비즈니스를 위한 AI 에이전트: 비기술 임원 가이드

Source: Dev.to – AI Agents for Business: Non‑Technical Executive Guide

AI 개요 요약

AI 에이전트는 챗봇과 한 가지 중요한 점에서 다릅니다: 에이전트는 단순히 답변을 제공하는 것이 아니라 작업을 실행하고 결과를 전달합니다. 신뢰할 수 있는 AI 에이전트는 세 가지 구성 요소—언어 모델, 행동 도구, 그리고 가이드 제약—를 결합합니다. 비즈니스 리더는 에이전트를 특정 업무, 제한된 권한, 검증된 결과를 가진 고용된 도우미로 대할 때 최고의 결과를 얻을 수 있습니다.

네 가지 에이전트—Manus, Notion AI, Lovable, 그리고 Zapier—가 대부분의 비기술적 비즈니스 자동화 요구를 충족합니다.

1. AI 에이전트란 무엇인가?

왜 중요한가: 당신은 대화를 하는 것이 아니라 결과를 위임하고 있습니다.

2. 모든 에이전트의 핵심 구성 요소

1. Language Model – 추론하고 결정을 내립니다.
2. Tools – 행동을 가능하게 합니다(브라우징, 파일 편집, API 호출).
3. Guidance – 에이전트가 해야 할 일/하지 말아야 할 일에 대한 제약 조건.

Formula: LLM + Tools + Guidance = Agent

마법은 어느 한 부분에 있는 것이 아니라, 조합에 있습니다.

3. “리틀 가이” 이론

• Little guy = hired helper는 특정 작업을 가지고, 제한된 권한과 검증이 필요한 고용된 도우미입니다.
• 천재도 아니고, 인간 판단을 대체하는 것도 아니다—그저 유능한 조수일 뿐이다.
• Expectation setting: 신입 직원에게 첫날부터 무제한 신용카드 접근 권한을 주지는 않을 것이다; 명확한 과제와 제한된 권한을 부여하고 작업을 검토한다. 에이전트에도 동일하게 적용된다.

Key takeaway: Reliability beats capability는 언제나 우선이다. 신뢰할 수 있고 반복 가능한 결과는 화려하지만 불안정한 성능보다 더 가치 있다.

4. 네 가지 신뢰성 조절기

5. 검증된 네 가지 에이전트

1. Manus – 인터넷 리서처

• 서식지: 클라우드, 실시간 브라우저.
• 역할: 탭을 열고, 페이지를 스크롤하며, 데이터를 복사하고, 구조화된 출력(CSV, 문서, 슬라이드)을 제공합니다.
• 전형적인 사용 사례: “상위 10개 경쟁사의 가격 및 기능을 비교합니다.”
• ChatGPT Deep Research보다 뛰어난 이유: 보다 완전한 심층 연구 결과, 다중 형식 출력, 그리고 더 빠른 처리 시간(분 vs. 시간).

2. Notion AI

• 서식지: 사용자의 Notion 작업 공간.
• 역할: Notion 페이지 내에서 요약, 회의록, 프로젝트 계획, 데이터베이스 등 콘텐츠를 생성·편집·포맷합니다.
• 전형적인 사용 사례: “마일스톤과 담당자를 포함한 제품 출시 로드맵을 작성합니다.”
• 특징: 팀이 협업하는 바로 그곳에서 작동해 복사·붙여넣기 없이도 컨텍스트와 구조를 유지합니다.

3. Lovable

• 서식지: 이메일 및 캘린더 생태계.
• 역할: 개인화된 영업 이메일을 작성·스케줄링·전송하고, 자동으로 후속 조치를 취하며 상호작용을 기록합니다.
• 전형적인 사용 사례: “200명의 잠재고객에게 5단계 콜드 이메일 시퀀스를 실행하고 회신을 추적합니다.”
• 특징: 반복적인 커뮤니케이션을 인간 같은 어조와 발송 제한을 준수하면서 처리합니다.

