Faire는 주간 PR 처리량을 두 배로 늘리고, 18개월 걸리던 마이그레이션을 다수의 에이전트를 관리하는 단 한 명의 엔지니어가 맡을 수 있는 수준으로 줄였습니다. Cursor의 클라우드 Agent는 대규모 병렬 처리와 자율성을 통해 이를 가능하게 했습니다. 클라우드 Agent는 로컬 머신의 메모리와 리소스 제약 없이 실행되며, 각 Agent에는 엔지니어처럼 고유한 개발 환경이 제공되어—코드를 작성하고, 테스트하고, 결과물을 검증하고, 소프트웨어를 배포할 수 있습니다.

이제 Cursor는 Faire의 권장 에이전트 기반 개발 플랫폼이 되었으며, 사내 Background Agent 시스템을 대체했습니다. 또한 팀은 Cursor Automations를 사용해 매주 2,000건이 넘는 자율 에이전트 실행을 시작하고 있으며, Slack의 버그 보고서 분류, CI 실패 수정, 코드 리뷰 라우팅 같은 반복 작업에 드는 시간을 절약하고 있습니다.

#클라우드는 확장 가능한 에이전트 병렬 실행을 가능하게 합니다

로컬 머신에서 여러 에이전트를 병렬로 실행하면 금세 로컬 리소스 한계에 부딪히게 됩니다. 각 에이전트가 같은 연산 자원을 두고 경쟁하게 되고, 여러 터미널에 걸쳐 동시에 진행 중인 작업 10개를 관리하는 일 자체가 또 하나의 업무가 됩니다. 수석 엔지니어 Luke Bjerring은 "로컬 머신에서 에이전트를 병렬화할 방법이 있긴 하지만, 훨씬 더 복잡합니다"라고 말합니다.

초기에 Faire는 자체 호스팅 인프라에서 실행되는 Samurai라는 사내 클라우드 에이전트 시스템을 구축해 이 문제를 해결하려고 했습니다. 하지만 개발자 경험을 제대로 갖추려면 상당한 투자가 필요합니다.

Bjerring은 "자체 서버를 구축하는 것은 상당한 투자입니다. 이를 위해 적합한 인재를 채용하고, 머신을 부트스트랩하고, 복잡한 인프라를 지속적으로 유지해야 합니다. 우리는 엔지니어들이 최종 사용자에게 가치를 더하는 일에 집중하길 바랍니다"라고 말합니다.

Faire는 관리형 인프라나 자체 호스팅 머신에서 클라우드 Agent를 실행할 수 있는 유연성을 제공하는 플랫폼을 찾았습니다. 그들은 배포 유연성, GitHub 같은 도구와의 긴밀한 통합, 에이전트의 안정성, 여러 에이전트를 병렬로 관리할 수 있는 깔끔한 인터페이스, 그리고 로컬과 클라우드 간의 매끄러운 전환을 이유로 Cursor를 선택했습니다. 이제 Cursor는 Faire 전사에서 에이전트 기반 개발을 위한 권장 플랫폼이 되었습니다.

#개발 환경은 에이전트에 더 큰 자율성을 제공합니다

병렬화가 효과를 발휘하려면 에이전트가 엔지니어처럼 작업할 수 있어야 합니다. 즉, 의존성을 가져오고, 내부 서비스에 접근하고, 코드를 실행하고, 변경 사항을 검증할 수 있어야 합니다. 개발 환경이 제대로 설정되지 않으면 에이전트는 코드를 작성할 수는 있어도 자기 작업을 끝까지 마무리할 수는 없습니다.

Faire의 개발 환경은 클라우드 에이전트 설정을 까다롭게 만듭니다. 백엔드와 프런트엔드는 각각 별도의 repo에 있고, 저마다 내부 패키지 의존성을 가지며, Gradle과 Bazel로 관리되고, 서로 다른 AWS 자격 증명으로 보호됩니다.

이 복잡성을 단순화하기 위해 Faire는 Cursor의 에이전트 주도 온보딩을 활용합니다. Cursor가 각 repo를 살펴보고 필요한 툴체인과 의존성을 파악한 뒤, 팀이 수정하고 버전 관리할 수 있는 환경 설정을 생성합니다. 더 엄격한 제어가 필요한 워크플로우의 경우, Faire는 Dockerfile을 통해 개발 환경을 정의하고 관리할 수 있습니다.

Faire의 디자이너들은 Playground라는 내부 도구를 사용해 Figma의 디자인 시스템을 코드의 React 컴포넌트로 변환합니다. 개발 환경이 완전히 설정되어 있으면 Cursor는 Playground 서버를 실행하고, React 컴포넌트를 만들고, 디자이너가 에이전트의 작업을 검토할 수 있도록 영상 데모를 녹화할 수 있습니다.

