대부분의 AI 블로그 SaaS는 키워드 하나 넣으면 글이 나오는 구조입니다. 편하긴 한데, 생성된 글이 전부 같은 톤이에요. 제목만 바꾸면 어느 회사 블로그에 올려도 구분이 안 됩니다.

이미지는 스톡 사진이거나 품질이 떨어지고, SEO 세팅은 플랫폼이 정한 틀 안에서만 가능합니다. 자기 프로젝트의 맥락, 브랜드 톤이나 기술 스택, 콘텐츠 전략 같은 걸 반영할 방법이 없죠.

프로젝트 맥락을 이해하는 시스템은 직접 설계하는 수밖에 없었습니다.

블로그 라이터는 클로드 기반입니다. 텍스트 품질이 높거든요. 이미지 메이커는 코덱스 기반으로 GPT 이미지 생성 모델을 씁니다. 하나로 통일하지 않은 이유는 간단합니다. 각 모델이 잘하는 영역이 다르니까요.

두 에이전트를 병렬로 돌리면 단일 모델보다 결과가 낫습니다. 글 작성부터 이미지 2장 생성까지 약 5~10분이면 끝납니다.

두 에이전트를 병렬로 돌리면 단일 모델보다 결과가 낫습니다. 글 작성부터 이미지 2장 생성까지 약 5~10분이면 끝나요.

LLM 위키는 프로젝트의 모든 정보를 마크다운 위키 폴더에 중앙화한 겁니다. 개요, 코드 설명, 에이전트별 사용법, 문서 간 연결 구조까지 전부 들어 있어요. 일반 README와 다릅니다. README는 사람이 읽는 문서이고, LLM 위키는 AI 에이전트가 세션 시작 시 자동으로 읽는 컨텍스트 문서예요.

저희 팀도 AI 여행사 프로젝트에서 유저 웹과 어드민의 API 타입이 달라 통합 테스트에서 에러가 터진 적이 있습니다. LLM 위키 도입 이후 이런 불일치가 사라졌죠.

위키로 정보를 중앙화하고, 훅으로 자동 로딩하고, 메모리로 이력을 추적합니다. 이 세 가지가 맞물려야 멀티 에이전트가 일관성을 유지해요.

위키로 정보를 중앙화하고, 훅으로 자동 로딩하고, 메모리로 이력을 추적합니다. 이 세 가지가 맞물려야 멀티 에이전트가 일관성을 유지해요.

메모리는 장기와 단기로 나눴습니다. 작업이 끝나면 세이브 메모리 스킬을 호출해 단기 메모리에 기록하고, 중요한 아젠다는 장기 메모리로 승격시킵니다. 일자별로 이력이 쌓이니까 에이전트가 이전 작업을 추적할 수 있게 됩니다.

세션이 사라져도 맥락은 남아야 하니까요. 그게 멀티 에이전트 환경의 전제 조건입니다.

Step 1. 아래 유튜브 영상의 더보기를 클릭합니다.

오르카(Orca) 설치 방법부터 AI 블로그 자동화 세팅까지 한 번에 가능합니다

Step 2. 영상 설명란에 있는 노션 설치 가이드 링크를 클릭합니다. 상세한 설치 순서와 환경 변수 세팅 방법이 정리되어 있습니다.

Step 3. GitHub 저장소에서 코드를 클론합니다.

GitHub: github.com/TOKTOKHAN-DEV/agent-company

Step 4. 오르카 IDE에서 빈 폴더를 열고 클로드 터미널에 설치 명령어를 붙여넣으면 git clone부터 환경 변수, Node.js, npm 라이브러리까지 한 번에 설치됩니다.

Step 5. 설치 후 반드시 세션을 새로 열어야 합니다. 클로드 훅이 세션 오픈 시점에 위키를 읽도록 설정되어 있기 때문입니다.

Step 6. 새 세션에서 "블로그 하나 써줘"라고 입력하면 AI가 위키를 읽고 블로그 라이터 → 이미지 메이커 순서로 실행합니다.

이해하기 어려우시거나, 더 상세한 설명이 필요하시다면 영상 후반부에 방법을 자세히 안내받으실 수 있습니다!

명령어 한 줄이면 설치가 끝나고, 5분이면 세팅이 완료돼요.