입문자를 위한 AI 에이전트 구축 가이드: 단계별 따라하기

솔직히 말해서, 몇 년 전만 해도 누가 저한테 AI '에이전트'를 가르쳐서 데이터 수집, 질문 응답, 업무 자동화까지 한다고 하면, 영화 너무 많이 본 거 아니냐고 웃었을 거예요. 그런데 2025년이 된 지금, AI 에이전트는 이미 현실이 됐고, 조용히 비즈니스 판도를 뒤흔들고 있습니다. 영업팀, 부동산 중개인, 심지어 저희 어머니(이제는 식물에 물 줄 때를 알려주는 AI 에이전트까지 쓰세요)까지 모두 이 흐름에 올라탔죠. 그리고 가장 좋은 점은? 박사 학위나 개발자 자격증 없어도 누구나 직접 만들 수 있다는 겁니다.

AI 에이전트 만드는 법이 궁금하신가요? 데이터 수집 자동화, 챗봇 만들기, 혹은 다음 회의에서 상사를 깜짝 놀라게 하고 싶다면, 이 글이 바로 출발점입니다. 여기서는 기본 개념부터 용어 설명, 그리고 Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT, 그리고 저희가 만든 같은 플랫폼을 활용해 실제로 AI 에이전트를 만드는 방법까지, 실전 예시와 함께 하나씩 안내해 드릴게요.

AI 에이전트란? (그리고 왜 주목해야 할까?)

쉽게 말해, AI 에이전트는 스스로 일하는 소프트웨어입니다. 단순히 정해진 절차만 따르는 게 아니라, 상황을 파악하고, 판단해서, 목표를 달성하기 위해 알아서 움직여요(). 커피 타임이 필요 없는 디지털 동료라고 생각하시면 딱 맞아요.

예를 들어, 는 AI 기반 웹 스크래퍼 에이전트입니다. 만약 내 도시의 부동산 매물 목록이 필요하다면, 주말 내내 주소와 가격을 복사해서 엑셀에 붙여넣는 대신, Thunderbit에 웹사이트 주소만 입력하고 'AI 필드 추천'을 누르면, 주소, 가격, 방 개수 등 필요한 정보를 알아서 뽑아줍니다. 각 매물 상세 페이지까지 들어가서 추가 정보도 챙겨오죠. 이게 바로 AI 에이전트의 실제 모습입니다. 어떤 데이터가 중요한지 스스로 판단하고, 변화에 적응하며, 최소한의 노력으로 결과를 만들어냅니다().

예전 자동화 도구와 비교하면, 기존 방식은 조립 라인 로봇 같아요. 시키는 대로만 하고, 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 처음부터 다시 설정해야 하죠. 반면, AI 에이전트는 새로운 레이아웃도 유연하게 처리하고, 간단한 판단도 내리며, 데이터 가공이나 변환까지 실시간으로 해낼 수 있습니다(). 그래서 비즈니스 사용자라면 꼭 주목해야 해요.

비즈니스 사용자가 AI 에이전트 구축을 배워야 하는 이유

AI 에이전트는 단순한 유행이 아닙니다. 실제로 기업 현장에서 확실한 효과를 내고 있어요. 지난 1년간 AI 에이전트 도입 기업 비율이 10%에서 21%로 두 배 이상 늘었고, 82%의 기업이 앞으로 1~3년 내 AI 에이전트 도입을 계획하고 있습니다(). 이유는 명확하죠. 투자 대비 수익(ROI) 향상, 비용 절감, 그리고 팀 만족도까지 높아지니까요.

비즈니스 및 운영 담당자에게 AI 에이전트 역량이 필수로 떠오르는 이유는 다음과 같습니다:

• 반복 업무 자동화: 대량의 반복 작업(예: 영업 리드 발굴, 팔로업, SNS 예약 등)을 AI 에이전트가 대신 처리합니다. 실제로 AI 에이전트로 리드 생성 업무를 자동화한 영업팀은 미팅 전환율이 40% 증가하고, 리드 선별 속도도 3배 빨라졌어요.
• 리드 발굴 및 조사: AI 에이전트가 웹, LinkedIn, 공개 DB를 스캔해 잠재 고객을 찾아내고, 자동으로 연락까지 할 수 있습니다.
• 고객 지원: AI 챗봇이 24시간 자주 묻는 질문에 답변해주어, 실제 상담원은 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.
• 데이터 추출 및 분석: 운영/재무팀은 AI 에이전트로 여러 소스에서 데이터를 모아 분석해, 밤새 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 워크플로우 통합: AI 에이전트가 CRM 업데이트, 알림 전송 등 시스템 간 연결고리 역할을 하여, 누락 없이 업무가 진행됩니다.