Faire는 Slack 사용 비중이 높은 기업으로, 많은 엔지니어링 작업이 채널에서 올라오는 질문이나 버그 리포트에서 시작됩니다. 엔지니어들은 Slack 스레드에서 직접 @cursor를 호출해 대화 맥락을 클라우드 에이전트에 넘기고, 그러면 에이전트가 조사한 뒤 PR을 가져옵니다.

#Cursor Automations를 활용한 프로그래밍 방식의 에이전트

병렬 에이전트를 실행하는 것만으로는 충분하지 않았습니다. Faire에는 팀의 시간을 아끼기 위해 반복적인 엔지니어링 작업을 자율적으로 처리할 수 있는 에이전트도 필요했습니다. Faire는 25개가 넘는 Cursor Automations를 설정했으며, 이제 별도의 수동 프롬프팅 없이 매주 2,000건이 넘는 자율 에이전트 실행을 수행하고 있습니다. 가장 일반적인 활용 사례는 다음과 같습니다:

• Slack에 보고된 버그 분류. 자동화는 지정된 Slack 채널에서 버그 보고를 모니터링합니다. 이슈가 접수되면 클라우드 Agent가 실행되어 원인을 조사하고, 수정 사항이 담긴 PR을 열고, 작업 요약을 제공합니다.
• PR 자동 복구. PR에서 CI가 실패하면 자동화가 실행되어 실패 원인을 조사하고, 수정 사항을 푸시하고, PR을 업데이트합니다.
• PR 분류 및 전달. 에이전트가 모든 PR에 작성자, 위험도, 크기 기준으로 라벨을 지정한 다음, 각 PR을 그에 맞는 코드 리뷰 워크플로우로 전달합니다.

#병렬 에이전트로 레거시 마이그레이션 자동화

Faire는 리테일러용 대규모 애플리케이션을 MobX에서 React 네이티브 상태 관리로 마이그레이션해야 했을 때, Cursor 위에 Swarm이라는 에이전트 조정 시스템을 구축했습니다.

먼저 스크레이퍼가 코드베이스에서 탐지된 MobX 사용 사례를 모두 찾아 목록을 S3에 저장합니다. 그런 다음 Swarm이 이 목록을 읽고 마이그레이션 작업을 Cursor 클라우드 Agent에 위임하며, 각 Agent는 Cursor의 인프라에서 서로 격리된 자체 VM으로 실행됩니다. 한 Agent가 작업을 마치고 PR을 병합하면, Swarm은 바로 다음 작업을 시작합니다.

원래라면 전체 팀이 수작업으로 18개월은 걸렸을 일을, 이제는 한 명의 엔지니어가 여러 클라우드 Agent를 관리하며 조율합니다.

#하루도 채 안 되어 빌드 프리뷰 구축하기

Faire의 웹 애플리케이션은 크고 복잡해서, 작은 변경이 어떻게 동작하는지 확인하려면 전체 앱을 로컬에서 띄워 봐야 하는 경우가 많습니다. 플랫폼 팀의 시니어 엔지니어 Blair McAlpine은 개발자가 PR을 만들 때마다 샌드박스가 자동으로 실행되고, 팀이 변경 사항을 원격으로 직접 확인하고 상호작용할 수 있는 프리뷰 도구를 만들고자 했습니다.

McAlpine은 Cursor를 사용해 빌드를 계획하고 실행했습니다. 그는 플랜 모드에서 시작해 단계별 플랜을 다듬었고, 각 단계는 각각 별도의 PR로 나뉘도록 범위를 정했습니다. 그런 다음 그 플랜을 클라우드 Agent에 넘겼습니다. 에이전트는 두 시간 동안 실행되며 플랜의 각 단계를 구현한 스택된 PR 5개를 만들어냈습니다.

McAlpine이 몇 주는 걸릴 것이라 예상했던 일은 클라우드 Agent로 하루도 채 걸리지 않았습니다.

Faire는 이제 다음 병목에 주목하고 있습니다. 엔지니어링 산출량이 2~3배 수준에 가까워지면서, Faire는 이제 같은 수준의 레버리지가 더 넓은 제품 개발 과정 전반에서 어디에 추진력을 만들어낼 수 있을지 살펴보고 있습니다. "팀이 코딩 에이전트로 더 큰 레버리지를 얻게 되면서 제약도 달라지고 있습니다"라고 Bjerring은 말합니다. "이제의 기회는 인접 팀들도 그 효과를 확장할 수 있도록 돕는 것입니다. 그러면 기존 인력 범위 안에서 리소스를 재배치하고 더 야심찬 일까지 해낼 수 있습니다."

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클라우드 Agent로 엔지니어링 속도를 병렬화하고 있다면, Cursor 평가판을 시작하려면 문의하세요.