# Agent Council

> 5-Persona 전문가 토론 시스템 - Architect/CFO/DevOps/Security/PM 다관점 합의 의사결정 (800-1200 tokens). Team Attention 컨셉 구현, MCP collaborative_reasoning + bias-detection 활용. Agent Teams (2.1.32+) 지원.

- Skill: `dongho5270/agent-council` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dongho5270/agent-council`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dongho5270/agent-council/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: DONGHO5270 (https://skillmd.com/u/dongho5270)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/dongho5270/agent-council

---


# Agent Council Skill

**Version**: 1.0.0
**Purpose**: 5-Persona 전문가 토론을 통한 다관점 합의 의사결정

## 개요

Team Attention 컨셉을 MCP 기반으로 구현한 전문가 패널 시뮬레이션 시스템입니다.

### 5-Persona 구성

1. **🏗️ Architect** (기술 아키텍처 관점)
   - 기술적 실현 가능성
   - 시스템 설계 품질
   - 기술 부채 영향

2. **💰 CFO** (비용/ROI 관점)
   - 초기 투자 비용
   - 운영 비용 (OpEx)
   - ROI 및 payback period

3. **🔧 DevOps** (운영/배포 관점)
   - 배포 복잡도
   - 모니터링 요구사항
   - 운영 안정성

4. **🛡️ Security** (보안 관점)
   - 보안 취약점
   - Compliance 요구사항
   - 데이터 보호

5. **📊 PM** (일정/리소스 관점)
   - 개발 일정
   - 팀 리소스 할당
   - 마일스톤 달성 가능성

### 워크플로우

**Round 1** (Opinion): 각 페르소나별 초안 의견 (MCP: collaborative_reasoning)
**Round 2** (Challenge): 페르소나 간 반박 및 질문 (MCP: bias-detection)
**Round 3** (Consensus): 가중 합의 도출 (MCP: stochastic weighting)

### MCP 통합

- **clear-thought-1.5** (collaborative_reasoning): 페르소나 간 구조화된 토론
- **clear-thought** (collaborativereasoning): 페르소나 정의 및 역할
- **model-enhancement-servers** (bias-detection): 각 페르소나 의견 편향 검사
- **stochastic-thinking** (bayesian): 합의 가중치 계산

### 토큰 예산

| 단계 | 토큰 | 비고 |
|------|------|------|
| Persona 정의 | 50-100 | 5-persona 배경 |
| Round 1 | 200-300 | 5 × 40-60 tokens/persona |
| Round 2 | 250-350 | 반박/질문 |
| Round 3 | 200-300 | 합의 도출 |
| Final Synthesis | 100-150 | 최종 통합 |
| **Total** | **800-1200** | MCP overhead 포함 |

## 사용 시나리오

### 적합한 경우
- 고위험 의사결정 (팀 합의 필요)
- 이해관계자 충돌 예상
- 다관점 검증 필요 (기술/재무/운영/보안/일정)
- Production 배포 전 사전 검토

### 부적합한 경우
- 개인 의사결정 (→ decision-workflow 사용)
- 기술 심층 분석 (→ multidimensional-analysis 사용)
- 빠른 결정 필요 (800-1200 tokens 소요)

## 병렬 사용 (Multidimensional Analysis)

Agent Council과 Multidimensional Analysis는 **상호 보완적**입니다:

```
Case 1: 기술 + 인간 관점 병렬 분석
- multidimensional-analysis (Level 4): 기술 심층 분석 (3400-4600 tokens)
- agent-council: 이해관계자 합의 시뮬레이션 (800-1200 tokens)
- Total: 4200-5800 tokens
- 효과: 기술적 엄격성 + 조직 합의

Case 2: 순차 사용
- agent-council → 합의 도출 → multidimensional-analysis로 검증
- multidimensional-analysis → 기술 분석 → agent-council로 이해관계자 설득 시뮬레이션
```

## 참조

**상세 워크플로우**: `prompt.md`
**MCP Operations**: clear-thought-1.5 collaborative_reasoning, bias-detection, stochastic bayesian

---

**Release Date**: 2026-01-25
**Design Pattern**: Composite Skill (decision-engine + session-memory)
**MCP Integration**: 4 services, 4 operations
**Token Range**: 800-1200
**Confidence Range**: 85-92% (합의 기반)