4. Zapier

• 서식지: 크로스앱 자동화 플랫폼.
• 역할: “Zaps”를 통해 5,000개 이상의 앱을 연결해 동작을 트리거합니다(예: 새로운 Typeform 응답이 오면 Google Sheet에 행을 생성).
• 전형적인 사용 사례: “HubSpot에 새로운 리드가 추가되면 자동으로 Mailchimp 리스트에 추가하고 Slack 알림을 보냅니다.”
• 특징: 코드 없이 서로 다른 도구들을 연결해 간단한 트리거를 신뢰할 수 있는 워크플로우로 전환합니다.

(각 에이전트는 특정 서식지에 맞춰져 있으며, 고유한 워크플로 자동화 작업을 수행합니다.)

6. 시작하는 방법

1. 해결하려는 문제에 맞는 단일 서식지를 선택합니다.
2. 필요한 최소 도구 세트를 선택합니다 (읽기 전용부터 시작).
3. 에이전트 행동에 대한 명확한 단계별 제약을 작성합니다.
4. 증명 요구 사항 정의 (예: 소스 링크, 스크린샷).

에이전트가 작은 작업을 안정적으로 수행하면, 권한과 범위를 점진적으로 확대합니다.

7. 결론

• AI 에이전트를 전능한 봇이 아니라 신뢰할 수 있는 도우미로 대하십시오.
• 신뢰성, 검증, 그리고 점진적인 신뢰에 집중하십시오.
• 비즈니스 요구에 맞게 에이전트를 조정하기 위해 four‑knob 프레임워크를 사용하십시오.

이 접근 방식을 따르면, 코드 한 줄도 작성하지 않고 AI 에이전트에게 실제 작업을 위임할 수 있습니다.

Source:

AI 에이전트 플레이북

원본은 First AI Movers에 게재되었습니다. First AI Movers 뉴스레터를 구독하면 EU 중소기업 리더들을 위한 일일 AI 비즈니스 인사이트와 실용적인 자동화 플레이북을 받아볼 수 있습니다.

1. 일반 가이드

• Manus – Manus를 잘 활용하는 핵심: 구체성.
  원하는 열, 허용 가능한 출처, 필요로 하는 출력 형식을 정확히 알려 주세요. 애매한 지시 → 애매한 결과.

• Notion AI – Notion AI를 잘 활용하는 핵심: 풍부한 컨텍스트 제공.
  이미 가지고 있는 콘텐츠(노트, 데이터베이스, 회의 기록, 프로젝트 문서)와 함께 작동합니다.

• Lovable – Lovable을 잘 활용하는 핵심: 명확한 머릿속 이미지를 가지고 정확히 설명하기.
  AI는 당신의 생각을 읽을 수 없지만, 상세한 지시를 매우 잘 해석합니다.

• Zapier – Zapier를 잘 활용하는 핵심: 기본 자동화부터 시작하기(트리거 1개, 액션 1개). 결정론적 규칙이 부족한 부분에만 AI 추론을 추가하세요.

제한 사항: Notion AI의 에이전시 기능은 Business 또는 Enterprise 플랜에서만 사용할 수 있습니다.

2. 도구 개요

Manus

• 2025년 9월 업데이트: 진정한 에이전시 기능을 도입했습니다.
• 회의 기록에서 모든 액션 아이템을 추출, 소유자별로 그룹화, 작업 데이터베이스를 자동으로 생성할 수 있습니다.
• 회의 전사본을 기반으로 영업 파이프라인 추정치를 업데이트할 수 있습니다.

Notion AI가 이미 보유한 콘텐츠와 작업하는 반면, Manus는 정보를 찾기 위해 외부로 나갑니다.

Notion AI

• 워크스페이스 전반에 걸친 다단계 작업을 실행합니다(예: 추출, 그룹화, 태깅).
• 이미 Notion에 지식 베이스가 구축돼 있을 때 가장 효과적입니다.

