2026년 춘절 연휴 동안, 저는 모든 사업 프로세스를 에이전트에게 맡기기로 결심했습니다.

일주일 후, 시스템은 거의 3분의 1 정도 가동 가능해졌습니다. 시스템은 여전히 개선 중이지만, 제 일과 중 근무 시간은 6시간에서 2시간으로 줄었고, 업무 성과는 300% 증가했습니다.

더 중요한 것은, 제가 가정했던 바를 검증했다는 점입니다. 즉, 개인 사업체의 에이전트 기반 전환은 실현 가능하며, 모든 사람이 이러한 운영 체제를 구축해야 한다고 생각합니다.

에이전트 시스템을 도입한다는 것은 사고방식을 완전히 바꿔야 한다는 것을 의미합니다. "이 일을 어떻게 하면 효율적으로 처리할 수 있을까?"에서 "이 일을 처리하기 위해 어떤 에이전트를 만들어야 할까?"로 바뀌어야 합니다. 이러한 수동적인 사고방식에서 능동적인 사고방식으로의 전환은 엄청난 영향을 미칩니다.

이 글에서는 인공지능이 만들어낸 뻔한 동기 부여 문구를 늘어놓거나 인공지능에 의한 대체에 대한 불안감을 의도적으로 조장하지 않겠습니다. 대신, 제가 어떻게 이러한 변화를 단계별로 이뤄냈는지, 그리고 여러분도 이 방법을 무료로 따라 할 수 있는 방법을 자세히 설명하겠습니다.

이 글은 상담원 생산성 시스템 구축에 관한 첫 번째 글입니다. 앞으로의 업데이트를 놓치지 않도록 지금 바로 즐겨찾기에 추가해 두세요.

에이전트 기반 구현이 선택 사항이 아닌 필수 옵션인 이유는 무엇입니까?

먼저 불편한 진실부터 말씀드리겠습니다.

만약 당신의 사업 모델이 "시간을 통한 소득 창출"이라면, 소득 상한선은 이미 물리 법칙에 의해 정해져 있습니다. 하루는 24시간뿐이고, 설령 1년 내내 일한다 하더라도 시간당 소득에는 한계가 있기 때문입니다.

펀드매니저의 연봉 150만 엔은 시간당 약 720엔에 해당합니다(2080시간 근무 기준).
컨설팅 파트너 연봉 200만 엔 (시간당 약 960엔)
연간 300만 엔을 버는 최고 금융 KOL은 시간당 약 1440엔을 벌고 있습니다.

매우 높아 보이나요? 하지만 이것이 바로 인력으로 움직이는 모델의 한계입니다.

에이전트 기반 시스템의 논리는 완전히 다릅니다. 소득은 더 이상 근무 시간에 따라 결정되는 것이 아니라 시스템의 효율성에 따라 결정됩니다.

진정한 전환점

2026년 1월 금요일 밤 11시, 나는 여전히 컴퓨터 앞에 앉아 그날의 시장 데이터를 정리하고 있었다.

그날 미국 증시가 폭락했고, 나는 다음과 같은 조치를 취해야 했다.

50개 이상의 중요 뉴스 기사를 읽은 후
주요 10개 기업의 장외 거래 실적 분석
포트폴리오 전략을 업데이트하세요
시장 분석 기사를 작성하세요

계산해 보니 최소 3시간은 더 걸릴 것 같았다. 그리고 다음날 아침 8시에 똑같은 과정을 반복해야 했다.

그 순간, 나는 내가 투자 분석과 의사 결정에 시간을 쏟고 있는 것이 아니라, 그저 데이터를 전달하는 역할만 하고 있다는 사실을 문득 깨달았다.

제 판단이 정말로 필요한 결정은 전체 시간의 20% 정도밖에 차지하지 않습니다. 나머지 80%는 반복적인 정보 수집과 정리 작업에 소요됩니다.

이것이 바로 제가 "에이전시화"에서 벗어나기로 결정한 이유입니다.

제 투자 분석 에이전트 시스템은 이제 매일 자동으로 데이터를 처리합니다.

20,000건 이상의 글로벌 금융 뉴스 항목
50개 이상의 기업 재무 보고서 업데이트
30개 이상의 거시경제 데이터 지표
10개 이상의 산업 연구 보고서

이 작업을 수동으로 처리하려면 5명으로 구성된 팀이 필요합니다. 제 비용은 API 호출 비용으로 매달 500달러에 더해 매일 1시간의 검토 시간이 소요됩니다.

이것이 바로 에이전트화의 핵심입니다. 즉, 알고리즘을 사용하여 판단 체계를 복제하고 인적 비용을 API 비용으로 대체하는 것입니다.

