AI 에이전트 혼자 41개 프로세스로 신청 페이지 완성한 이야기

AI 에이전트 혼자 41개 프로세스로 신청 페이지 완성한 이야기

요구사항 한 줄만 건넸는데 AI 에이전트가 설계부터 검증까지 41개 프로세스를 스스로 진행해 신청 페이지를 완성했습니다. 사람이 정한 것과 AI가 놓친 부분도 함께 짚어볼게요.

신청 페이지 하나 만드는 데 왜 이렇게 오래 걸릴까요

결론부터 말하면, 알리는 일과 신청받는 일, 신청 이후 처리하는 일이 각각 다른 사람과 다른 도구를 필요로 하기 때문이에요. 새 상품을 알리려고 영상 편집을 맡기고 나면 이번엔 개발자를 구해 신청 화면을 만들어야 하고, 화면이 완성되면 또 문의와 관리가 기다립니다. 하나를 해결하면 다음 일이 밀리는 구조죠.

QJC(퀀텀점프클럽) 정상록 대표가 공개한 영상은 알리기(영상), 받기(신청 페이지), 처리하기(문의·관리) 세 단계를 같은 작업 시간 안에 AI 에이전트 팀에게 병렬로 맡기는 과정을 처음부터 끝까지 보여줍니다. 완성된 결과물을 자랑하는 대신 빈 화면에서 시작하는 실제 작업 화면을 그대로 공개했다는 점이 특징입니다.

AI에게 맡기기 전에 사람이 먼저 정해야 하는 3가지

AI에게 위임하기 전에 사람이 먼저 결정해야 할 부분이 있습니다. 영상 속 화자는 이 워크숍이 누구를 위한 것인지, 참여하면 무엇을 가져가는지, 신청받은 다음 자신이 무엇을 해야 하는지 세 가지를 가장 먼저 확정해요.

"AI에게 정보 위임하는 건 사실 그렇게 좋지는 않다고 저는 생각합니다. 아직까지는요."

AI와 브레인스토밍하면서 범위를 좁히는 건 권장하지만, 누구에게 무엇을 해줄지에 대한 최종 결정은 사람 몫으로 남겨두는 태도가 영상 전체를 관통합니다. AI에게 넘긴 일과 넘기지 않은 일을 구분하는 것이 이 영상의 핵심 메시지예요.

요구사항 한 줄이 설계서로 바뀌기까지

개발 쪽에 내린 요구사항도 평범한 한 문장이었습니다. 상품 설명을 보고 신청을 남기면 접수 확인이 되고, 신청 내용은 저장되며, 접수 목록은 본인 외에는 볼 수 없게 해달라는 요청이었죠.

AI 에이전트가 되돌려준 건 코드가 아니라 설계서 한 장이었어요. 무엇을 만들지보다 무엇을 만들지 않을지를 먼저 확정하는 순서가 특징적입니다.

사람이 직접 채운 값은 이 워크숍 일정 하나뿐이었습니다. 참고로 영상 속 신청 화면은 촬영을 위해 만든 테스트 화면으로 소개되고, 실제 모집 여부는 이 글에서 다루지 않아요.

41개 프로세스, AI가 혼자 해낸 과정

작업이 끝난 뒤 화자는 AI 에이전트에게 진행 과정을 나열해보라고 요청했습니다. 돌아온 답은 "무려 41개의 프로세스를 혼자서 진행해서 페이지를 만들어 왔다"는 것이었어요. 내린 프롬프트(AI에게 내리는 지시 문장)는 "이 워크숍에 테스트 신청 화면을 만들고 싶어" 한 문장뿐이었고요.

41개 프로세스 안에는 다음 흐름이 순서대로 들어 있었습니다.

1. 요구사항을 기반으로 한 자체 설계
2. 설계를 검증하기 위한 조사
3. 실제 구현
4. 사내 작업 규칙을 위반했다고 스스로 판정하고 다시 만든 재작업
5. 자체 검증
6. PR(코드 변경 제안서) 생성 후 셀프 리뷰
7. 기존 프로젝트와의 머지
8. 실제 주소에 직접 접속해 클릭하며 확인하는 검증

화자가 가장 강조한 지점은 마지막 단계예요.

"개발할 때는 코드도 검증을 해야 되고, 두 번째로는 실제로 그 화면에 들어가서 다시 봐야 되는데, 실제로 검증까지 진행을 하는 거죠."

품질 확인 항목도 AI가 스스로 세웠습니다. 신청이 저장되는지, 새로고침해도 남는지, 폰에서 열리는지, 관리자에게 보이는지, 남에게는 보이지 않는지까지 다섯 가지를 직접 점검했고요. 소요 시간은 약 1시간 40분으로 소개됐습니다.

