"자료 조사도 해줘, 문서도 써줘, 오류도 찾아줘, 검토도 해줘." 한 대화창에 이렇게 다 쏟아부으면 답변이 산만해집니다. 앞에서 정한 방향이 흐려지고, 검토와 실행이 섞입니다. AI가 부족해서가 아니라 역할이 없어서 생기는 일입니다.
회사에 담당자가 있는 것처럼 AI에게도 역할을 정해줄 수 있습니다. 리뷰 담당, 오류 해결 담당, 문서 정리 담당, 테스트 확인 담당, 자료 조사 담당. 클로드 코드에서는 이렇게 역할을 나눠둔 AI를 서브에이전트라고 부릅니다.
"지시문을 길게 쓰면 되는 것 아닌가요?"라는 질문을 자주 받습니다. 다릅니다. 프롬프트로 해결하는 방식은 매번 처음부터 설명해야 하고, 지난 대화의 맥락이 다른 작업과 섞이고, 결과물 품질이 들쭉날쭉합니다. 서브에이전트는 역할별로 맥락이 분리되고 지시문이 파일로 남아 재사용됩니다. 매번 설명해야 하는 임시직과, 직무 매뉴얼을 가진 담당자의 차이입니다.
제가 가장 먼저 만든 건 요청을 받아 넘기는 역할입니다. "카드뉴스 만들어줘"는 카드뉴스 담당에게, "릴스 대본 써줘"는 대본 담당에게, "강의 커리큘럼 짜줘"는 커리큘럼 담당에게 넘깁니다. 이 담당자는 직접 결과물을 만들지 않습니다. 맞는 사람에게 넘기기만 합니다. 이 구조를 쓰고 나서 요청을 분류하는 시간이 없어졌습니다.
콘텐츠 쪽은 릴스 대본, 썸네일 카피, 카드뉴스 제작으로 담당을 나눠뒀습니다. 운영 쪽은 콘텐츠 일정과 성과 기록, 강의·미팅 할 일, 메일 답장 초안, 캘린더 조회와 등록, 광고 문의 응대까지 각각 따로 뒀습니다. 메일 담당은 초안까지만 만들고 발송은 하지 않게 해뒀습니다. 권한을 나누는 것도 역할 분담의 일부입니다.
처음부터 열 명을 만들 필요는 없습니다. 검토 담당, 문제 해결 담당, 문서 정리 담당 — 이 셋이면 대부분의 업무에서 차이를 바로 느낍니다. AI 활용의 다음 단계는 더 긴 프롬프트가 아니라 더 명확한 역할 분담입니다.