1import { Agent, Pipeline } from '@hippo/core'
2import { ContextMemory } from '@hippo/context'
3 
4class OrchestratorAgent extends Agent {
5 private context: ContextMemory
6 private agents: Map<string, Agent>
7 
8 async dispatch(task: Task) {
9 const priority = await this.evaluate(task)
10 const agent = this.agents.get(priority.assignee)
11 return agent?.execute(task, this.context)
12 }
13}
14 
15class DevSquad extends Agent {
16 async build(spec: Specification) {
17 const plan = await this.decompose(spec)
18 for (const task of plan.tasks) {
19 await this.subagent.run(task)
20 }
21 }
22}
23 
24class ResearchAgent extends Agent {
25 async scan(query: SearchQuery) {
26 const results = await Promise.all([
27 this.crawlPublicData(query),
28 this.analyzeTrends(query),
29 ])
30 return this.synthesize(results)
31 }
32}
33 
34const pipeline = new Pipeline({
35 orchestrator: new OrchestratorAgent(),
36 context: new ContextMemory(),
37 agents: [
38 new DevSquad(),
39 new ResearchAgent(),
40 new OpsAgent(),
41 new DevOpsAgent(),
42 ]
43})
44 
45await pipeline.initialize()
46await pipeline.run()
1import { Agent, Pipeline } from '@hippo/core'
2import { ContextMemory } from '@hippo/context'
3 
4class OrchestratorAgent extends Agent {
5 private context: ContextMemory
6 private agents: Map<string, Agent>
7 
8 async dispatch(task: Task) {
9 const priority = await this.evaluate(task)
10 const agent = this.agents.get(priority.assignee)
11 return agent?.execute(task, this.context)
12 }
13}
14 
15class DevSquad extends Agent {
16 async build(spec: Specification) {
17 const plan = await this.decompose(spec)
18 for (const task of plan.tasks) {
19 await this.subagent.run(task)
20 }
21 }
22}
23 
24class ResearchAgent extends Agent {
25 async scan(query: SearchQuery) {
26 const results = await Promise.all([
27 this.crawlPublicData(query),
28 this.analyzeTrends(query),
29 ])
30 return this.synthesize(results)
31 }
32}
33 
34const pipeline = new Pipeline({
35 orchestrator: new OrchestratorAgent(),
36 context: new ContextMemory(),
37 agents: [
38 new DevSquad(),
39 new ResearchAgent(),
40 new OpsAgent(),
41 new DevOpsAgent(),
42 ]
43})
44 
45await pipeline.initialize()
46await pipeline.run()
1import { Agent, Pipeline } from '@hippo/core'
2import { ContextMemory } from '@hippo/context'
3 
4class OrchestratorAgent extends Agent {
5 private context: ContextMemory
6 private agents: Map<string, Agent>
7 
8 async dispatch(task: Task) {
9 const priority = await this.evaluate(task)
10 const agent = this.agents.get(priority.assignee)
11 return agent?.execute(task, this.context)
12 }
13}
14 
15class DevSquad extends Agent {
16 async build(spec: Specification) {
17 const plan = await this.decompose(spec)
18 for (const task of plan.tasks) {
19 await this.subagent.run(task)
20 }
21 }
22}
23 
24class ResearchAgent extends Agent {
25 async scan(query: SearchQuery) {
26 const results = await Promise.all([
27 this.crawlPublicData(query),
28 this.analyzeTrends(query),
29 ])
30 return this.synthesize(results)
31 }
32}
33 
34const pipeline = new Pipeline({
35 orchestrator: new OrchestratorAgent(),
36 context: new ContextMemory(),
37 agents: [
38 new DevSquad(),
39 new ResearchAgent(),
40 new OpsAgent(),
41 new DevOpsAgent(),
42 ]
43})
44 
45await pipeline.initialize()
46await pipeline.run()

Agent Architecture · 2026

TEAM HIPPO
AGENT NETWORK

한 명의 사람과 여섯의 AI 에이전트가 함께합니다.