아래는 실무 활용 예시와 각 플랫폼의 강점을 정리한 표입니다:

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결국, AI 에이전트를 직접 만들거나 설정할 수 있다면, 미래 경쟁력을 갖추는 셈입니다. 더 빠르고, 더 똑똑하게, 수작업 없이 일하는 핵심 인재가 될 수 있죠.

인기 AI 에이전트 플랫폼 살펴보기: Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT

이제 도구를 살펴볼 차례입니다. AI 에이전트 플랫폼은 정말 다양하지만, 입문자와 비즈니스 사용자에게 특히 추천할 만한 세 가지가 있습니다: Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT. 그리고 웹 데이터가 필요하다면 도 빼놓을 수 없죠.

Google Vertex AI (Agent Builder)

• 개요: Google Cloud에서 제공하는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템 구축 플랫폼입니다.
• 강점: BigQuery, Google Workspace 등 기업 데이터와의 연동, 대규모 배포, 보안 기능이 뛰어납니다. 여러 내부 시스템과 연동이 필요한 조직에 적합합니다().
• 난이도: 중급 – 일부 코딩 또는 클라우드 설정이 필요하지만, 점점 노코드 기능이 추가되고 있습니다.
• 추천 대상: 엔터프라이즈 가상 비서, 부서 간 프로세스 자동화, AI 기반 검색 등

OpenAI Agents (OpenAI Functions/SDK)

• 개요: GPT-3.5/4 기반으로 도구 사용, 단계적 추론, 복잡한 워크플로우 처리가 가능한 에이전트 구축 플랫폼입니다.
• 강점: 최고의 언어 이해력, 유연성, 방대한 오픈소스 커뮤니티().
• 난이도: 중~고급 – 코딩 또는 API 활용이 필요합니다.
• 추천 대상: 맞춤형 챗봇, 외부 API 연동, 고급 자동화 등

AgentGPT

• 개요: 브라우저에서 바로 사용할 수 있는 노코드 AI 에이전트 생성 플랫폼입니다. 목표만 입력하면 자동으로 실행됩니다().
• 강점: 매우 쉬운 사용법, 별도 설치 필요 없음, 리서치부터 콘텐츠 생성까지 다양한 업무 지원
• 난이도: 매우 쉬움 – 목표만 입력하면 바로 실행
• 추천 대상: 빠른 실험, 개인 생산성, 브레인스토밍, 간단한 리서치 등

Thunderbit

• 개요: 크롬 확장 프로그램 형태의 AI 웹 스크래퍼로, 클릭 두 번만에 어떤 웹사이트든 구조화된 데이터를 추출할 수 있습니다.
• 강점: 웹 데이터 추출이 가장 쉬움, 코딩 불필요, 복잡한 사이트(페이지네이션, 하위 페이지)도 처리, 엑셀/구글시트/Airtable/Notion으로 바로 내보내기 가능().
• 난이도: 매우 쉬움 – IT 비전문가도 바로 사용 가능
• 추천 대상: 영업, 마케팅, 이커머스, 부동산 등 빠른 웹 데이터가 필요한 누구나

아래는 주요 플랫폼 비교표입니다:

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Thunderbit 실전 예시: AI 에이전트로 웹 데이터 추출하기

이제 직접 해볼 차례입니다. Thunderbit를 활용해 웹 스크래핑 에이전트를 만드는 과정을 살펴보겠습니다. 기존 방식보다 훨씬 간단해요:

1. Thunderbit 설치: 을 설치하고 회원가입합니다.
2. 대상 웹사이트 열기: 추출하고 싶은 사이트(예: 부동산 매물 페이지)로 이동합니다.
3. 'AI 필드 추천' 클릭: Thunderbit의 AI가 페이지를 읽고, '주소', '가격', '방 개수' 등 추출할 컬럼을 제안합니다. 필요에 따라 수정하거나 추가할 수 있습니다.
4. '스크래핑' 클릭: Thunderbit 에이전트가 모든 데이터를 수집하고, 하위 페이지까지 자동으로 들어가 세부 정보도 챙깁니다().
5. 데이터 내보내기: CSV, 엑셀로 다운로드하거나, 구글시트/Airtable/Notion으로 바로 전송할 수 있습니다.

Thunderbit의 차별점은 단순히 스크립트를 따르는 게 아니라, AI가 페이지를 '읽고', 변화에 적응하며, 데이터 번역이나 요약 등 가공까지 해준다는 점입니다. 기존 스크래퍼는 사이트가 바뀌면 멈추지만, Thunderbit는 계속 작동합니다().

