프로젝트 Autopilot: 커뮤니티 매니저를 그만두고 AI 에이전트 군대를 만들게 된 이유

Source: Dev.to

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소개

기술 블로그와 엔지니어링 세계에서는 종종 구성자 역설에 직면합니다: 구체적인 주제를 다듬고, 아키텍처를 정의하거나 작은 기술적 세부 사항을 디버깅하는 데 40 시간을 투자하지만, 소셜 미디어에서 작업을 효과적으로 홍보할 15 분을 찾지 못합니다.

Datalaria와 함께라면 콘텐츠는 준비되고 아키텍처는 최적화되었지만, 배포는 주요 병목 현상인… 나 때문에 고통받고 있습니다.

전략적 결정

나는 결코 수행하지 못했던 커뮤니티 매니저 역할에서 “그만두기로” 결정했다. 에이전시를 고용하는 대신, 직접 하나를 만들고 요즘 유행하는 AI 에이전트와 실험해볼 것이다.

Autopilot 프로젝트

5개의 파트로 구성된 시리즈로, 라이브와 공개 환경에서 AI 에이전트 자율 시스템을 구축합니다:

1. 이 블로그를 읽고 상세히 분석합니다.
2. 프로모션을 위한 콘텐츠를 준비합니다.
3. 제가 다른 업무를 하는 동안 소셜 미디어에 배포합니다.

핵심 원칙

• Dogfooding: Buffer나 Hootsuite와 같은 타사 서비스를 사용하지 않고 자체 도구를 활용합니다.
• 기술: 생성 AI와 CI/CD 파이프라인.
• 최종 목표: 블로깅 프로세스를 혁신하는 것입니다. git push 하나로 분석, 생성, 배포를 수행하는 에이전트 체인이 트리거됩니다.

제안된 아키텍처

시스템은 GitHub Actions 내에서 완전히 실행되며, 이벤트 중심 흐름을 따릅니다:

1. Trigger (GitHub Actions) – 자동화는 내가 푸시할 때만 실행되며, 영구적인 서버가 필요하지 않습니다.
2. Cerebro (Google Gemini 3 Pro) – 큰 컨텍스트 윈도우를 가진 모델로, 전체 기술 튜토리얼을 읽어도 처음을 “잊지” 않습니다.
3. Orquestador (CrewAI) – 에이전트에게 “시니컬 트위터 전문가” 또는 “기업 전략가”와 같은 특정 역할을 할당할 수 있습니다.

graph TD
    A[GitHub Push] --> B[GitHub Actions Trigger]
    B --> C[Gemini 3 Pro (Cerebro)]
    C --> D[CrewAI (Orquestador)]
    D --> E[Agentes Especializados]
    E --> F[Generación y Distribución de Contenido]

사전 검증

최종 파이프라인을 작성하기 전에, 핵심 가설을 검증했습니다: Gemini가 실제로 내 Hugo 게시물의 구조를 이해할 수 있을까?

시스템 프롬프트를 사용했으며, 이는 시니어 기술 편집자 역할을 하도록 설계되어 원시 Markdown 파일에서 구조화된 데이터(JSON)를 추출하는 것이 목표였습니다.

결과:

• 기술 스택을 올바르게 식별함.
• 요약 생성.
• 마케팅을 위한 “도발적인 각도” 추출.

이 구조화된 JSON은 다음 단계에서 작가 에이전트에게 제공될 것입니다.

포스트 시리즈

자동화 가설

• 일관성: 봇은 피곤해하거나 게시를 잊지 않는다.
• 맥락: 명확한 역할을 가진 전문 에이전트는 일반 AI에 비해 가치를 제공한다.
• 코드 활용: 한 번 구축되면 에이전트는 무한히 작동한다.

실험이 실패하면, 실패를 문서화할 것이다. 성공하면, Datalaria는 저자가 다음 글을 쓰는 동안 AI를 통해 스스로 홍보되는 블로그가 될 것이다.

다음 단계

코드를 볼 준비가 되셨나요? 다음 게시물에서 우리는 IDE를 열어 Python과 Gemini API를 사용하여 Agente Lector를 설정할 것입니다.