대표가 텔레그램에 한 줄 쓰면, AI 실장단은 어떻게 일할까?

AI 챗봇을 써본 사람은 많습니다. 그런데 실제 업무에서는 이런 질문이 남습니다.

“답변은 잘하는데, 왜 일은 여전히 내가 다 마무리해야 하지?”

PromptCore가 풀고 싶은 문제는 단순히 더 똑똑한 답변을 만드는 것이 아닙니다. 대표가 텔레그램에 한 줄로 지시했을 때, 그 요청이 역할별 AI 실장단에게 나뉘고, 산출물이 만들어지고, 기록과 점검까지 남는 업무 운영 구조를 만드는 것입니다.

1. 시작은 텔레그램 한 줄입니다

사용자는 복잡한 관리자 화면에 들어가지 않습니다. 평소처럼 텔레그램에 요청합니다.

예를 들면 이런 식입니다.

“오늘 소양랩 글 하나 발행하고, PromptCore 상담 CTA도 자연스럽게 넣어줘.”

이 한 줄은 단순 채팅이 아니라 업무 요청입니다. 그래서 바로 답변을 생성하는 것이 아니라, 먼저 어떤 업무인지 해석해야 합니다.

2. 프실장이 의도를 해석하고 승인 경계를 잡습니다

PromptCore 구조에서 프실장은 비서실장 역할입니다.

사용자의 말에서 목적을 읽고, 어떤 실장이 처리해야 하는지 나누고, 공개 발행이나 계정 사용처럼 조심해야 하는 작업은 승인 경계를 확인합니다.

중요한 점은 AI가 무조건 실행하지 않는다는 것입니다. 글 초안 작성, 이미지 생성, 내부 검토는 자동으로 할 수 있지만 외부 발행, 실제 계정 사용, 비용이 발생하는 작업은 사람의 승인 기준이 필요합니다.

3. Hermes Runtime이 일을 나눠 실행합니다

프실장이 방향을 잡으면 Hermes Runtime이 실제 작업 흐름을 관리합니다.

여기에는 작업 큐, 에이전트 호출, 예약 실행, 실패 시 재시도, 결과 회수 같은 기능이 들어갑니다.

사람 입장에서 보면 “블로그 글 써줘” 한마디지만, 내부적으로는 주제 조사, 초안 작성, 이미지 생성, 발행 도구 실행, 결과 검증이 각각 다른 단계로 나뉩니다.

4. 역할별 AI 실장단이 산출물을 만듭니다

PromptCore는 하나의 AI가 모든 것을 처리하는 방식이 아닙니다.

코드실장은 개발과 자동화 스크립트를 다루고, 디자인실장은 화면과 발표 자료를 만들고, 블로그실장은 글과 검색 의도를 정리하고, 쇼츠실장은 짧은 영상 콘셉트를 만듭니다.

여기에 지원실장, 점검실장처럼 특정 역할을 가진 에이전트가 붙으면 업무가 더 세분화됩니다.

이 구조의 장점은 분명합니다. 일을 사람 조직처럼 나눌 수 있고, 각 역할의 산출물 기준을 따로 관리할 수 있습니다.

5. Obsidian과 로그에 남겨 다음 작업의 기준이 됩니다

많은 AI 자동화가 한 번 실행하고 끝나는 이유는 기록이 약하기 때문입니다.

PromptCore는 작업 결과를 Obsidian 지식베이스, 로그, 메모리에 남깁니다. 어떤 주제가 잘 먹혔는지, 어떤 발행에서 실패했는지, 어떤 표현이 브랜드에 맞지 않았는지가 다음 작업의 기준이 됩니다.

AI가 똑똑해지는 것보다 중요한 것은 조직의 기억이 쌓이는 것입니다.

6. Harness가 점검하고 새벽 학습 리포트로 개선합니다

자동화는 잘될 때보다 실패했을 때가 중요합니다.

PromptCore는 실행 결과를 점검하고, 문제가 생긴 지점을 분석하고, 새벽 학습 리포트로 다음 운영 기준을 업데이트하는 흐름을 둡니다.

그래서 “오늘도 돌았다”가 아니라 “무엇이 나아졌는가”를 봅니다.

PromptCore가 말하는 AI 업무 자동화의 핵심

AI 업무 자동화는 챗봇 하나를 붙이는 일이 아닙니다.

입력, 라우팅, 실행, 승인, 기록, 점검, 복구가 하나의 구조로 이어져야 합니다.

PromptCore는 이 구조를 실제 업무에 맞게 설계하고 운영하는 것을 목표로 합니다.

PromptCore 공식 홈페이지: https://promptcore.kr/