1단계: AI 에이전트의 목적과 범위 정의하기

구축에 앞서, 에이전트가 어떤 문제를 해결할지 명확히 해야 합니다. 저의 접근법은 다음과 같습니다:

• 어떤 문제를 해결할 것인가? (예: "경쟁사 가격을 매주 자동으로 수집하고 싶다.")
• 에이전트가 수행할 구체적 작업은? (예: "5개 사이트 방문, 상품명/가격 추출, 리포트 이메일 발송")
• 최종 사용자는 누구인가? (예: "마케팅팀이 이 데이터를 활용한다.")
• 성공 기준은? (예: "수작업 데이터 수집을 5시간에서 30분으로 단축")
• 범위는 어디까지? (예: "1차 버전은 로그인 없는 공개 데이터만 수집")

이렇게 한 문단으로 '에이전트 미션 선언문'을 작성해두면, 나중에 시행착오를 줄일 수 있습니다().

2단계: 적합한 도구 선택 — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT, Thunderbit 중에서?

이제 플랫폼을 선택할 차례입니다. 빠른 결정 기준은 다음과 같습니다:

• 웹 데이터 추출, 코딩 경험 거의 없음: 추천
• 대화형 챗봇, 노코드 원함: AgentGPT 또는 노코드 챗봇 빌더 사용
• 코딩 가능, 유연성 중시: OpenAI SDK 또는 Google Vertex AI 활용
• 기업용, 다양한 시스템 연동 필요: 선택

기술 역량, 연동 필요성, 예산을 고려해 시작하세요. 처음엔 노코드 툴로 빠르게 가치를 입증하고, 필요시 확장하는 것이 좋습니다().

3단계: 데이터 수집 및 준비

AI 에이전트의 연료는 데이터입니다. 제대로 준비하는 방법은 다음과 같습니다:

• 필요한 데이터 파악: 웹페이지, 내부 DB, 스프레드시트, 사용자 입력 등
• 데이터 수집: 웹 데이터는 Thunderbit, CRM은 CSV 내보내기, 챗봇은 문서 모으기 등
• 정제 및 포맷: 오류 제거, 날짜/통화 등 형식 통일, 표 형태로 구조화(비정형 텍스트보다 표가 유리)
• 샘플 테스트: 소규모로 스크래핑이나 챗봇 테스트를 돌려 데이터가 제대로 나오는지 확인()

팁: 이 단계에서 시간을 아끼면 결과가 엉망이 될 수 있습니다. 데이터가 깔끔해야 결과도 좋습니다.

4단계: AI 에이전트 구축 및 설정 (실전 예시)

Thunderbit로 웹 스크래퍼 에이전트 만드는 과정을 예시로 살펴보겠습니다:

예시: Thunderbit로 웹 스크래퍼 에이전트 만들기

1. 확장 프로그램 설치: 후 회원가입
2. 대상 사이트 열기: 추출할 사이트(예: 상품 목록 페이지)로 이동
3. Thunderbit 활성화: Thunderbit 아이콘 클릭해 사이드 패널 열기
4. 'AI 필드 추천' 클릭: AI가 페이지를 읽고 '상품명', '가격', '이미지 URL' 등 컬럼 제안. 필요시 이름 변경/삭제/추가 가능
5. 페이지네이션/하위 페이지 설정: 데이터가 여러 페이지에 걸쳐 있거나 상세 정보가 필요하면 UI에서 옵션 활성화()
6. '스크래핑' 클릭: 에이전트가 모든 데이터 수집, 하위 페이지도 자동 탐색
7. 결과 검토 및 수정: 표를 확인하고, 필드 정제(예: 통화 기호 제거)나 AI 프롬프트 추가 가능
8. 데이터 내보내기: CSV, 엑셀, 구글시트, Airtable, Notion으로 내보내기()

결과 개선 팁:

• 필드 AI 프롬프트로 데이터 포맷/요약(예: "설명(스페인어)"로 자동 번역)
• 스케줄러로 자동 스크래핑 예약
• 이미지, 전화번호, 이메일도 기본 지원

이렇게 하면 코딩 없이도 완벽한 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

5단계: 테스트, 모니터링, 개선

에이전트를 만들었다고 끝이 아닙니다. 실제로 도움이 되는지 확인하려면:

• 실제 시나리오 테스트: 일반/예외 케이스(이상한 데이터, 누락 등)도 점검
• 사용자 피드백 수집: 팀원이나 이해관계자에게 사용해보게 하고 문제점 공유
• 성능 모니터링: 로그 확인, 정확도/속도/만족도 등 지표 추적
• 반복 개선: 프롬프트 수정, 데이터 추가, 로직 조정 등 반복할수록 에이전트가 똑똑해집니다().

최고의 에이전트도 가끔은 손질이 필요하다는 점, 잊지 마세요.

