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title: 에이전트 생성 및 구성
description: 에이전트를 생성하는 데 필요한 최소 필드와 모든 선택적 설정 — 시스템 지침, 환경 변수, 공개 범위, 동시 실행 제한, 보관.
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";

[에이전트](/agents)를 생성하는 데는 단 두 가지만 필요합니다. **이름** 하나와 **[AI 코딩 도구](/providers) 선택** 하나입니다. 나머지는 모두 선택 사항입니다 — 시스템 지침, 모델, 환경 변수, CLI 인자, 공개 범위, 동시 실행 제한 — 기본값으로도 문제없이 작동합니다. 먼저 실행해 보고 나중에 조정하세요. 모든 필드는 언제든지 변경할 수 있습니다.

## 에이전트 생성

전제 조건: 사용 중인 기기에 지원되는 [AI 코딩 도구](/providers)가 최소 하나는 설치되어 있고(Claude Code, Codex 등) [데몬](/daemon-runtimes)이 실행 중이어야 합니다. 아직 여기까지 준비되지 않았다면 [Cloud 빠른 시작](/cloud-quickstart)이나 [자체 호스팅 빠른 시작](/self-host-quickstart)부터 시작하세요.

준비가 끝나면 워크스페이스의 **에이전트** 페이지로 이동해 **+ New**를 클릭하거나 CLI를 사용하세요.

```bash
multica agent create
```

이 폼에는 필수 필드가 두 개뿐입니다. **이름**(워크스페이스 내에서 고유해야 함)과 **런타임**(= AI 코딩 도구 선택)입니다. 나머지 모든 필드는 아래에서 섹션별로 다룹니다.

## AI 코딩 도구 선택

각 런타임은 특정 AI 코딩 도구를 기반으로 합니다. Multica는 그중 12개를 지원합니다. 가장 일반적인 선택지는 다음과 같습니다.

| 도구 | 적합한 경우 |
|---|---|
| **Claude Code** | Anthropic의 공식 도구로, 가장 완성도 높은 기능 집합을 제공합니다. **첫 선택으로 가장 좋습니다** |
| **Codex** | OpenAI 제품으로, 주류 대안입니다 |
| **Cursor** | Cursor 에디터 생태계 사용자 |
| **Copilot** | GitHub 계정 권한을 활용하는 팀 |
| **Gemini** | Google 생태계 사용자 |

나머지 7개(Antigravity, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, Pi, OpenClaw)와 각 도구의 전체 기능 비교표(세션 재개, MCP, 스킬 주입 경로, 모델 선택)는 [AI 코딩 도구 비교](/providers)에서 다룹니다.

## 시스템 지침 작성

**시스템 지침**(`instructions`)은 모든 작업 앞에 추가되어, 에이전트가 어떤 역할을 맡고 어떤 규칙을 따라야 하는지 알려줍니다.

```text
You're a frontend code-review agent. When an issue comes in, read the diff first. Focus only on:
- Styling issues (tailwind class names, box model)
- Accessibility (a11y)
Don't change code — leave suggestions in a comment.
```

비워 두면(기본값) 에이전트는 추가 제약 없이 기반이 되는 AI 코딩 도구의 기본 동작을 사용합니다.

## 모델 선택

대부분의 AI 코딩 도구는 모델 선택을 지원합니다(예를 들어 Claude Code는 Sonnet과 Opus 중에서 고를 수 있습니다). 비워 두면 도구 자체의 기본값이 사용되고, 명시적으로 하나를 선택하면 그 모델이 실행됩니다. 각 도구가 지원하는 모델은 [AI 코딩 도구 비교](/providers)에 정리되어 있습니다.

모델 변경은 **새 작업에만 적용됩니다**. 이미 디스패치된 작업은 디스패치 시점에 고정된 모델로 계속 실행됩니다.

## 사용자 지정 환경 변수 (custom_env)

**사용자 지정 환경 변수**(`custom_env`)를 사용하면 작업 실행 시점에 추가 환경 변수를 주입할 수 있습니다. 대표적인 용도는 API 키 설정이나 업스트림 엔드포인트 전환입니다.

```
ANTHROPIC_API_KEY = sk-...
ANTHROPIC_BASE_URL = https://my-proxy.example.com
```

시스템에 핵심적인 변수는 재정의할 수 없습니다. `PATH`, `HOME`, `USER`, `SHELL`, `TERM`, `CODEX_HOME`, 그리고 `MULTICA_*`로 시작하는 모든 키는 데몬이 조용히 무시합니다(경고 로그는 남기지만 오류는 발생하지 않습니다).

<Callout type="warning">
**`custom_env`의 값은 Multica 서버 데이터베이스에 평문으로 저장됩니다.** 에이전트 list/get 응답은 더 이상 환경 변수 값을 전혀 포함하지 않으며, 불투명한 개수만 반환합니다. 실제 값을 읽으려면 워크스페이스 owner 또는 admin이 전용으로 감사되는 `GET /api/agents/{id}/env` 엔드포인트(CLI: `multica agent env get <id>`)를 호출해야 합니다. 작업을 실행 중인 에이전트는 호스트의 owner 자격 증명을 이용해 다른 에이전트의 환경 변수를 드러낼 수 없습니다. 이 엔드포인트는 에이전트 액터 세션을 거부합니다.

