1장. 챗봇에게 일을 맡기기 전에 경계를 그린다
1-1. 대화 상대와 디지털 팀원을 가르는 한 가지 질문
1-2. 자동화·단일 에이전트·멀티에이전트를 구분하는 D-J-A 분리표
1-3. 반복 빈도보다 규칙과 책임으로 첫 업무를 고른다
1-4. 좋은 자동화 후보와 위험한 자동화 후보를 같은 장면에서 비교한다
1-5. 일주일짜리 단일 에이전트 실험을 설계한다
2장. 헤르메스의 두뇌·작업대·직무기술서를 조립한다
2-1. 모델·도구·지시·기억·하네스를 분리해 고장 지점을 찾는다
2-2. 다음 세션이 바로 일하는 온보딩 패킷을 쓴다
2-3. 캐릭터를 ROLE-7 직무기술서로 바꾼다
2-4. 기억과 스킬에 올릴 교정만 선별한다
2-5. 권한표·거부 조건·승인 패킷으로 실행을 잠근다
3장. 뉴스와 커뮤니티를 운영하는 읽기 중심 에이전트를 만든다
3-1. 출처 목록과 수집 창을 고정해 뉴스 원료를 만든다
3-2. URL 정규화·중복 제거는 코드에, 중요도 판단은 에이전트에 맡긴다
3-3. 독자 수준별 요약을 만들되 발행은 승인 큐에서 멈춘다
3-4. 위키 문서에 최신성·민감도·소유자를 붙인다
3-5. 질의응답과 회원 권한 변경을 서로 다른 흐름으로 분리한다
4장. 콘텐츠·이메일·투자 업무에 서로 다른 안전선을 긋는다
4-1. 인기 신호와 내 성과 데이터를 한 소재 카드에 결합한다
4-2. 완성작보다 수정 전후 차이로 개인 문체를 학습시킨다
4-3. 이메일은 약속 후보를 표시하고 발송 직전에 사람에게 넘긴다
4-4. 투자 에이전트의 첫 결과물을 주문이 아닌 논거 카드로 정한다
4-5. 손실 제한·NO-TRADE·주문 승인으로 시스템을 멈추게 한다
5장. 결과를 평가하고 필요한 순간에만 팀으로 확장한다
5-1. 품질·시간·비용·위험을 한 운영판에서 본다
5-2. 좋은 결과와 나쁜 결과를 교정 로그로 바꾼다
5-3. 예약 실행과 장애를 감시하고 복구한다
5-4. 역할을 분리할 증거가 두 개 쌓일 때만 멀티에이전트로 간다
5-5. 30일 동안 한 업무를 디지털 팀 운영체계로 바꾼다