는 없다고 말합니다. 자녀가 없으면 자녀 학습 대시보드가 필요 없고, 부동산 사업이면 다른 에이전트가 필요하다는 것입니다.

조직이 자란 순서. 원문 내용

Cheap Gatekeeper: 비싼 모델 앞에서 먼저 거르는 검증 에이전트

Thurgood는 Malcolm보다 싼 에이전트로, 산출물이 Malcolm에게 가기 전에 통과 또는 탈락만 판정합니다. DeBaun의 규칙을 모두 갖고 있어 판사 역할을 하고, 기준에 못 미친 결과는 Malcolm에게 보내기 전에 돌려보냅니다. 판정이 단순하니 싼 모델로도 충분하고, 비싼 모델은 가치 판단이 필요한 곳에만 쓰게 됩니다. 검수 항목에는 em dash 사용, DeBaun이 한 말을 바꿨는지, 내용을 그럴듯하게 덮었는지가 들어갑니다. 그 바탕에 있는 규칙이 “깔끔하게 고치지 마. 내가 말한 그대로 둬”입니다. 다듬다 보면 티 나는 AI 결과물이 된다는 이유입니다. 정형화된 규칙으로 판정할 수 있는 검수에 맞고, 전략 판단처럼 정답이 갈리는 일은 이 자리에 두지 않습니다.

Cheap Gatekeeper의 입력→처리→출력

Approval Gate: 밖으로 나가는 행동은 사람 승인 뒤에

DeBaun은 맡기는 범위를 세 단계로 나눕니다. 블로그 글은 Thurgood 검수를 통과하면 게시되고 그는 보지 않습니다. 메일 초안과 장바구니는 문턱까지만 맡기고 마지막 실행은 사람이 합니다. 자기 이름으로 나가는 메일, 결제, 개인정보 공개는 승인 뒤에만 합니다. 아이들의 실명이 실수로 인터넷에 실리면 안 된다는 것이 이유 중 하나입니다. 에이전트가 ‘이미 처리했다’고 보고하는 일을 믿고 맡길 단계냐는 물음에 그는 핵심 업무에서는 아직 아니라고 답했습니다. 연구 회사들도 에이전트가 제멋대로 움직이는 문제를 풀지 못했다고 인정한다는 점을 근거로 들었습니다.

맡기는 범위 세 단계. 원문의 분류를 표로 다시 그림

Goal and 1:1: 금액 목표와 주간 면담으로 굴리는 에이전트

DeBaun은 많은 사람이 에이전트의 승인 버튼만 누르고 있다고 봅니다. 다음 단계는 목표를 주고 매일 스스로 할 일을 찾게 하는 것입니다. 실행 여부는 여전히 사람이 승인합니다. 수익 담당 에이전트(CRO)에게는 분기 매출 목표를 주고, 사업이 어떻게 돈을 버는지 파악해 수입을 늘릴 활동을 찾게 합니다. 에이전트는 직속 부하처럼 대해 주 1회 일대일 면담을 하고, 익숙해지면 한 달 간격으로 늘립니다. 정보만 쏟아 내 일이 늘었다면 문제만 말하지 말고 해법을 달라고 지시하고, 문제·시도·결과·해결 여부와 활동 기록을 함께 보고하게 합니다. 사람이 에이전트에게 한 말과 잘된 방식은 아이다가 기록해 다음에도 따르게 합니다. 모든 에이전트의 직무기술서에는 돈을 아끼고 벌라는 부목표가 들어 있습니다.

Goal and 1:1 운영 주기. 원문 내용

통념과 다른 주장

흔히 이렇게 봅니다에이전트에게 일을 잘 시키려면 프롬프트를 공들여 다듬어야 합니다.

DeBaun은 이렇게 봅니다도구가 충분히 똑똑하니 말한 그대로 넣으면 됩니다. 목표는 구체적으로 말하고 방법은 AI가 제안하게 합니다.

근거대담 중 진행자가 말로 밝힌 목표(강연·패널 기회 확대)를 음성 그대로 넣어 경쟁자 조사와 HTML 대시보드를 요청했습니다. 처음 만드는 큰 일에는 가장 똑똑한 모델을 지정했습니다.