01 비즈니스 구조 분석: 사람부터 시스템까지 3계층 아키텍처

모든 지식 노동은 세 가지 계층으로 나눌 수 있습니다.

첫 번째 계층: 지식 기반

이것이 에이전트의 "메모리 시스템"입니다.

투자 연구를 예로 들자면, 저는 투자에 필요한 정보와 데이터를 담은 지식 기반을 구축하는 방식을 취합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

1. 역사 데이터베이스

지난 10년간의 거시경제 데이터(연방준비제도, 소비자물가지수, 비농업 고용지표)
미국 50대 상장 기업의 재무 데이터
주요 시장 사건에 대한 회고적 고찰 (2008년 금융 위기, 2020년 팬데믹, 2022년 금리 인상 주기)

2. 주요 지표 및 뉴스

제가 주로 구독하는 주요 금융 미디어 및 정보 채널
연준 정책 및 주요 기업 실적 발표 일정
내 트위터 계정 50개 (거시경제 분석가, 펀드매니저)
주요 거시경제 지표
중요 산업 연구 및 산업 데이터 추적

3. 개인 경험 데이터베이스

지난 5년간 저의 투자 결정 내역입니다.
옳고 그름에 대한 각각의 판단을 검토합니다.

구체적인 예: 2026년 2월 초 시장 폭락

2월 초, 시장은 갑자기 폭락했고, 금과 은 가격은 폭락했으며, 암호화폐에는 막대한 유동성이 유입되었고, 미국, 홍콩, 그리고 A주 모두 급락했습니다.

시장에는 여러 가지 해석이 존재합니다.

앤트로픽의 법률 AI는 너무나 강력해서 소프트웨어 관련 주가가 폭락했습니다.
구글의 자본 지출 전망치는 너무 높다.
차기 연방준비제도 의장인 워시는 매파이다.

내 에이전트 시스템은 충돌 발생 48시간 전에 경고를 발령했는데, 그 이유는 다음과 같은 사항들을 모니터링했기 때문입니다.

일본 국채 수익률이 급등했고, 미국 2년물-일본 2년물 스프레드는 크게 좁아졌다.
TGA 계좌 잔액이 높은 수준을 유지함에 따라 재무부는 시장에서 지속적으로 자금을 끌어들이고 있습니다.
CME는 금과 은 선물에 대한 증거금 요건을 6회 연속으로 인상했습니다.

이 모든 것은 유동성 경색을 나타내는 명확한 신호입니다. 제가 알고 있는 정보에 따르면, 2022년 8월 엔화 캐리 트레이드 청산으로 인해 발생한 시장 변동성에 대한 완벽한 분석 자료가 있습니다.

에이전트 시스템은 과거 패턴을 자동으로 분석하여 폭락 전에 "유동성 부족 + 높은 평가액 → 포지션 축소"를 권장했습니다.

이 경고 덕분에 최소 30%의 손실을 피할 수 있었습니다.

이 지식 기반에는 50만 개 이상의 구조화된 데이터 항목이 포함되어 있으며, 매일 200개 이상의 항목이 자동으로 업데이트됩니다. 수동으로 유지 관리하려면 전담 연구원 두 명이 필요합니다.

두 번째 단계: 역량(의사결정 프레임워크)

이는 가장 쉽게 간과되지만 가장 중요한 부분입니다.

대부분의 사람들은 ChatGPT를 열고 질문을 입력한 후 답변을 얻는 방식으로 AI를 사용합니다. 하지만 이 방법의 문제점은 AI가 사용자의 판단 기준을 알지 못한다는 것입니다.

제 접근 방식은 의사 결정 논리를 독립적인 기술로 나누는 것입니다. 투자 결정을 예로 들어보겠습니다.

스킬 1: 미국 주식 가치 투자 프레임워크

(아래 스킬들은 예시일 뿐이며 제 실제 투자 기준을 나타내는 것은 아닙니다. 제 투자 판단 기준은 실시간으로 업데이트됩니다.)

가격 인하

输入:公司财报数据

判断标准:

- ROE > 15%(持续3年以上)

- 负债率< 50%

- 自由现金流> 净利润的80%

- 护城河评估(品牌/网络效应/成本优势)

输出:投资评级(A/B/C/D)+ 理由

스킬 2: 비트코인 저평가 모델

가격 인하

输入: 比特币市场数据

判断标准:

- K线技术指标: RSI < 30 且周线级别超跌

- 交易量: 恐慌抛售后成交量萎缩(低于30日均量)

- MVRV比率: < 1.0(市值低于实现市值,持有者整体亏损)

- 社交媒体情绪: Twitter/Reddit恐慌指数> 75

- 矿机关机价: 现价接近或低于主流矿机关机价(如S19 Pro成本线)

- 长期持有者行为: LTH供应占比上升(抄底信号)

