에이전트형 워크플로

에이전트형 워크플로란 무엇인가요?

기존 자동화는 고정된 경로를 따릅니다. 즉, 코딩한 정확한 순서대로 특정 조건이 충족되면 해당 동작을 실행합니다. 에이전트형 워크플로는 이를 뒤집습니다. AI 에이전트에 목표를 제시하면 에이전트가 스스로 단계를 결정합니다. 어떤 도구를 어떤 순서로 호출할지, 언제 충분한 정보가 수집되었는지를 판단합니다. 핵심 루프는 목표 → 생각 → 행동 → 관찰 → 반복입니다.

대부분의 에이전트형 워크플로는 몇 가지 반복되는 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• 계획 수립 -- 모호한 목표(예: "가입자 수 늘리기")를 구체적인 하위 작업으로 분해합니다.
• 도구 사용 -- 검색, API, 데이터베이스 또는 커넥터를 호출하여 실제로 무언가를 수행합니다.
• 반성 -- 자체 출력을 검토하고, 실수를 발견하며, 재시도합니다.
• 메모리 -- 이전 단계를 기반으로 이후 작업이 구축될 수 있도록 단계 전반에 걸쳐 컨텍스트와 증거를 유지합니다.

창업자에게 중요한 이유

에이전트형 워크플로는 소규모 팀이 역량 이상의 성과를 낼 수 있게 해줍니다. 블로그 포스트 하나나 아웃바운드 캠페인 하나를 만들기 위해 열 가지 도구를 수동으로 연결하는 대신, 에이전트가 그 과정을 실행하고 완성된 초안을 제공합니다. 유연성이 핵심입니다. 작업 중 실제 데이터가 변경되어도 워크플로가 적응하며, 경직된 if-then-that 자동화처럼 중단되지 않습니다.

하지만 적응성은 양날의 검입니다. 스스로 단계를 결정하는 워크플로는 의도하지 않은 시점에 게시하거나 발송하거나 지출할 수도 있습니다. 따라서 가장 중요한 설계 선택은 에이전트가 얼마나 자율적인지가 아니라 사람이 어디서 작업을 검토하느냐입니다. 팀이 이를 조율하는 방법은 human-in-the-loop와 자율성 스펙트럼을 참조하세요.

진정으로 신뢰할 수 있는 에이전트형 워크플로

Ceres는 성장 과정을 에이전트형 워크플로로 운영하되, 창업자가 항상 최종 결정권을 갖도록 설계되어 있습니다. AI Growth Officer가 11명의 전문가를 조율합니다. 각 전문가는 자율적으로 계획을 세우고, 커넥터를 사용하며, 작업 초안을 작성합니다. 차이는 경계에 있습니다. 모든 아웃바운드 작업(게시, 콜드 이메일 발송, 광고 지출)은 사람이 검토하고 승인해야 하는 승인 게이트를 통과합니다. 내부 리서치와 되돌릴 수 있는 소소한 참여는 자율적으로 실행되고, 중요한 단계는 여러분의 승인을 기다립니다.

이를 통해 워크플로는 블랙박스가 아닌 감사 가능한 시스템이 됩니다. 출력물에는 증거가 인용되며, 공개적으로 전달되는 내용을 여러분이 직접 통제합니다. 조율 방식은 /how-it-works에서, 전문가 소개는 /roles에서 확인할 수 있습니다.