AgentOffice 로컬 실험기: 에이전트를 사무실 UI로 바라보기

이 글은 agent-office라는 멀티 에이전트 시뮬레이션 앱을 로컬에서 고쳐가며 실행해 본 기록이다. 처음에는 단순히 “AI 에이전트들이 사무실에서 움직이는 UI” 정도로 보였지만, 손을 대다 보니 더 흥미로운 질문으로 이어졌다.

로컬에서 돌아가거나 기록된 에이전트들의 상태를 하나의 사무실 풍경으로 볼 수 있을까?

이번 실험의 결론부터 말하면, 가능했다. 다만 처음부터 가볍게 가능했던 것은 아니다. Ollama 기반 사고 루프는 내 로컬 환경에서 꽤 무거웠고, Colyseus 버전 차이와 오래된 의존성 문제도 있었다. 그래서 먼저 앱을 “가볍게 관찰 가능한 상태”로 만든 뒤, Paperclip 백업 데이터를 가져와 사무실 UI에 뿌리는 데모까지 붙였다.

시작점

처음 다룬 저장소는 harishkotra/agent-office였다. 구조는 대략 다음과 같았다.

• 서버는 Colyseus 기반의 멀티플레이 룸을 관리한다.
• UI는 Vite/React/Phaser 기반으로 사무실 맵과 패널을 보여준다.
• Alice, Bob 같은 에이전트가 위치, 행동, 생각, 작업, 감정 상태를 가진다.
• Ollama를 붙이면 로컬 모델이 에이전트의 다음 행동을 결정한다.

개념은 매력적이었다. 에이전트를 채팅 로그나 터미널 출력으로만 보는 것이 아니라, “공간 안의 동료”처럼 보는 방식이기 때문이다. 하지만 원본 그대로는 내 로컬에서 매끄럽게 돌리기 어려웠다.

먼저 한 정리

가장 먼저 한 일은 실행 기반을 정리하는 것이었다.

1. 의존성 보안 업그레이드
2. pixel-agents-repo 중첩 구조 제거
3. Ollama URL/model 설정을 환경변수화
4. Colyseus 서버/클라이언트 버전 차이 대응
5. 로컬 테스트용 AI 비활성화 모드 추가

특히 중요한 변화는 이것이었다.

AGENT_OFFICE_AI_ENABLED=false
OLLAMA_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=gemma4:e4b

AGENT_OFFICE_AI_ENABLED=false를 두면 Ollama 사고 루프를 끄고 UI와 이벤트 흐름만 확인할 수 있다. 처음에는 이것이 단순한 우회처럼 보였지만, 결과적으로는 더 좋은 실험 기반이 되었다. 무거운 추론을 잠시 제거하자, “에이전트 상태를 시각화하는 인터페이스” 자체를 훨씬 빠르게 다룰 수 있었다.

Demo Test 버튼

AI 루프를 꺼두면 화면은 가벼워지지만, 에이전트가 생각하거나 작업하는 모습도 사라진다. 그래서 Demo Test 버튼을 추가했다.

이 버튼은 서버의 /api/demo-test를 호출한다. 그러면 서버가 deterministic demo event를 만들어 방에 broadcast한다.

• Alice에게 QA 체크리스트 작업 부여
• Bob에게 blocker triage 작업 부여
• chat 이벤트 전송
• highlight 이벤트 전송
• task board 업데이트
• relationship graph 업데이트

여기서 핵심은 “가짜 데이터”라기보다 “로컬 관찰용 fixture”에 가깝다는 점이다. LLM이 없어도 UI, WebSocket, task board, highlight feed가 살아 있는지 확인할 수 있다.

Paperclip과 연결하기

다음 질문은 자연스럽게 Paperclip으로 넘어갔다.

Paperclip은 내가 로컬에서 실험하던 멀티 에이전트 오케스트레이션 프로젝트다. 현재 서버 소스는 이동되었거나 지워진 상태였지만, .paperclip 인스턴스 데이터는 남아 있었다.

발견한 경로는 다음과 같다.

C:/Users/crescent/.paperclip/instances/default/

그 안에는 PostgreSQL 데이터 디렉터리, 로그, 그리고 SQL 백업이 있었다.

