팀 전체에 에이전트 배포하기¶
AI 에이전트 도입에서 어려운 부분은 하나를 실행하는 것이 아니라 모두를 위해 실행하는 것입니다. 즉, 동일한 환경, 적절한 접근 권한, 그리고 예측 가능한 비용입니다. Pod를 사용하면 조직 관리자가 에이전트 환경을 한 번 구축하고 모든 멤버가 각자의 복사본을 실행합니다 — 노트북마다 별도로 설정할 필요도, 구성 불일치도, 여러 머신에 흩어진 자격 증명도 없습니다.
이 모든 것은 컨트롤 센터 → Pods에서 이루어집니다(관리자 및 소유자용, admin.skydeck.ai에서 로그인).
1. 기본 제공 에이전트 Pod로 시작하기¶
가장 빠른 배포 방법은 시스템 Claude Code Pod입니다 — 바로 사용할 수 있는 코딩 에이전트
환경(Ubuntu, git, GitHub CLI, Claude Code, 영구 /workspace)입니다. 이를 켜고 누가 볼 수
있는지 선택하십시오: 모두, 또는 특정
그룹입니다. 멤버는 다음에
워크스페이스를 열 때 자신의 Pod 카탈로그에서 이를 찾을 수 있습니다.
2. 맞춤형 Pod로 나만의 환경 만들기¶
팀에 베이스 이상의 것이 필요할 때 — 자체 리포지토리, 자체 툴체인, 다른 에이전트 — 맞춤형 Pod를 만드십시오:
- SkyDeck 기본 이미지에서 시작하여, 사전 설치할 에이전트(Claude Code,
OpenClaw, Hermes, JupyterLab, 또는 없음)를 선택하고,
/workspace에 클론할 리포지토리를 지정하고, 시작 명령어와 노출 포트를 추가하고, 크기(Small부터 X-Large까지)를 선택하십시오 — 또는 완전히 구성된 환경을 위해 자체 이미지를 사용하십시오. - 이를 사용할 그룹으로 범위를 지정하십시오 — 엔지니어링에는 코딩 Pod, 분석가에는 JupyterLab Pod, 지원팀에는 OpenClaw Pod를 제공합니다.
- 중앙에서 업데이트하십시오: 새 이미지 태그를 푸시하고 Pod를 편집하면 멤버는 다음 실행 시 새 환경을 받습니다.
Pod를 실행하는 모든 사람은 동일하고 격리된 머신을 얻습니다 — 같은 도구, 같은 에이전트, 각자의 워크스페이스입니다.
3. 지출에 가드레일 설정하기¶
에이전트 플리트는 비용이 누군가를 놀라게 하면 배포에 실패합니다. 컨트롤 센터 → Pods에서 정책을 미리 설정하십시오:
- 조직 전체를 위한 월별 예산과 초과 시 동작 — 새 실행 차단, 경고, 또는 허용 및 추적입니다.
- 기본적으로 멤버별 한도를 두고, 한 팀이 더 필요한 경우 그룹별 한도를 설정합니다.
- 멤버당 동시 실행 Pod 수를 제한하여 누구도 예상치 못한 플리트를 만들지 못하게 합니다.
- 유휴 자동 절전(기본 20분)으로 잊혀진 Pod가 스스로 청구를 멈추도록 합니다 — 상시 실행 에이전트를 운영하는 팀의 경우 이 시간을 늘리거나 비활성화하십시오.
각 Pod는 실행 전에 시간당 요금(크기별, 그리고 관리형 에이전트 추가 요금 포함)을 표시합니다. 실행 중인 Pod는 시간당 컴퓨팅 비용이, 절전 중인 Pod는 스토리지 비용만 부과됩니다.
4. 실행 현황 확인하기¶
동일한 컨트롤 센터 페이지가 플리트 현황을 보여줍니다: 예산 대비 이번 달 지출, 누가 얼마를 지출하는지, 그리고 조직 내 실행 중인 모든 Pod입니다 — 무언가 켜진 채로 남아 있거나 잘못된 경우 관리자가 직접 절전, 중지, 또는 삭제할 수 있습니다.
Info
효과적인 배포 방법: 기본 한도로 하나의 파일럿 그룹에 Claude Code를 활성화한 다음 → 자체 리포지토리와 각 팀에 필요한 에이전트를 갖춘 맞춤형 Pod를 추가하고 → 그룹별로 사용 범위를 넓히면서 사용량이 정당화되는 곳에서는 한도를 늘리십시오. Pod는 중앙에서 정의되므로, "팀의 에이전트 업그레이드"는 IT 프로젝트가 아니라 이미지 태그 편집입니다.