작은 조직이 큰 일을 감당할 때, 늘 부딪히는 벽이 있다. 인력이 없어서, 시간이 없어서, 예산이 없어서. 좋은 뜻을 가진 조직이 실행력의 한계로 멈추는 일이 너무 많다.

AI가 실행의 장벽을 낮추기 시작했을 때, 우리는 그 질문에 다르게 답하기로 했다. Team Hippo는 그 실험의 이름이다.

MISSION

사회적 목적을 가진 조직이 실행력의 한계로 포기하는 일이 없도록, AI 에이전트 팀과 함께 일하는 방식을 만들고 전파한다.

VISION

1인의 판단력과 AI의 실행력이 결합될 때, 작은 조직도 큰 임팩트를 만들 수 있다. Team Hippo는 그 가능성을 증명하는 조직이며, 이 모델이 사회적경제와 공공 영역 전반으로 확산되는 것을 목표로 한다.

OPERATING PRINCIPLES
01
판단은 Hippo가, 실행은 에이전트가
전략 방향, 외부 관계, 최종 결정은 언제나 Hippo가 직접 내린다. 에이전트는 정보 수집부터 문서 초안, 배포, 정산까지 실행 전 영역을 담당한다. 역할의 경계가 명확할수록 팀은 빠르게 움직인다.
02
팀의 기억은 축적된다
Hippo의 판단 방식, 조직의 관점, 사업의 맥락은 Context Agent에 지속적으로 쌓인다. 에이전트가 바뀌어도 팀의 일관성은 유지되고, 시간이 지날수록 팀은 더 정확해진다.
03
모든 루프는 닫힌다
작업의 결과는 평가되고 기록된다. 잘된 것도, 잘못된 것도 팀 전체의 학습 데이터가 된다. 우리는 반복할수록 나아지는 구조를 만들고 있다.
04
실험은 공개된다
Team Hippo의 구조와 운영 방식은 비슷한 고민을 가진 조직들이 참고할 수 있도록 열어둔다. 우리의 실험이 더 많은 조직의 실행력을 높이는 데 쓰이길 바란다.
⬡Context모든 에이전트 참조◈Orchestrator조율 · 우선순위 · 평가⌨Dev Squad빌드 · 구현◎Research탐색 · 분석✦Ops정산 · 문서⚡DevOps배포 · 모니터링HIPPODECISION MAKER— — — 컨텍스트 참조──── 지휘 · 조율● 신호 흐름 (실시간)
에이전트 역할 정의
◈Orchestrator Agent
전체 에이전트 태스크 배분·조율포트폴리오 평가 → Hippo 보고
⬡Context Agent
Hippo의 판단·관점·스타일 아카이빙전 에이전트 공통 기억 레이어
⌨Dev Squad
서비스 개발·유지보수
서브에이전트 팀 운영
◎Research
동향 수집·분석
공공조달 모니터링
⚡DevOps
배포·인프라 운영
장애 감지·알림
✦Ops
정산·문서 자동화
계약 진행 추적
운영 플로우
Context판단 기준 참조·결과 축적Research공고·트렌드 탐지Orchestrator역량·타당성 평가Ops제안서 초안 생성Research리포트 병행 생성Hippo최종 검토·제출
Context기술 판단 기준 참조Orchestrator우선순위 결정Dev Squad기능 구현sub-agentsub-agentDevOps배포·모니터링Orchestrator성과 평가·피드백
Context문서 스타일·사업 맥락 참조Hippo사업 정보 입력Ops문서 초안 자동 생성Ops계약 상태 업데이트Context결과 아카이빙Hippo검토·제출
← 작업 결과 축적 / 판단 기준 제공 →Context Agent팀 전체 기억 레이어OrchestratorHippoDev SquadDevOpsResearchOps
◇

HIPPO · Decision Maker

AI 에이전트를 학습시키고, 무엇을 실행할지 결정합니다.

방향 설정관계 구축최종 결정팀 학습