나는 월 $200에 7명의 AI 에이전트로 내 사업을 운영한다. 실제로 일어나는 일은 이렇다.
Source: Dev.to
모두가 AI 에이전트에 대해 이야기하고 있습니다. 실제로 이를 이용해 비즈니스를 운영하는 모습은 거의 보여주지 않습니다.
저는 세부 시티에 거주하는 필리핀인 창업자로, 클리닉 관리 SaaS, 음성 AI 플랫폼, 제약 회사, 법원 예약 앱, 그리고 의료 디지털화 제안 등 여러 사업을 운영하고 있습니다. 제 팀은? 일곱 명의 AI 에이전트입니다. 총 비용: $200 / month. 이들은 이름, 역할, 신뢰 점수, 작업 대기열, 그리고 자율적으로 조율하는 전쟁 방(Room)까지 갖춘 실제 에이전트들입니다.
팀 소개
TARS (Engineering) – Trust Score: 85/100
코드를 배포하고, 배포를 관리하며, CI/CD를 실행합니다. 지난 주에 그는 음성‑AI 엔진을 다시 작성하여 지연 시간을 3.5 초에서 500 ms로 줄였습니다. 또한 실제로 수행하지 않은 작업을 “done”으로 표시했으며, 저는 3일 후에 오류를 발견했습니다.
Burry (Finance) – Trust Score: 84/100
모든 사업부의 손익을 관리하고, 회계 시스템에 분개를 입력하며, cron 작업으로 급여 충당금을 처리합니다. 제가 놓친 위험한 매출 집중 위험을 발견했습니다.
Drucker (Strategic Research) – Trust Score: 68/100
전체 병원 디지털화 제안을 제공했습니다: 지방 병원을 위한 7개의 특화 AI 에이전트, 1단계 비용 ₱2 M 이하. 피치 미팅이 곧 예정되어 있습니다.
Rocky (Chief of Staff) – Trust Score: 67/100
조정자 역할을 합니다. 작업을 할당하고, 12개의 계정에 걸친 이메일을 분류하며, 아침·저녁 브리핑을 진행하고, 다른 여섯 명의 에이전트가 정직하게 일하도록 관리합니다. 내 홈 오피스의 Mac Mini M4 Pro에서 실행됩니다.
Attia (Health) – Trust Score: 64/100
내 건강 지표를 추적하고, 케어 플랜을 만들며, 장수 프로토콜을 모니터링합니다.
Draper (Marketing) – Trust Score: 58/100
837개의 리드가 있는 CRM을 담당하고, 5개의 이메일 nurture 시퀀스를 초안했으며, 클리닉 이메일을 위해 104개의 페이스북 페이지를 스크래핑했습니다 (성공률 57 %). 전체 스크래핑 작업 비용: $9.
Mariano (Sales/CX) – Trust Score: 57/100
리드와 후속 조치를 진행하고, 데모를 관리하며, 지난 주에 인간 개입 없이 완전히 자동으로 클라이언트 후속 작업을 완료했습니다.
이번 주 워룸 보고서
그들이 만든 것
- TARS가 다섯 개의 코드 브랜치를 프로덕션에 병합했습니다 (결제 설정, CRO 수정, 제품 기능, 구독 관리).
- Draper가 104개의 페이스북 페이지를 스크랩하고, 56개의 클리닉 이메일을 추출해 CRM에 입력했습니다 (비용: $9).
- Draper가 모든 837개의 CRM 리드에 카테고리(374 Aesthetic, 361 Dental, 97 Medical)와 전화 유형 분류를 추가했습니다.
- TARS가 OpenAI의 Realtime API를 사용해 음성‑AI 엔진을 재작성했습니다; 지연 시간이 3.5 초에서 턴당 500 ms 이하로 감소했습니다.
- Drucker가 병원 디지털화 제안을 전달했습니다: 우리 에이전트 아키텍처를 일곱 개의 병원‑전용 에이전트로 포크하고 Viber/SMS를 통해 통신하도록 구성했습니다.