触发条件:

- 满足4个以上指标→ 分批建仓信号

- 满足5个以上指标→ 重仓抄底信号

输出: 抄底评级(强/中/弱) + 建议仓位比例

스킬 3: 미국 주식 시장 심리 모니터링

가격 인하

监控指标:

- NAAIM暴露指数: 活跃投资经理的股票持仓比例

· 数值> 80 且中位数触及100 → 机构加仓空间见顶预警

- 机构股票配置比例: State Street等大型托管机构数据

· 处于2007年以来历史极值→ 反向预警信号

- 散户净买入额: 摩根大通追踪的每日散户资金流向

· 日均买入量> 85%历史水平→ 情绪过热信号

- 标普500远期市盈率: 监控是否接近历史估值峰值

· 接近2000年或2021年水平→ 基本面与股价背离

- 对冲基金杠杆率: 高杠杆环境下的拥挤仓位

· 杠杆率处于历史高位→ 潜在波动放大器

触发条件:

- 3个以上指标同时预警→ 减仓信号

- 5个指标全部预警→ 大幅减仓或对冲

输出: 情绪评级(极度贪婪/贪婪/中性/恐慌) + 仓位建议

스킬 4: 거시 유동성 모니터링

가격 인하

监控指标:

- 净流动性= 美联储总资产- TGA - ON RRP

- SOFR(隔夜融资利率)

- MOVE指数(美债波动率)

- USDJPY + US2Y-JP2Y利差

触发条件:

- 净流动性单周下降>5% → 预警

- SOFR突破5.5% → 减仓信号

- MOVE指数>130 → 风险资产止损

이러한 기술의 핵심은 인공지능이 내 사고방식에 따라 작동할 수 있도록 판단 기준을 명확하고 체계적으로 만드는 것입니다.

세 번째 계층: CRON(자동 실행)

이것이 바로 시스템을 제대로 작동시키는 핵심입니다.

다음과 같은 자동화 작업을 설정했습니다.

요즘 제 아침 일과는 이렇습니다.

나는 오전 7시 50분에 일어나 양치질을 하면서 휴대폰을 확인했다. 담당자가 이미 전날 밤의 글로벌 시장 요약 보고서를 보내왔더라.

미국 증시는 간밤에 소폭 상승했으며, 기술주가 상승세를 주도했습니다.
일본은행은 기준금리를 동결했고, 엔화 가치는 소폭 하락했다.
지정학적 요인으로 인해 원유 가격이 2% 상승했습니다.
오늘의 주요 관심사: 미국 소비자물가지수(CPI) 발표, 엔비디아 실적 보고서.

8시 10분, 아침 식사를 하고 컴퓨터를 켜서 상세 분석 내용을 검토하세요. 에이전트가 이미 오늘의 전략을 생성했습니다.

소비자물가지수(CPI) 데이터는 시장 기대치와 일치했으며 시장에 중립적인 영향을 미쳤습니다.
엔비디아의 재무 보고서는 AI 칩 수주 전망치를 이해하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
권장 사항: 기술주에 대한 투자 비중을 유지하고 에너지 부문의 투자 기회에 주목하십시오.

저는 8시 30분에 출근합니다. 제 유일한 업무는 담당자의 분석을 바탕으로 포트폴리오를 조정할지 여부와 조정 폭을 결정하는 것입니다.

전체 과정은 30분이 소요됩니다.

이제 더 이상 매일 아침 허겁지겁 뉴스를 찾아볼 필요가 없습니다. AI가 이미 저를 위해 사전 조사를 해 놓았기 때문입니다.

더욱 중요한 것은 투자 결정이 더 이상 감정에 쉽게 좌우되지 않고, 완벽한 투자 논리, 명확한 판단 기준, 그리고 투자 성과에 기반한 검토, 요약 및 반복 과정을 거쳐 이루어진다는 점입니다. 이는 인공지능 시대에 투자하는 올바른 방향이며, 더 이상 수많은 인턴을 고용하여 매일 야근하며 엑셀로 수익 예측표를 업데이트하거나, 직감에 의존해 50배 레버리지를 무턱대고 기적을 기다리는 시대는 아닙니다.

02 콘텐츠 생산의 주체화: 수공예 작업장에서 생산 라인으로

제 두 번째 주요 사업은 콘텐츠 제작입니다. 현재는 주로 트위터에서 활동하고 있지만, 유튜브 및 기타 영상 플랫폼도 탐색 중입니다.

제가 기사를 쓸 때 일반적으로 거치는 과정은 다음과 같습니다.

주제 선정 (1시간)
연구 (2시간)
글쓰기 (3시간)
수정 (1시간)
게시 + 상호 작용 (1시간)

제품 하나를 제작하는 데 총 8시간이 소요되며, 품질도 일정하지 않습니다.