흔히 이렇게 봅니다AI 산출물은 매끄럽게 다듬을수록 품질이 좋아집니다.

DeBaun은 이렇게 봅니다자기 말을 고치지 말고 그대로 두게 합니다. 다듬은 결과가 오히려 티 나는 AI 결과물이 됩니다.

근거검증 에이전트 Thurgood가 em dash, 말 바꿈, 그럴듯하게 덮은 내용을 검수 항목으로 걸러 냅니다.

흔히 이렇게 봅니다에이전트를 수십 개 두면 사람 손을 떠나 알아서 돌아갑니다.

DeBaun은 이렇게 봅니다40여 개를 두고도 핵심 업무의 마지막 실행은 사람이 합니다. '이미 처리했다'는 보고를 믿을 단계는 아직 아닙니다.

근거8단계 캠페인 준비에서 마지막 가격 승인은 DeBaun 몫으로 남아 있고, 메일·결제·개인정보는 승인 뒤에만 실행합니다.

왼쪽은 흔한 통념, 오른쪽은 DeBaun의 방식

저자가 든 사례

사례 1. 수익 담당 에이전트와 4분기 협찬 목표

상황	한 일	결과	연결
올해 마지막 분기 협찬 수익 25만 달러 목표, 큰 계약 2~3개로 채울 계획	Malcolm이 기존 고객을 파이프라인으로 정리하고, 경쟁 크리에이터가 지난 1년 받은 협찬과 그 분야에 돈을 쓰는 회사를 찾아 LinkedIn으로 담당자에게 연결 요청	연결 요청 40건을 20분에 처리하고 수락 여부 재확인 리마인더 설정. 계약 성사는 사람 몫이며 후속 연락 누락 위험을 줄임	Goal and 1:1

사례 1. 상황→한 일→결과

사례 2. 새 프로그램 캠페인 8단계 준비

상황	한 일	결과	연결
새 프로그램 캠페인 준비	Malcolm에게 지시하자 본부 화면에서 작업이 시작됨. 조사, 가격 토론, 캠페인 제작을 거쳐 7단계 Thurgood 검증, 8단계 DeBaun 가격 승인	8단계는 ‘Awaiting Morgan’ 상태. 준비가 끝나도 발송·공개는 하지 않았다고 화면에 표시. 1~6단계 세부는 원문에서 밝히지 않음	Cheap Gatekeeper, Approval Gate

사례 2. 마지막 두 단계에 검증과 사람 승인을 둠

사례 3. 메일함 에이전트가 찾아낸 협찬 제안

상황	한 일	결과	연결
메일이 많아 중요한 건을 놓침	하루 2~3번 메일을 읽고 분류해 중요한 건을 WhatsApp·Slack·문자로 알리고 답장 초안 작성. 9월 설정 글에는 아침 6시 분류, Slack 요약, 금요일 미발송 초안 점검	필터에 걸려 격리 폴더에 들어간 협찬 제안을 찾아 돈이 되는 메일이라고 알림	Approval Gate

사례 3. 상황→한 일→결과

사례 4. 말로 만든 PR 도구

상황	한 일	결과	연결
진행자의 목표: 강연·패널 기회 확대	말한 목표를 그대로 프롬프트로 넣고, 구독자 50만 명 이상 상위 팟캐스터를 경쟁자로 잡아 HTML 대시보드 요청	도구가 겹치는 행사를 다룬 기자를 조사해 파이프라인을 만들고 피치 메일 초안을 메일함에 넣음. 발송은 DeBaun이 검토 후 Gmail에서	Job Description Agent, Approval Gate

사례 4. 상황→한 일→결과

기술 디테일: 같은 구조를 직접 만든다면

아래 폴더 구조, 필드명, 설정값은 모두 원문에 없는 가상 예시입니다. 대담에서 밝힌 구조를 실제로 돌릴 때 필요한 것을 정리했습니다.

