코드 없이 AI 에이전트를 구축하는 방법
프로그래밍 없이 15분 만에 첫 자율 에이전트를 구축하는 완벽 가이드입니다.
글: Lazarus

실제 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 구축하는 데 개발자일 필요가 없습니다. 적합한 플랫폼이 있다면 원하는 것을 한국어로 설명하기만 하면 몇 분 안에 에이전트를 가동할 수 있습니다.
이 가이드에서는 에이전트가 무엇인지 이해하는 것부터 첫 에이전트 구축, 멀티 에이전트 워크플로우로 확장하는 것까지 모든 것을 다룹니다.
이 가이드의 내용
- 1. AI 에이전트란 무엇인가 (챗봇 및 워크플로우와의 차이)
- 2. 모든 에이전트에 필요한 4가지 구성 요소
- 3. 단계별: 첫 에이전트 구축하기
- 4. 오늘부터 사용할 수 있는 5가지 에이전트 템플릿
- 5. 고급편: 멀티 에이전트 워크플로우
AI 에이전트란 무엇인가?
먼저 혼동을 해소하겠습니다. AI 에이전트는 챗봇이나 워크플로우 자동화와 같지 않습니다.
| 유형 | 기능 | 제한 |
|---|---|---|
| 챗봇 | 학습 데이터를 기반으로 질문에 응답 | 액션을 실행할 수 없고 실시간 데이터에 접근 불가 |
| 워크플로우 | 트리거 시 사전 정의된 단계 실행 | 엣지 케이스를 처리할 수 없고 판단을 내릴 수 없음 |
| AI 에이전트 | 목표에 대해 추론하고 도구를 사용하며 판단을 내림 | 고위험 판단에는 가드레일이 필요 |
AI 에이전트는 컨텍스트를 이해하고, 적절한 도구를 사용하며, 언제 도움을 요청해야 하는지 아는 똑똑한 직원과 같습니다.
모든 에이전트에 필요한 4가지 구성 요소
코드로 구축하든 노코드로 구축하든, 효과적인 에이전트에는 4가지 요소가 있습니다:
- 1. 지시사항 (Instructions)에이전트가 무엇을 하는지 평이한 언어로 기술합니다. '당신은 영업 어시스턴트입니다. 매주 월요일 지난주 파이프라인 데이터를 가져와 요약을 보내주세요. 2주 이상 움직임이 없는 건에는 플래그를 표시해 주세요.'
- 2. 도구 (Tools)에이전트가 접근할 수 있는 시스템과 데이터입니다. CRM, 스프레드시트, 이메일, Slack, 데이터베이스 등. 에이전트는 이를 사용하여 정보를 수집하고 액션을 실행합니다.
- 3. 메모리 (Memory)세션 간에 유지되는 컨텍스트입니다. 과거 대화, 분석 결과, 학습된 선호도 등. 이것이 에이전트를 시간이 지남에 따라 더 똑똑하게 만듭니다.
- 4. 가드레일 (Guardrails)인간의 승인을 요청하는 타이밍에 대한 규칙입니다. '리포트는 자동으로 실행하지만, 외부 이메일 발송 전에는 확인해 주세요.' 이것이 에이전트를 신뢰할 수 있게 만듭니다.
단계별: 첫 에이전트 구축하기
주간 영업 파이프라인을 요약하는 실용적인 에이전트를 구축해 보겠습니다. 소요 시간은 약 15분입니다.
- 새 에이전트 생성Lazarus 워크스페이스를 열고 '새 에이전트'를 클릭합니다. '주간 파이프라인 리포터'와 같은 이름을 지정합니다.
- 지시사항 작성원하는 것을 평이한 언어로 기술합니다: '매주 월요일 오전 9시에 CRM에서 현재 파이프라인을 가져와 주세요. 단계별 총 금액을 계산하고 지난주와 비교해 주세요. 14일 이상 움직임이 없는 건을 식별해 주세요. 주요 수치와 주의가 필요한 건을 포함한 요약을 이메일로 보내주세요.'
- 도구 연결'도구 추가'를 클릭하여 CRM(HubSpot, Salesforce 등)과 이메일을 연결합니다. 에이전트는 이를 사용하여 데이터를 가져오고 리포트를 발송합니다.
- 스케줄 설정'스케줄'에서 '주간'을 선택하고 월요일 오전 9시를 선택합니다. 에이전트는 이 시간에 자동으로 실행됩니다.
- 가드레일 추가 (선택사항)발송 전에 에이전트에게 확인을 요청하려면 '외부 커뮤니케이션에 승인 필요'를 활성화합니다. 발송 전에 승인 또는 수정 메시지를 받게 됩니다.
- 테스트'지금 실행'을 클릭하여 테스트합니다. 에이전트는 파이프라인 데이터를 가져와 분석하고 발송 예정인 리포트를 표시합니다. 필요에 따라 조정하십시오.
이것으로 끝입니다. 매주 30분 이상의 시간을 절약하는 AI 에이전트를 구축했습니다.
오늘부터 사용할 수 있는 5가지 에이전트 템플릿
처음부터 시작하고 싶지 않으신가요? 일반적인 사용 사례를 위한 검증된 템플릿을 소개합니다:
- 리드 평가 에이전트기준에 따라 수신 리드를 스코어링하고, 기업 데이터로 강화하며, 적절한 담당자에게 라우팅합니다.
- 주간 리포터여러 소스에서 데이터를 가져와 주요 지표를 요약하고, 스케줄에 따라 포맷된 리포트를 발송합니다.
- 미팅 준비각 미팅 전에 참석자를 조사하고, 관련 계정 이력을 가져와 브리핑을 발송합니다.
- 팔로업 어시스턴트딜과 연락처를 모니터링하고, 개인화된 팔로업 이메일을 작성하며, 승인 후 발송합니다.
- 리서치 어시스턴트비즈니스 데이터에 관한 질문에 답하고, 패턴을 발견하며, 조사 결과를 워크스페이스에 저장합니다.
고급편: 멀티 에이전트 워크플로우
단일 에이전트에 익숙해지면 협력하여 작동하는 에이전트 팀을 구축할 수 있습니다.
예시: 콘텐츠 파이프라인
- 리서치 에이전트가 업계 뉴스를 모니터링하고 관련 기사를 워크스페이스에 저장
- 콘텐츠 에이전트가 리서치를 읽고 블로그 포스트를 작성하여 리뷰용 초안을 저장
- 배포 에이전트가 승인된 포스트를 받아 각 채널에서 스케줄
각 에이전트는 동일한 워크스페이스에서 작업하며 서로의 작업을 쌓아갑니다. 중요한 체크포인트에서 승인만 하면 됩니다.
중요한 것은 에이전트가 동일한 워크스페이스를 공유하는 것입니다. 파일, 데이터베이스, 컨텍스트가 자연스럽게 흐릅니다.


