솔직히 말하면, AI 에이전트 처음에 그냥 무서웠어요
AI 에이전트라는 말, 작년까지만 해도 SF 영화에서나 나올 법한 이야기 같았죠. 근데 2026년이 되고 나니, 이게 이제 선택이 아니라 필수가 된 것 같아요. 제가 직접 지난 2주간 AI 에이전트 자동화를 도입해보면서 겪은 경험담 공유해볼게요.
출처: Unsplash
왜 AI 에이전트가 뜨는 거죠?
결론부터 말하면, AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아니에요. 스스로 생각하고, 계획을 세우고, 도구를 써서 문제를 해결하는 존재죠. 예를 들어:
- 뉴스 스크래핑 → 요약 → 트위터 포스팅까지 한 번에
- 이메일 분석 → 우선순위 정렬 → 회의 스케줄링 자동
- 고객 문의 답변 작성 → 데이터베이스 업데이트까지
HubSpot 최신 리포트에 따르면, 콘텐츠 생성에 AI를 활용하는 기업이 35%라던데요. 개인적으로는 이 수치가 훨씬 더 올라갈 것 같아요.
제가 실제로 구현한 AI 에이전트 워크플로우
지난주에 회사에서 시도한 게 있었어요. 뉴스 레터 자동화 프로젝트였죠.
- 데이터 수집: RSS 피드에서 최신 뉴스 수집 (매시간)
- 필터링: 관련 키워드 매칭 (OpenAI GPT 활용)
- 요약: 각 기사를 2-3줄로 요약
- 포맷팅: HTML 레터 템플릿에 맞춰 변환
- 발송: 승인 버튼 클릭 시 자동 발송
맨 처음엔 ChatGPT API만 쓰고 n8n으로 연결했는데요, 중간에 데이터 형식이 안 맞아서 꽤 애먹었습니다. JSON 파싱 에러가 계속 뜨더라고요. 다행히 다른 커뮤니티에서 예제 코드를 찾아서 해결했죠.
도구 선택: 어떻게 골라야 할까요?
많은 분들이 묻더라고요. n8n이 좋아요, Zapier가 좋아요? 사실 둘 다 써봤는데, 선택 기준은 이렇습니다:
n8n이 좋을 때
- 자체 호스팅이 가능해야 할 때 (보안 중요)
- 복잡한 로직이 필요한 워크플로우
- 오픈소스 커뮤니티 지원이 필요할 때
Zapier가 좋을 때
- 빠르게 프로토타입을 만들고 싶을 때
- SaaS 통합이 수십 개 필요할 때
- 기술적 지식이 없는 팀원이 운영할 때
저는 프로덕션 환경에서는 n8n을, 빠른 테스트에는 Zapier를 쓰고 있어요. 이렇게 하이브리드로 가는 게 나쁘지 않더라고요.
시작할 때 주의할 점들
처음부터 완벽하게 만들려고 하지 마세요. 작게 시작하고, 계속 개선하세요.
제가 했던 실수 중 하나가, 첫 프로젝트에 너무 많은 기능을 넣으려고 했다는 거였어요. 뉴스 수집 → 요약 → 카테고리 분류 → 감정 분석 → 이미지 생성 → SNS 포스팅까지 한 번에 하려다가, 어디서 문제가 생긴지 찾기가 힘들었죠.
추천드리는 접근은:
- 단일 테스크부터 시작 (예: 뉴스 수집만)
- 각 단계별로 테스트하고 로그 확인
- 에러 핸들링 꼭 추가 (API 실패 시 재시도 등)
- 모니터링 대시보드 구축 (어디서 막히는지 한눈에)
AI 에이전트의 미래
올해 AI 에이전트 자동화 도구 관련 검색량이 45%나 증가했다는 뉴스 봤어요. 개인적으로는 2026년 말에는 대부분의 마케터가 최소 1-2개의 AI 에이전트를 사용하지 않을까 싶습니다.
특히 흥미로운 건 멀티에이전트 시스템이에요. 하나의 에이전트가 리서치 담당, 하나가 작성 담당, 하나가 검토 담당 이렇게 협업하는 거죠. 아직 초기 단계지만, 가능성은 무궁무진해요.
마무리하며
AI 에이전트 자동화, 막상 시작해보니 생각보다 복잡하지만, 제대로 만들면 정말 강력하더라고요. 저는 이제 매일 아침 뉴스 레터 준비 시간이 2시간에서 15분으로 줄었거든요.
혹시 AI 에이전트 도입에 고민이신 분 있으시면, 작게 시작해보시는 게 좋겠어요. 뉴스 요약이나 이메일 분류 같은 간단한 것부터요. 실패해도 괜찮아요. 저도 처음엔 JSON 에러 때문에 하루 종일 삽질했으니까요.
다음 글에서는 구체적인 n8n 워크플로우 예제 코드와 함께, 실제 구현 팁을 더 상세히 다뤄볼게요.
한 줄 요약: AI 에이전트는 무섭지 않습니다. 작게 시작하고, 계속 개선하세요.