법무법인 진주 — Claude Code 기반 AI 로펌 오케스트레이터

8명의 전문 lawyer agent를 하나로 합치지 않고, 각자 독립 저장소를 유지한 채 오케스트레이션 레이어에서 배정·협업·취합을 수행하는 Claude Code 기반 AI 로펌.

개요

kipeum86/legal-agent-orchestrator는 “법무법인 진주”라는 가상의 로펌 운영 모델을 오픈소스로 구현한 저장소다. 질문이 들어오면 중앙 오케스트레이터가 사건 성격을 분류하고, 어떤 변호사 에이전트를 몇 명 투입할지 결정한 뒤, 순차 핸드오프·병렬 조사·다중 라운드 토론 같은 협업 방식을 선택한다.

핵심은 단일 초거대 에이전트로 통합하지 않는다는 점이다. 각 lawyer agent는 원래 저장소를 그대로 유지하고, orchestrator는 필요한 순간에만 호출한다.

설계 핵심 — “합치지 않고 호출한다”

이 프로젝트에서 가장 중요한 설계 선택은 subordinate agent를 건드리지 않는 것이다.

  • 김재식 변호사(general-legal-research) 저장소를 수정하면 다음 실행부터 바로 반영
  • 한석봉 변호사(legal-writing-agent)의 프롬프트를 바꿔도 merge 없이 즉시 반영
  • 오케스트레이터는 각 에이전트의 CLAUDE.md, skills, knowledge base를 직접 덮어쓰지 않음

이 구조 덕분에 개별 에이전트의 전문성을 독립적으로 발전시키면서도, 실제 사건 처리 시에는 하나의 로펌처럼 묶어 쓸 수 있다. 소프트웨어 구조로 보면 “에이전트 합병”이 아니라 “에이전트 런타임 조정 계층”에 가깝다.

에이전트 구성

공개 설명 기준으로 총 8명의 lawyer agent가 연결된다.

  • general-legal-research
  • legal-writing-agent
  • second-review-agent
  • PIPA-expert
  • GDPR-expert
  • game-legal-research
  • contract-review-agent
  • legal-translation-agent

역할도 일반 리서치, 법률 문서 작성, 2차 검토, 한국/EU 개인정보, 게임 산업, 계약 검토, 법률 번역처럼 분리돼 있어 단순 병렬화보다 “전문화된 워크플로우 오케스트레이션”에 가깝다.

운영 모델

사건이 들어오면 시스템은 대략 다음 순서로 움직인다.

  1. 질문 분류
  2. 담당 에이전트 선정
  3. 협업 패턴 결정
  4. 중간 결과와 출처 수집
  5. 최종 산출물 조립

최종적으로는 case-report.md 하나에 전체 과정이 정리된다. 공개 설명 기준으로는 샘플 결과물에 작업 이벤트 47개, 출처 33개, 에러 자가 복구 기록까지 포함된다. 즉 결과만 내는 것이 아니라, “어떤 과정으로 그 결론이 나왔는가”를 재구성 가능한 형태로 남긴다.

장점과 비용

장점:

  • 개별 에이전트 저장소를 독립 진화시킬 수 있음
  • merge 없는 즉시 반영 구조
  • 감사 추적(audit trail)과 출처 중심 운영
  • 단일 에이전트보다 역할 분담이 명확함

단점:

  • 케이스당 15~30분 소요
  • 토큰 소모가 큼
  • 도메인 특화 멀티 에이전트 시스템이라 운영 비용이 낮지 않음

즉 이 프로젝트는 “빠른 답변 봇”이 아니라, 느리더라도 절차와 근거를 남기는 전문 업무형 에이전트 시스템으로 보는 편이 맞다.

왜 중요한가

이 저장소는 moc-claude-code 생태계에서 멀티 에이전트를 어떻게 조직 단위로 확장할 수 있는지를 보여주는 사례다. 많은 프로젝트가 에이전트들을 한 프로세스나 한 프롬프트 안에 밀어 넣는 반면, 법무법인 진주는 다음 원칙을 분명히 보여준다.

  • 전문 에이전트는 독립 저장소로 유지
  • 오케스트레이터는 배치·조정·합성만 담당
  • 결과물보다 절차와 감사 가능성도 제품의 일부

이 패턴은 법률뿐 아니라 회계, 리서치, 보안 검토, 정책 분석 같은 고신뢰 문서 업무에도 그대로 확장될 수 있다.

Sources