Lovable

• 작동 가능한 애플리케이션(프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 실시간 URL)을 생성합니다.
• 개발자가 계속 확장할 수 있는 실제 코드(React + Tailwind)를 사용합니다.
• GitHub에 내보내기, 결제 설정, 이후 개발자에게 인계가 가능합니다.

Zapier

• 앱을 연결하고 워크플로를 자동화합니다: 앱 A에서 무언가가 발생하면 앱 B에서 무언가를 수행.
• 새로운 에이전트는 기존의 if‑then 규칙에 AI 추론을 더해, 컨텍스트에 기반한 동적 의사결정을 가능하게 합니다.

3. 실습 (각 ≈ 1시간)

Manus 실습

Open Manus and enter:
"Compare the top five email marketing tools for small creators in 2026.
Output a CSV with columns for tool name, starting price, free plan limits,
one‑sentence 'best for' description, and source URL.
Visit official pricing pages. Do not guess prices.
If you don't know the top five tools, research and determine them first."

• 전달된 스프레드시트와 출처 링크를 확인하세요.
• 이제 Manus가 어떻게 작동하는지 이해했습니다.

Notion AI 실습

1. Notion 워크스페이스에서 가장 어수선한 페이지(머리속 정리되지 않은 텍스트)를 찾습니다.

2. Notion AI에 다음을 요청합니다:

   Read this page. Extract every action item into a checkbox list.
   Group by person responsible. If no deadline is specified, mark as TBD.
   If no owner is clear, mark as unassigned.

• 인간이 자주 놓치는 위생 작업을 AI가 어떻게 처리하는지 관찰하세요.

Lovable 실습

Enter:
"Build me a personal CRM app.
It needs a form to add a person with fields for name, company,
the last time I met them, and notes.
Display people in a card grid.
Add a search bar at the top to filter by company.
Use a modern, clean design.
No authentication needed."

• 빌드 과정을 지켜보고, Preview를 클릭한 뒤, 마음대로 조작하고, 코딩 없이 바로 퍼블리시하세요.

Zapier 실습

1. 새 Zap 만들기

   • 트리거: Schedule by Zapier – 매일 오전 9:00에 실행.

   • 액션: Send yourself a Slack message:

     “Daily check: what’s the one thing you must complete today?”

2. 결정론적 워크플로가 정상 작동하면 AI 추론을 추가합니다(예: 어제 Slack 메시지를 읽고 요약을 만들어 9:00에 전달).

4. AI 에이전트 배포를 위한 핵심 루프

1. As

Source: …

sign work – 에이전트에게 명확하고 구체적인 작업을 부여합니다.
2. 출력 검증 – 정확성, 완전성 및 형식을 확인합니다.
3. 지시사항 반복 – 결과가 기대에 부합할 때까지 프롬프트를 다듬습니다.

가장 신뢰할 수 있는 워크플로는 결정론적입니다. 워크플로가 견고해지면 AI 추론을 추가하세요.

5. 실용적인 조언

• 에이전트 하나부터 시작하세요. 몇 번의 미션을 실행하면서 어떤 방법이 효과적인지 감을 잡아보세요.
• “완료” 정의를 개발하세요. AI 에이전트를 활용하는 경영진은 기술 배경이 없더라도 “완료”가 어떤 모습인지 명확히 설명할 수 있습니다.
• 코딩이 아니라 위임을 생각하세요. 성공은 위임을 배우고, LLM, 도구 및 가이드에 대해 충분히 이해하여 문제가 발생했을 때 해결할 수 있는 능력에서 옵니다.
• 에이전트를 직원처럼 대하세요: 특정 기술과 한계를 가진 유능한 도우미입니다. 명확한 기대치를 설정하고 작업을 검증하며, 신뢰가 쌓이면 권한을 점진적으로 확대하세요.

6. 마무리 생각

첫 번째 작은 AI 에이전트를 배포하고 첫 번째 미션을 완수하는 데 필요한 모든 것이 여러분에게 있습니다. 질문은 AI 에이전트가 비즈니스를 도울 수 있는지 여부가 아니라 어떤 작업을 먼저 위임할 것인가입니다.