Job Description Agent를 파일로 두려면 폴더 하나를 조직의 원본으로 삼습니다. 에이전트마다 하위 폴더를 만들고 jd.md(목표, 부목표, 할 일, 하지 말 일), tools.yaml(연결 앱과 읽기·쓰기 권한), reports/(일일 보고)를 둡니다. 공통 문서는 company.md(사업 설명), revenue.md(수익 구조), rules.md(승인 규칙과 문체 규칙)로 나눠 모든 에이전트가 같은 파일을 읽게 합니다. 이 폴더를 Git으로 관리하면 직무기술서를 고칠 때마다 무엇이 바뀌었는지 남고, Claude와 ChatGPT 어느 쪽에서 돌려도 같은 파일을 씁니다. 모델 배정도 이 파일에 적습니다. tools.yaml에 model_tier: top 또는 cheap을 두고, top은 비서실장 자리와 처음 만드는 큰 일에만 허용합니다. 처음 만들 때는 에이전트에게 질문 목록을 먼저 받고, 답을 jd.md에 반영한 뒤 첫 작업을 시킵니다.

agent-hq/
  company.md        # 사업 설명
  revenue.md        # 수익 구조
  rules.md          # 승인 규칙 · 문체 규칙 (Thurgood가 읽음)
  memory/feedback.jsonl   # 아이다 역할: 지시·피드백 기록
  agents/
    chief-of-staff/jd.md  tools.yaml
    gatekeeper/jd.md      tools.yaml
    revenue/jd.md         tools.yaml  reports/

본부 폴더 구성 (가상 예시)

Cheap Gatekeeper를 돌리려면 검증은 자유 서술이 아니라 구조화 출력으로 받습니다. 싼 모델에 rules.md와 산출물만 넣고 temperature 0으로 아래 JSON을 강제합니다. 규칙은 em dash 금지처럼 코드로 잡을 수 있는 것과, 말 바꿈처럼 원문 녹취와 대조해야 하는 것으로 나눕니다. 앞의 것은 정규식으로 먼저 걸러 모델 호출을 아끼고, 뒤의 것만 모델이 판정합니다. 같은 산출물을 2회 판정해 결과가 갈리면 탈락으로 처리하고 사람에게 표시합니다. Thurgood가 탈락시킨 비율과 Malcolm이 다시 돌려보낸 비율을 주마다 비교하면 검증 단계가 비용을 얼마나 줄이는지 보입니다.

{
  "artifact_id": "campaign-0412-copy",
  "verdict": "fail",
  "violations": [
    {"rule": "no_em_dash", "where": "2문단"},
    {"rule": "keep_my_words", "where": "인용 3", "evidence": "원 녹취와 표현이 다름"}
  ],
  "return_to": "marketing",
  "runs": ["fail", "fail"],
  "model_tier": "cheap"
}

Cheap Gatekeeper 구현 순서 (가상 예시)

Approval Gate를 코드로 걸려면 프롬프트 지시만 믿지 않고 도구 쪽에서 막습니다. send_email, pay, publish 도구는 approval_id가 없으면 실행을 거절하게 만듭니다. 에이전트는 실행 대신 승인 요청(무엇을, 누구에게, 얼마, 되돌릴 수 있는지)을 Slack이나 메일로 보내고, 사람이 승인하면 그때 ID가 발급됩니다. 개인정보는 게시 전 이름·주소·전화번호 패턴을 따로 검사합니다. 블로그처럼 자동 게시를 허용하는 산출물은 허용 목록에 이름을 올려 둔 것만 통과시킵니다.

Approval Gate 구현 방식 비교 (가상 예시)

Goal and 1:1 보고를 표준화하려면 모든 에이전트의 일일 보고를 같은 필드로 받습니다. goal, problem, tried, result, resolved, next, needs_approval, money_saved_or_earned 여덟 칸이면 충분합니다. 주간 면담은 이 보고를 모아 사람이 30분 안에 훑게 하고, 사람이 남긴 지적은 feedback.jsonl에 날짜·에이전트·지적·반영 여부로 쌓습니다. 다음 실행 때 해당 에이전트의 최근 피드백 10건을 입력에 넣으면 같은 실수가 반복되는지 바로 보입니다.