자주 겪는 어려움과 해결법

첫 AI 에이전트를 만들다 보면 여러 난관이 있을 수 있습니다. 대표적인 문제와 해결법은 다음과 같습니다:

• 목표 불분명: 처음부터 '모든 걸 다하는' 에이전트가 아니라, 명확한 미션 선언문으로 시작하세요.
• 데이터 정제 부족: 데이터 정제와 구조화에 충분히 시간 투자하세요. 좋은 데이터가 좋은 결과를 만듭니다.
• 도구 선택 고민: 가장 단순한 도구부터 시작하세요. 필요하면 나중에 업그레이드하면 됩니다.
• 에이전트 오류: 로그 분석, 프롬프트 개선, 예외 케이스 테스트를 반복하세요.
• 자신감 부족: 검증 단계 추가, 에이전트 결과를 보여주고, 초반엔 사람이 한 번 더 확인하세요.
• 유지보수: 설정 문서화, 정기 점검 스케줄링
• 내부 설득: 에이전트 시연, 빠른 성과 공유, 최종 사용자 조기 참여().

막히는 부분이 있다면, AI 커뮤니티에 질문해보세요. 이미 비슷한 문제를 겪은 사람이 분명 있을 거예요.

마무리 & 핵심 요약

이제 AI 에이전트 구축은 개발자나 데이터 과학자만의 영역이 아닙니다. , , OpenAI Agents 같은 플랫폼 덕분에, 비즈니스 사용자도 몇 번의 클릭만으로 실질적인 업무 자동화와 시간 절약, 새로운 인사이트 확보가 가능합니다.

꼭 기억하세요:

• 명확하고 구체적인 목표부터 시작하세요.
• 자신의 역량과 필요에 맞는 도구를 고르세요.
• 데이터를 꼼꼼히 준비하고 정제하세요.
• 작게 시작해 반복적으로 개선하세요.
• 성과를 모니터링하고 계속 배워나가세요.

앞으로의 업무 환경에는 AI 동료가 늘어날 것이고, 이들을 만들고 활용하는 역량은 점점 더 중요해질 거예요. 두려워하지 말고, 직접 시도해보세요. 처음으로 에이전트가 내 일을 대신 처리하는 걸 보며 커피 한 잔을 즐길 때, 그 짜릿함을 잊지 못할 겁니다.

더 깊이 배우고 싶다면 에서 다양한 가이드를 확인하거나, 으로 직접 첫 에이전트를 만들어보세요. 도움이 필요하면 언제든 연락 주세요. 아마 그때쯤이면 저희 어머니의 AI 에이전트에게 고양이가 키보드 위에 앉았는지 감지하는 법을 가르치고 있을지도 모릅니다.

즐거운 AI 에이전트 만들기 되세요!

더 많은 AI 자동화 팁이 궁금하다면 아래 자료도 참고하세요:

자주 묻는 질문(FAQ)

1. AI 에이전트란 무엇이며, 기존 자동화 도구와 어떻게 다른가요?

AI 에이전트는 스스로 관찰, 판단, 실행을 통해 목표를 달성하는 소프트웨어입니다. 기존 자동화가 정해진 절차만 따르는 반면, AI 에이전트는 변화에 유연하게 대응하고, 입력이나 환경이 바뀌어도 적응할 수 있습니다.

2. 비즈니스 사용자가 AI 에이전트 구축을 배워야 하는 이유는?

AI 에이전트 구축을 배우면 반복 업무 자동화, 데이터 수집 효율화, 고객 지원 향상, 워크플로우 통합 등 다양한 업무 혁신이 가능합니다. 이는 시간 절약, 더 나은 의사결정, 경쟁력 강화로 이어집니다.

3. 입문자에게 추천하는 AI 에이전트 플랫폼은?

Thunderbit(웹 데이터 추출, 노코드), AgentGPT(노코드 자율 에이전트), OpenAI Agents(코딩 가능, 언어 기반 업무), Google Vertex AI(기업용, 멀티 에이전트) 등이 있습니다.

4. 간단한 AI 에이전트 구축 절차는?

목적 정의 → 도구 선택 → 데이터 준비 → 에이전트 구축 및 설정 → 테스트 및 개선 순서로 진행합니다. Thunderbit 같은 플랫폼은 코딩 없이도 쉽게 시작할 수 있습니다.

5. AI 에이전트 구축 시 흔한 어려움과 해결법은?

목표 불분명, 데이터 정제 부족, 도구 복잡성, 유지보수 등이 대표적입니다. 명확한 미션 설정, 데이터 정제, 단순한 도구부터 시작, 피드백 기반 반복 개선, 문서화로 극복할 수 있습니다.