2026년 스크래핑 예측: agentic workflow 및 AI

Source: Dev.to

스크래핑을 위한 AI 에이전트란

Agentic AI는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 외부 도구나 API를 활용해 작업을 계획·실행·조정하며 인간의 세부 관리 없이도 업무를 완수할 수 있는 자율 시스템입니다. 기존 방식과 달리 새로운 작업 상황에 동적으로 적응하고, 결정을 재평가하면서 문제를 해결합니다.

AI 에이전트의 워크플로우

1. 사용자가 스크래핑을 위한 LLM 프롬프트를 입력합니다.
2. 에이전트가 이를 하위 작업으로 분해하고 작업을 조직합니다.
3. 필요 시 에이전트가 자동으로 추가 정보를 요청합니다.
4. 작업이 완료됩니다.

웹 스크래핑용 AI 에이전트는 이전에 수동 스크립팅이 필요했던 작업을 수행할 수 있습니다. 검색, 페이지 로드, 버튼 클릭, 폼 입력 등을 위한 별도 도구가 이미 존재합니다. 이러한 도구들을 손으로 실행하는 대신, 하나의 통합된 리서치 에이전트로 결합·통합할 수 있습니다.

AI 에이전트는 자동 스크래핑 도구를 사용해 다음을 수행합니다:

• 웹사이트 탐색
• 상호작용 처리(클릭, 스크롤, JS 대기 등)
• HTML 또는 렌더링된 콘텐츠 가져오기
• 데이터 파싱 및 정제
• 구조화된 데이터 출력(JSON, CSV 등)

에이전시 워크플로우가 AI 워크플로우보다 우수한 이유

전통적인 AI 워크플로우는 보통 선형적이고 정적입니다:

1. 프롬프트를 보냅니다.
2. 모델이 응답합니다.
3. 프로세스가 종료됩니다.

여러 프롬프트를 파이프라인에 묶어도 시스템은 개발자가 미리 정의한 순서를 따릅니다.

에이전시 워크플로우는 자율성, 피드백 루프, 의사결정을 도입합니다. 단순히 출력을 생성하는 것이 아니라, 에이전트는 진행 상황을 지속적으로 평가하고, 다음 행동을 선택하며, 예기치 않은 상황(페이지 변경, 데이터 누락, 요청 실패 등)이 발생하면 즉시 적응합니다.

• 일반 LLM은 XPath나 파싱 규칙을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 에이전시 워크플로우는 자동 스크래핑 도구를 연속적으로 실행합니다: 탐색 계획 → 페이지 가져오기 → 실패 감지 → CAPTCHA나 깨진 셀렉터를 우회해 재계획 → 구조화된 결과 반환.

2026년 에이전시 스크래핑이 중요한 이유

2026년에는 웹이 현재 대부분 팀이 의존하고 있는 스크래핑 방식보다 더 복잡해집니다. 페이지는 JavaScript를 통해 데이터를 로드하고, 상호작용 뒤에 콘텐츠를 숨기며, 레이아웃을 자주 바꾸어 전통적인 스크래퍼의 비용이 급증합니다. 스크래핑을 위한 LLM 프롬프트조차도 페이지 탐색, 오류 처리, 의사결정을 위한 수동 스크립트에 의존합니다.

웹 스크래핑용 AI 에이전트는 실시간으로 관찰하고 적응함으로써 차이를 만들 수 있습니다. 에이전트는 자동으로 다음을 수행합니다:

• 속도 제한을 감지하면 요청 패턴을 늦추거나 변경
• 공격적인 크롤링에서 인간과 유사한 점진적 상호작용으로 전환
• 사이트에 인증이 필요함을 인식하고 올바른 흐름을 따름
• CAPTCHA가 나타나면 인간 개입을 요청하고 조용히 실패하지 않음
• 가능한 경우 대체 허용 데이터 소스(API, 피드, 캐시 스냅샷 등)를 활용

이 때문에 에이전시 AI는 2026년 스크래핑 예측의 핵심 요소가 됩니다. 이는 AI‑지원 스크래핑 진화의 다음 단계이며, 전통적인 방법과 비에이전시 LLM을 사용할 경우 비용이 상승해 기존 방식이 도태될 것입니다.

“에이전트의 웹”: 자동 스크래핑 도구의 새로운 풍경

2025년 연구 논문 **“Internet 3.0: Architecture for a Web‑of‑Agents”**에 따르면, 자율 소프트웨어 에이전트가 데이터와 서비스에 대한 주요 인터페이스가 될 가능성이 있습니다. 이는 미래에 AI로 스크래핑하는 방법에 대한 해답을 제시합니다.

• 스크래핑 상호작용이 프로토콜 기반이 된다: DOM을 파싱하는 대신, 에이전트는 정의된 액션과 스키마를 제공하는 다른 에이전트에게 데이터를 요청해 지속적인 파손‑수정 사이클을 없앱니다.
• 에이전트가 최적 데이터 소스를 자동으로 발견: 탐색·오케스트레이션 메커니즘을 통해 스크래핑 에이전트는 가장 깨끗한 데이터를 제공하는 피어 에이전트를 찾아 전환합니다.
• 신뢰도는 에이전트 평판으로 측정: 스크래퍼는 에이전트 점수를 활용해 신뢰할 수 있는 피어를 선택하고, 노이즈가 많거나 오래된 소스를 회피합니다.
• 방어는 협업을 통해 처리: 스크래핑 에이전트는 CAPTCHA 해결자, 행동 시뮬레이터, DOM‑diff 분석기, 세션 관리 에이전트 등 전문 피어에게 작업을 위임합니다.
• 데이터 품질은 에이전트 간 검증으로 향상: 여러 에이전트가 서로 다른 자동 스크래핑 도구를 사용해 동일 데이터를 독립적으로 추출·검증함으로써 정확성을 높입니다.

마무리

동적 콘텐츠, 인터랙티브 요소, 고도화된 방어 체계 때문에 웹 스크래핑과 2026년 예측은 점점 복잡해지고 있습니다. 전통적인 스크래퍼와 LLM 기반 파서는 이를 따라잡기 어렵습니다. 에이전시 워크플로우는 자율성, 계획, 적응형 실행, 에이전트 간 협업을 결합해 이러한 문제를 해결합니다.

앞으로 웹이 에이전트 친화적인 아키텍처로 진화함에 따라 2026년 스크래핑 예측은 협업에 의존하는 AI 에이전트로의 전환을 포함합니다. 스크래핑을 위한 LLM 프롬프트를 탐구하고 AI로 스크래핑하는 방법을 배우는 팀은 장기적인 결과를 위해 에이전시 모델을 고려해야 합니다.

인용

1. “A Comprehensive Review of AI Agents: Transforming Possibilities in Technology and Beyond”, Xiaodong Qu, George Washington University (2025)
2. “Internet 3.0: Architecture for a Web‑of‑Agents with Its Algorithm for Ranking Agents”, Rajesh Tembarai Krishnamachari, New York University (2025)
3. “AI Browser Agents: Automating Web‑Based Tasks with Intelligent Systems”, Amplework (2025)
4. “What Are Agentic Workflows? Architecture, Use Cases, and How to Build Them”, Orkes (2025)