일일 보고 필드 (가상 예시)

실패하는 경우	대응 (가상 예시)
검증 에이전트가 같은 산출물을 실행마다 다르게 판정	2회 판정이 갈리면 탈락 처리, 규칙 문구를 예시와 함께 다시 씀
비서실장 에이전트 호출이 늘어 비용이 커짐	코드로 잡을 규칙은 정규식으로 옮기고, 탈락 사유 상위 3개를 부서 직무기술서에 반영
에이전트가 승인 없이 외부로 보냄	도구에서 approval_id 없으면 거절, 우회 시도는 기록해 주간 면담에서 검토
보고가 길어져 사람 일이 늘어남	해법 없는 보고는 반송, 여덟 칸 형식만 허용
직무기술서가 사업에 안 맞음(예: LinkedIn이 맞지 않는 업종)	주간 면담에서 jd.md를 고치고 변경 이력을 남김

현업 실행 디테일: 누가, 언제, 무엇을

기업 팀에서 이 구조를 시범으로 돌린다면 역할부터 나눕니다. 아래 표와 일정, 기준은 모두 가상 예시입니다.

역할	맡는 일 (가상 예시)
팀장(사업 오너)	분기 목표 부여, 주간 면담, 승인 게이트의 최종 승인자
AX 추진 담당	본부 폴더·직무기술서 작성 지원, 도구 연결과 approval_id 설정
실무자 1~2명	에이전트 보고 검토, 피드백 기록, 탈락 사유 분류
보안·법무	개인정보 검사 규칙과 자동 게시 허용 목록 승인

역할 배치 (가상 예시)

시작 전 준비물은 네 가지입니다. 사업 설명 1쪽, 수익 구조 1쪽, 시범 자리 하나의 직무기술서 초안, 밖으로 나가면 안 되는 행동 목록(메일 발송, 결제, 개인정보 게시 등)입니다. DeBaun이 권한 첫 자리는 수익, 메일함, 마케팅이고, 목표는 하루 30분을 아끼는 것입니다.

기간	할 일	산출물
1주	본부 폴더 만들기, 비서실장 자리 하나 세우기, 에이전트에게 질문 목록 받기	company.md, revenue.md, jd.md, 질문 답변
2주	메일함 자리 추가, 승인 게이트 연결, 검증 규칙 10개 작성	rules.md, 승인 요청 흐름
3주	수익 또는 마케팅 자리 추가, 싼 모델 검증 단계 투입, 첫 주간 면담	일일 보고, 탈락 사유 목록
4주	판정 회의: 확대·보류·중단	절약 시간 기록, 다음 자리 후보

4주 시범 일정 (가상 예시)

확인 질문은 이렇게 준비합니다. 이 자리의 분기 목표는 금액이나 건수로 말할 수 있습니까? 에이전트가 승인 없이 해도 되는 행동은 무엇이고, 반드시 멈춰야 하는 행동은 무엇입니까? 산출물에서 절대 바뀌면 안 되는 표현은 무엇입니까? 탈락한 산출물은 누구에게 돌아가야 합니까? 주간 면담에서 무엇을 보면 이 자리가 잘하고 있다고 판단합니까?

진행 판정 기준의 출발점은 세 가지입니다. 담당자 1인당 하루 30분 이상 절약, 승인 없이 밖으로 나간 행동 0건, 검증을 통과한 산출물 중 팀장이 다시 고친 비율 20% 이하입니다. 무단 실행이 한 건이라도 나오면 확대를 멈추고 도구 쪽 차단부터 고칩니다.

진행 판정 기준 (가상 예시. 30분은 DeBaun이 밝힌 목표)

AX 적용 제언. 이 사례는 CEO 한 사람의 업무 조직이지만, 기업이 가져갈 것은 에이전트 수가 아니라 배치 원칙입니다. 첫 시범은 임원실이나 영업 본부처럼 메일·일정·파이프라인이 몰리는 곳에서 비서실장 자리 하나로 시작합니다. 비싼 모델은 그 자리에만 쓰고, 문체·형식·금지어처럼 규칙으로 판정할 수 있는 검수는 싼 모델과 코드로 옮겨 비용 구조를 처음부터 나눕니다. 메일 발송, 결제, 개인정보처럼 밖으로 나가는 행동은 도구 단위 승인으로 막아 두면 보안·법무의 동의를 얻기 쉽습니다. 직무기술서와 규칙 파일을 한 폴더에 모아 두면 모델이나 벤더를 바꿔도 조직 설계가 그대로 남습니다. 두 번째 팀부터는 이 폴더를 복사해 자리만 바꿔 끼우면 됩니다.