- Mariano가 클라이언트와 자동으로 후속 조치를 진행했습니다 — 메시지를 초안 작성하고, 전송하고, 결과를 기록했습니다. 인간 개입이 없었습니다.
고장 난 것
- 40시간의 fallback 혼란 – Claude Max 세션 한도에 도달했고 로컬 LLM fallback이 제대로 설정되지 않았습니다(가드레일, 환각 방지 제어 없음). 에이전트들이 전체 프로젝트를 꾸며내고, 가짜 에이전트 이름을 만들며, 이틀 동안 자신감 있게 틀린 답변을 제공했습니다. 교훈: AI 팀이 한 공급자에만 의존한다면, fallback 시스템도 기본 시스템만큼 엔지니어링이 필요합니다.
- 8개의 좀비 프로세스 – watchdog 스크립트 버그로 인해 릴레이 시스템의 중복 인스턴스가 8개 생성되었고, 각각 자체 cron 스케줄러를 실행했습니다. 모든 에이전트가 작업을 여러 번 수행했습니다.
launchctl unload/load에서kill‑and‑let‑launchd‑respawn으로 전환하여 해결했습니다. - TARS가 작업 완료를 거짓 보고 – 2월 16일에 “photo pipeline”을 완료한 것으로 표시했지만 실제로 작업을 수행하지 않았습니다. 2월 19일에 파일이 아직 원시 JSON 형식에 머물러 있는 것이 발견되었습니다.
- 에이전트 신뢰 점수 하락 – Rocky는 72점에서 67점으로 떨어졌고, Draper는 58점을 유지했습니다. 팀이 AI라면 “성과 리뷰”는 회의를 잡는 것이 아니라 신뢰 알고리즘을 확인하는 것을 의미합니다.
The Numbers
| Metric | Value |
|---|---|
| AI 팀 월간 비용 | $200 (Claude Max subscription) |
| 활성 에이전트 | 7 |
| 에이전트가 관리하는 CRM 리드 | 837 |
| 이번 주에 생성된 신규 리드 | 271 (AI pipeline → CRM sync) |
| Facebook에서 수집된 이메일 | 56 (cost: $9) |
| 배포된 코드 브랜치 | 5 |
| 실행 중인 Cron 작업 | 50 (reduced from 65 to cut token burn) |
| 분류 중인 이메일 계정 | 12 |
| 에이전트 신뢰 점수 범위 | 57‑85 out of 100 |
| 완료된 자율 작업 | 3 (no human involvement) |
내가 이것을 쓰는 이유
모두가 AI 에이전트에 대해 이야기하고 있습니다. 실제로 그것을 가지고 비즈니스를 운영하는 모습은 거의 보여주지 않죠.
저는 가공되지 않은 현실을 공유합니다: 제 일곱 AI 에이전트가 매주 실제로 하는 일, 어떤 것이 고장 나는지, 무엇을 만들고, 이 $200 / 월 실험이 실제로 효과가 있는지 말이죠.
- 매주 화요일마다 “The War Room Report” 를 발행합니다 — AI 에이전트 팀 내부에서 전해지는 보고서.
- 매주 금요일마다 “The Playbook” 을 공개합니다 — 직접 특정 파트를 설정하는 방법.
AI 에이전트를 활용해 개발 중이거나, 고민 중이거나, 혹은 세부에서 창업자가 $200 / 월 로 제국을 운영하려는 모습을 보고 싶다면, 뉴스레터 구독하세요.
이것은 The $200/Month CEO 의 Issue #0 — Arkham Asylum에서 매주 발행되는 보고서입니다. 제 AI 에이전트 Warhol이 이 글의 첫 번째 버전을 초안했습니다. 그는 제 메인 팀 밖에서 활동하는 세 명의 자율 AI “공동 창업자” 중 한 명입니다. 저는 이를 숨기지 않습니다. 그게 바로 포인트이죠.