C:/Users/crescent/.paperclip/instances/default/data/backups/

Paperclip 서버를 다시 띄우지 않아도, 최신 SQL 백업을 읽으면 회사, 에이전트, 프로젝트, 이슈, 활동 로그를 복원할 수 있었다. 그래서 AgentOffice 서버에 Paperclip Demo Import 기능을 붙였다.

Paperclip Demo Import

Paperclip Demo Import 버튼은 서버의 /api/paperclip-demo-import를 호출한다.

서버는 최신 Paperclip SQL 백업을 찾아서 다음 테이블을 파싱한다.

• companies
• agents
• projects
• issues
• activity_log

그리고 이 데이터를 AgentOffice의 세계로 변환한다.

Paperclip 데이터	AgentOffice 표현
company	scenario/highlight 제목
agent	사무실 캐릭터
issue	task board 항목
activity_log	highlight 이벤트
agent status	캐릭터 action/mood/risk/momentum

실제 최신 백업에서는 다음 데이터가 들어왔다.

company: Read-Master
agents: 1
projects: 1
active issues: 2
activity events: 17

Paperclip 서버가 꺼져 있어도, 과거의 에이전트 조직 상태를 사무실 UI로 다시 불러오는 데는 충분했다.

흥미로웠던 점

이번 실험에서 가장 흥미로웠던 점은 AgentOffice가 단순한 “AI 캐릭터 놀이”가 아니라는 것이다.

조금만 바꾸면 이것은 로컬 에이전트 시스템들을 위한 관측 레이어가 된다.

터미널 로그는 시간순 기록을 잘 보여준다. 대시보드는 상태 요약을 잘 보여준다. 하지만 사무실 UI는 관계와 분위기를 보여준다. 어떤 에이전트가 바쁜지, 어떤 이슈가 떠 있는지, 조직 전체가 안정적인지 불안정한지 한눈에 느낄 수 있다.

이런 시각화는 정확한 운영 도구라기보다 “인지적 표면”에 가깝다. 내가 지금 무엇을 보고 있는지, 어떤 에이전트가 살아 있는지, 어떤 일이 걸려 있는지를 빠르게 감각화하게 해준다.

이번에 얻은 구조

현재 구조는 이렇게 정리할 수 있다.

Paperclip SQL Backup
        ↓
paperclipImport parser
        ↓
AgentOffice server API
        ↓
Colyseus room broadcast
        ↓
React/Phaser office UI

이 흐름은 서버가 살아 있는 시스템뿐 아니라, 백업/로그/스냅샷만 남은 시스템도 시각화할 수 있게 한다. 이 지점이 마음에 든다. 에이전트 실험은 자주 깨지고, 이동하고, 버려진다. 그래도 흔적이 남아 있다면 다시 하나의 장면으로 불러올 수 있다.

남은 과제

아직 이 실험은 완성된 제품이 아니다. 다음 단계는 명확하다.

• Paperclip 서버가 살아 있을 때 live API polling 연결
• 여러 Paperclip agent를 좌석/팀/역할별로 배치
• activity log를 timeline replay로 재생
• issue 상태별 색상과 zone 표시
• Ollama/LLM loop를 필요할 때만 켜는 hybrid mode
• 번들 크기 줄이기와 UI 패널 정리

특히 live 연결이 붙으면 AgentOffice는 단순한 데모가 아니라 “로컬 에이전트 관제실”에 가까워질 수 있다.

마무리

이번 실험은 꽤 작은 로컬 수선에서 시작했다. 의존성을 올리고, 무거운 모델 호출을 끄고, 데모 버튼을 붙이는 정도였다. 그런데 그 위에 Paperclip 백업을 얹자 방향이 바뀌었다.

에이전트를 꼭 채팅창 안에만 둘 필요는 없다. 작업, 관계, 활동 로그, 실패 흔적까지 하나의 공간으로 볼 수 있다.

AgentOffice는 아직 거칠다. 하지만 이 거친 화면 안에는 내가 좋아하는 가능성이 있다. 로컬의 여러 AI 실험을 한 사무실 안에 불러와서, 사람처럼 보는 것이 아니라 시스템처럼 느끼는 가능성이다.