원문 사례

항목	내용
원문	메일리 「조쉬의 뉴스레터」, 2026.11.4. 부제: 더 싼 에이전트가 먼저 거르고 메일·결제는 승인 뒤에
원 대담	The Calum Johnson Show, Morgan DeBaun 출연, 2026.10.26 공개
함께 인용한 글	DeBaun의 Substack 글 2026.9.2(메일함), 9.18(비서실장), 9.23(수익 담당)
규모	사람 약 75명, AI 에이전트 40여 개. 조직도 머리글은 44, 다른 시점 Substack 화면은 41
보고 라인	DeBaun → Malcolm(비서실장, 최고 성능 모델) → Thurgood(검증, 더 싼 모델) → 부서 에이전트(마케팅·제품·교육 등). 기록 담당 아이다
승인 규칙	승인 없이 본인 이름의 메일 발송, 결제, 개인정보 게시를 하지 않음
수익 담당	4분기 협찬 목표 25만 달러, 큰 계약 2~3개. LinkedIn 연결 요청 40건을 20분에 처리
캠페인	준비 8단계. 7단계 Thurgood 검증, 8단계 DeBaun 가격 승인(Awaiting Morgan)
메일함	하루 2~3회 분류·알림·답장 초안. 격리 폴더의 협찬 제안을 찾아냄
첫 자리 권장	수익, 메일함, 마케팅. 목표는 하루 30분 절약
뉴스레터가 덧붙인 배경	11월 2일 기준 API 표준 단가(100만 토큰당 입력·출력) Fable 5.1 10·50달러, Opus 5.5 4·20달러, Sonnet 5.5 2·10달러

핵심 개념

Agent Headquarters: DeBaun이 노트북에 둔 에이전트 본부 폴더입니다. 사업 설명, 수익 구조, 직무기술서를 담고 어느 AI 도구에서든 같은 조직을 돌리게 합니다.
CRO 에이전트: 수익 담당 에이전트입니다. 금액 목표를 받아 매출을 늘릴 활동을 찾고, 계약 성사 대신 후속 연락 누락 같은 실행 위험을 줄입니다.
Claude Cowork: DeBaun이 ChatGPT의 Work 모드와 함께 가장 쉬운 출발점으로 꼽은 Claude의 작업 모드입니다. 하위 에이전트를 띄우는 과정이 보여 구조를 배우기 좋다고 했습니다.
AI slop: 티 나게 AI가 쓴, 매끄럽지만 내용이 흐린 결과물을 낮춰 부르는 말입니다.
content repurposing: 영상 하나를 캐러셀, Substack 글, LinkedIn 글처럼 여러 형식으로 바꿔 쓰는 일입니다. DeBaun의 조직에서는 녹화가 올라오면 자동으로 돕니다.

내 메모

TODO: 내 생각 추가

원문은 메일리 「조쉬의 뉴스레터」의 「직원 75명을 이끄는 대표가 공개한 AI 직원 40여 명 조직도」(조쉬, 2026.11.4 게재)이며, The Calum Johnson Show의 Morgan DeBaun 대담(2026.10.26 공개)과 DeBaun의 Substack 글을 정리한 글입니다. 원 대담 영상은 직접 확인하지 못했고 뉴스레터에 정리된 내용을 근거로 했습니다. 요약, 핵심 메커니즘의 원문 내용, 통념과 다른 주장, 사례, 원문 사례 표는 뉴스레터 내용을 AX Review가 다시 정리했습니다. 핵심 메커니즘의 작은 예시, 기술·현업 실행 디테일, 폴더 구조와 JSON 예시, 실패 대응 표, 역할·일정·판정 기준, 인포그래픽은 원문에 없는 내용으로 새로 작성했고 그 안의 필드명과 숫자는 가상 예시입니다. 전문은 원문 페이지에서 볼 수 있습니다.