발표에서 확인된 핵심 사실

단일 프롬프트 한 줄로 특화된 기술과 워크플로우, 커스텀 아바타를 갖춘 AI 에이전트 팀 전체를 즉시 구축할 수 있게 됐다. NanoCo(나노코)가 슬랙(Slack, 협업 툴) 내에서 AI 에이전트 팀을 생성하는 NanoClaw(나노클로) 통합 기능을 출시하며 구현한 결과다. 사용자는 단일 슬랙 프롬프트를 입력하는 것만으로 각 에이전트가 수행할 전문 기술과 업무 프로세스를 정의하고, 시각적 정체성을 결정하는 커스텀 아바타까지 한 번에 설정한다. 이는 개별 에이전트를 하나씩 설정하던 방식에서 벗어나, 메시지 하나로 다수의 특화 에이전트를 동시에 배치해 팀 단위의 워크플로우를 즉각적으로 구성하는 방식이다.

운영 환경에 최적화된 성능이나 비용을 확보하기 위해 구동 모델을 직접 선택하는 제어권도 제공한다. 개발자와 기업은 NanoClaw 에이전트를 구동하는 기본 LLM(거대언어모델)을 자유롭게 선택해 적용할 수 있다. 성능의 극대화나 운영 비용의 최소화, 또는 이 두 가지 요소의 전략적 조합 등 기업이 우선순위로 두는 최적화 기준에 맞춰 기본 모델을 직접 지정하는 구조다. 결과적으로 사용자가 선택한 LLM의 종류와 특성에 따라 에이전트의 실제 처리 능력과 운영 효율이 결정된다.

에이전트는 고객의 자체 인프라에서 실행되며 Socket

사용자 기기에 머무는 토큰이 외부 서버로 전송되지 않은 채 고객의 자체 인프라에서 에이전트가 계속 실행된다. 소켓 모드(Socket Mode, 외부 공개 URL 없이 슬랙과 연결하는 방식)를 통해 슬랙과 연결하며, 나노코(NanoCo)는 에이전트의 슬랙 토큰을 저장하지 않는다. 마켓플레이스(Marketplace) 리스팅에 명시된 대로 해당 토큰은 사용자의 머신에 그대로 유지된다. 인증 정보의 외부 유출 가능성을 차단하고 인프라 제어권을 고객이 직접 갖는 구조다.

리드 에이전트는 MCP(Model Context Protocol, AI 모델이 데이터 소스나 도구에 연결되는 표준 규약) 도구를 사용해 새로운 에이전트를 직접 생성하고 정의한다. 이 도구를 활용해 에이전트가 따를 구체적인 지침과 정체성을 결정하는 페르소나를 설정하며, 개별 에이전트가 사용할 수 있는 기술과 도구의 종류까지 세부적으로 부여한다. 이렇게 정의된 에이전트들은 또 다른 도구를 통해 공유 채널의 방(room)에 배치된다. 리드 에이전트가 팀의 구성원을 설계하고 적절한 작업 공간에 배치하는 운영 체계를 구축한다.

에이전트는 개별 정체성을 가지며, 단순 챗봇이 아닌 디지털

고유한 이름과 아바타, 역할, 메모리 컨텍스트를 부여받은 개별 에이전트들이 작업 종료 후에도 사라지지 않고 지속적으로 유지된다. 각 에이전트에게는 구체적인 지침과 권한이 따로 설정되며, 이는 사용자가 하나의 챗봇에 긴 프롬프트를 입력해 모든 역할을 수행하게 하던 기존 방식과 대조된다. NanoClaw(나노클로, AI 에이전트 구축 도구)는 이러한 개별 정체성 설정을 통해 단순한 챗봇의 기능을 넘어 소규모 디지털 부서와 유사한 운영 구조를 구현했다.

슬랙(Slack, 협업 툴)의 관리자 및 개발자 인터페이스에 접속해 앱을 직접 만들고, 시크릿과 API 키, 토큰을 수동으로 수집해 관리하던 번거로운 설정 과정이 사라진다. 사용자는 'Connect Slack' 옵션을 선택해 인증과 설치를 거치는 것만으로 즉시 에이전트를 생성할 수 있다. 기존의 복잡한 API 관리 단계를 생략하고 워크스페이스 연결 한 번으로 설정을 끝낼 수 있도록 단순화한 구성이다.

단일 챗봇에 긴 프롬프트를 넣는 방식에서 벗어나, 역할과 메모리, 권한이 분리된 디지털 부서 형태의 에이전트 구조를 설계하는 것이 실질적인 운용 기준이 된다.