이 흐름은 AI 연구기관 Anthropic이 공식 문서에서 설명하는 에이전트 개념, 즉 AI가 스스로 계획하고 실행하고 관찰하며 조정하는 자기 주도 루프와도 맞닿아 있어요. 다만 41개나 소요 시간 같은 수치는 영상에서 화자가 직접 밝힌 값이라 외부 검증 대상은 아니라는 점은 참고해주세요.

이와는 별개로 화자는 이 웹사이트 전체를 지금까지 누적 약 6,302회 업데이트했다고도 밝혔습니다. 변경 기록이 남는다는 점의 가치를 이렇게 설명해요.

"그래야 나중에 문제가 생겼을 때 여기서 이런 문제가 생겼구나를 추적을 할 수가 있어요. 마치 역사책 보듯이 말이죠."

두 개의 작업 화면이 서로를 참고해 움직인 순간

영상에서 눈에 띄는 장면이 하나 더 있습니다. 영상 편집을 맡은 작업 화면이 "마지막에 띄울 신청 주소"를 요구했는데, 그 시점엔 아직 페이지가 없었어요. 화자는 개발 중인 작업 화면을 영상 쪽에 그대로 넘겼습니다.

"여기서 페이지를 만들고 있으니까 참고해서 작업해."

그 결과 영상 쪽 작업은 개발 진행 상황을 참조하며 움직였고, 영상이 먼저 완성됐을 때는 "아직 개발 사이트가 올라오기 전"이라는 상태를 스스로 인지한 채 결과를 보고했어요. 사람이 중간에서 상태를 일일이 전달하지 않아도 됐다는 뜻이죠.

AI가 못 보는 것은 사람이 직접 잡아냈습니다

초안 영상에서 화자가 지적한 문제는 취향이 아니라 플랫폼 제약이었어요.

"숏폼이기 때문에 이런 상단에 들어가게 되면 좀 잘리는 경우가 있습니다."

수정 지시도 말 한마디로 끝났습니다. 모션이 들어가는 부분은 화면을 위아래로 나눠 위에는 모션, 아래에는 얼굴이 나오게 하라는 것이었고, 다음 버전에서 곧바로 반영됐어요. AI가 모르는 건 플랫폼이 화면을 어떻게 가리는지였고, 그건 사람이 알려준 거죠.

우리 업종에도 적용할 수 있을까요

화자는 업종과 무관하게 옮길 수 있는 공통 뼈대를 제시합니다. 고객에게 무엇을 보여주고, 어떤 정보를 받고, 그다음 무엇을 반복해야 하는지 세 칸을 채우는 방식이에요.

그다음 단계는 문의가 들어왔을 때 자신이 할 일을 목록으로 정리하고, 그중 일부는 AI에게 맡기거나 사람이 중간에 개입하는 방식(휴먼 인 더 루프)으로 설계하는 거예요. 다만 업종마다 필요한 정보와 확인할 기준은 직접 정해야 한다는 단서가 붙습니다.

자주 묻는 질문

Q. AI 에이전트가 사람 개입 없이 처음부터 끝까지 전부 처리하나요? 아닙니다. 워크숍 대상과 제공 가치, 신청 후 할 일이라는 최종 결정 세 가지는 처음부터 사람이 정했고, 숏폼 영상의 화면 잘림 문제도 AI가 아니라 사람이 직접 발견해 수정을 지시했어요. AI는 정해진 범위 안에서 설계부터 검증까지를 자율로 수행한 것이고, 무엇을 만들지에 대한 결정권은 여전히 사람에게 있었습니다.

Q. 41개 프로세스에는 구체적으로 어떤 작업이 포함되나요? 설계, 조사, 구현, 사내 규칙 위반을 스스로 감지해 다시 만든 재작업, 자체 검증, PR 생성 후 셀프 리뷰, 머지, 그리고 실제 주소에 접속해 클릭하며 확인하는 검증까지가 순서대로 포함돼요. 그중에서도 화자가 가장 강조한 부분은 코드 검증에 그치지 않고 실제 화면에 직접 들어가 확인하는 마지막 단계였습니다.

Q. 이 사례를 우리 회사 업종에 그대로 적용할 수 있나요? 뼈대는 옮길 수 있어요. 고객에게 무엇을 보여주고, 어떤 정보를 받고, 그다음 무엇을 반복할지 세 칸을 채우는 구조는 업종에 무관하게 적용 가능하다고 소개됩니다. 다만 업종마다 필요한 정보 항목과 확인 기준은 직접 정해야 하고, 실제 과정은 영상으로 확인하는 편이 빠릅니다.

전체 과정은 영상에서 확인해보세요: https://youtu.be/JMISDlPcMcQ

참고자료

https://youtu.be/JMISDlPcMcQ https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents https://www.anthropic.com/research/trustworthy-agents