**가치가 높은 secret은 `custom_env`에 넣지 마세요**(운영 데이터베이스 비밀번호, root 수준 토큰 등). 에이전트에는 **권한 범위가 제한된 전용 자격 증명**(읽기 전용 API 키, 단일 스코프 PAT)을 사용하고 정기적으로 교체하세요. 데이터베이스 백업과 DB 감사는 여전히 의미 있는 노출 표면으로 남아 있습니다.
</Callout>

## 사용자 지정 CLI 인자 (custom_args)

**사용자 지정 CLI 인자**(`custom_args`)는 AI 코딩 도구의 명령줄에 하나씩 차례로 덧붙는 문자열 배열입니다.

```json
["--max-turns", "100", "--append-system-prompt", "always respond in Chinese"]
```

최종 명령은 다음과 같이 만들어집니다.

```bash
claude --model <model> --max-turns 100 --append-system-prompt "always respond in Chinese" [...]
```

인자는 셸을 거치지 않고 있는 그대로 전달되므로(주입 위험 없음), 특정 플래그가 인식되는지 여부는 AI 코딩 도구 자체에 달려 있습니다. 이 부분은 도구마다 상당한 차이가 있습니다.

<Callout type="tip">
`custom_env`와 `custom_args`에는 엄격한 상한이 없지만, 실제로는 **각각 10개 이내로 유지하세요**. 너무 많으면 명령줄이 길어지고 시작이 느려지며 유지 관리도 어려워집니다.
</Callout>

## 공개 범위

- **워크스페이스**(`workspace`) — 워크스페이스의 모든 멤버가 할당할 수 있습니다
- **비공개**(`private`) — 워크스페이스 owner, admin, 또는 에이전트 생성자만 할당할 수 있습니다

새 에이전트는 기본적으로 `private`입니다.

**비공개라고 해서 숨겨지는 것은 아닙니다** — 모든 멤버가 목록에서 비공개 에이전트의 이름과 설명을 볼 수 있으며, 다만 민감한 구성은 읽을 수 없습니다(환경 변수 값은 에이전트 list/get 응답에 절대 나타나지 않으며, MCP 구성은 owner가 아닌 사용자에게는 마스킹됩니다). 자세한 의미는 [에이전트 → 누가 에이전트를 할당할 수 있나요](/agents#who-can-assign-an-agent)를 참고하세요.

## 동시 실행 제한

**동시 실행 제한**(`max_concurrent_tasks`)은 이 에이전트가 한 번에 병렬로 실행할 수 있는 작업 수를 제어합니다. 기본값은 **6**입니다. 상한에 도달한 새 작업은 거부되지 않고 대기열에서 대기합니다.

이것은 두 단계 제한 중 "에이전트 계층"에 불과합니다. 데몬 자체가 더 넓은 상한(기본값 20)을 적용하며, 둘 중 더 빡빡한 쪽이 우선합니다. 자세한 내용은 [데몬과 런타임 → 병렬로 몇 개의 작업을 실행할 수 있나요](/daemon-runtimes#how-many-tasks-can-run-in-parallel)에 있습니다.

이 값을 변경해도 **이미 실행 중인 작업은 취소되지 않으며**, 다음에 처리될 작업부터만 적용됩니다.

## 도메인 전문성 연결: 스킬

생성된 에이전트에는 **스킬**을 연결할 수 있습니다 — 작업 실행 시점에 AI 코딩 도구로 자동 전달되는 **지식 팩**(`SKILL.md` + 보조 파일)입니다. 새 스킬을 만들거나, GitHub 또는 ClawHub에서 가져오거나, 기기에 있는 기존 스킬 디렉터리에서 스캔할 수 있습니다. [스킬](/skills)을 참고하세요.

## 보관 및 복원

더 이상 사용하지 않는 에이전트는 **보관**할 수 있습니다 — 일상적인 화면에서는 사라지지만, 이력 데이터(실행한 작업, 작성한 댓글)는 모두 그대로 유지됩니다. 언제든지 **복원**하여 다시 작업에 투입할 수 있습니다.

<Callout type="warning">
**보관은 해당 에이전트에 속한 완료되지 않은 모든 작업을 즉시 취소합니다** — 실행 중, 디스패치됨, 대기 중인 작업이 모두 `cancelled`로 표시되며 계속 진행되지 않습니다. 진행 중인 중요한 작업이 있다면 보관하기 전에 끝까지 완료되도록 두세요.
</Callout>

보관된 에이전트에는 새 작업을 할당할 수 없습니다.

## 다음 단계

- [스킬](/skills) — 에이전트에 지식 팩 연결하기
- [AI 코딩 도구 비교](/providers) — 12개 도구 전체의 기능 비교표
- [에이전트에게 이슈 할당하기](/assigning-issues) — 새로 만든 에이전트를 작업에 투입하기