이전 글들의 가장 큰 문제점들을 검토해 보니 몇 가지 핵심 사항이 있었습니다.

주제가 너무 광범위하고 구체적인 관점이 부족합니다.
내용이 너무 이론적이고 구체적인 사례가 부족합니다.
제목이 충분히 매력적이지 않다
출시 시간

에이전트 기반 콘텐츠 제작의 통합은 체계적인 엔지니어링 프로세스입니다!

따라서 콘텐츠 수준에서 제 에이전트 기반 변환은 세 단계로 구성됩니다.

1단계: 바이럴 콘텐츠에 대한 지식 기반 구축

저는 많은 사람들이 간과했던 일을 했습니다. 바로 입소문을 타는 기사들의 패턴을 체계적으로 연구한 것입니다.

구체적인 단계:

저희는 지난 1년간 X 플랫폼에서 금융/기술 분야에서 가장 인기 있는 기사 200개를 분석했습니다.
인공지능을 활용하여 제목 구조, 도입부 스타일, 논증 논리, 결말 구성 등 공통점을 분석하세요.
재사용 가능한 "대성공 공식" 추출하기

다음은 몇 가지 예입니다.

제목 공식:

충격적인 수치: "내 자산이 70%나 줄어든 후에야 깨달았습니다…"
직관에 반하는 말: "인터넷은 죽었고, 에이전트는 불멸이다."
가치 약속 유형: "돈을 절약하는 데 도움을 드립니다... Xianyu(중고 장터)에서 구매할 필요가 없습니다."

개시 공식:

구체적인 사건을 예로 들면 다음과 같습니다. "2025년 1월, 저는 결정을 내렸습니다..."
극명한 대조: "만약 현재 속도로 계속한다면... 6개월 후에는..."
먼저 분석한 다음, 다시 정리하세요: "시장에는 여러 가지 해석이 있습니다... 제 생각에는 위에 제시된 해석 중 어느 것도 옳지 않습니다."

논증 구조:

의견 → 데이터로 뒷받침 → 사례 검증 → 반론
1/2/3을 사용하여 레이어를 명확하게 구분하세요.
전문 용어 + 쉬운 설명

저는 이러한 패턴들을 모아 "바이럴 콘텐츠 프레임워크 라이브러리"를 만들고 이를 AI에 입력했습니다.

2단계: 인간-기계 협업 콘텐츠 제작 라인

저의 콘텐츠 제작 과정은 이제 각 단계마다 명확한 업무 분담이 이루어진, 인간과 기계가 협업하는 매우 효율적인 생산 라인으로 발전했습니다.

주제 선정 단계 (AI 기반, 제 의사 결정)

매주 월요일 아침, 제 에이전트는 자동으로 3~5개의 주제 추천을 보내줍니다.

입력 소스:

이번 주 글로벌 시장 주요 소식 (자동으로 캡처됨)
제 투자 연구 노트와 최근 생각들
소셜 미디어에서 자주 논의되는 주제
독자 댓글란에 자주 묻는 질문

AI 출력 형식:

가격 인하

选题1: 比特币突破10万美元背后的流动性逻辑

核心论点: 不是需求驱动,而是美元流动性扩张的结果

潜在爆点: 数据密集+反常识观点

预估互动率: 高

选题2: 为什么AI公司都在亏钱,但股价还在涨

核心论点: 市场定价的是未来现金流折现,不是当下利润

潜在爆点: 解答大众困惑

预估互动率: 中高

选题3: 散户情绪指标创新高,该逃顶了吗

核心论点: 情绪指标需要结合流动性环境判断

潜在爆点: 实用工具+方法论

预估互动率: 中

저는 현재 시장 분위기를 가장 잘 반영하고 제가 독창적인 통찰력을 가진 주제를 선택할 것입니다.

데이터 수집 단계 (AI가 수행함, 자세한 내용은 추후 추가 예정)

주제를 선택하면 에이전트가 자동으로 데이터 수집 프로세스를 시작합니다.

1. 데이터 스크래핑(자동화)

관련 기업의 최신 재무 데이터
거시경제지표의 역사적 추세
산업 연구 보고서의 주요 관점
소셜 미디어에 나타난 대표적인 관점

2. 정보 구성 (AI 처리)

흩어져 있는 정보를 논리적 추론에 따라 분류하십시오.
핵심 데이터와 인용 출처를 추출하세요.
예비 논증 틀을 생성하세요

3. 인공 보충 (나의 가치)

저의 개인적인 경험과 사례 연구를 포함시켜
담당자가 찾을 수 없는 틈새 정보 소스를 보완합니다.
어떤 관점에 대해 더 자세한 설명이 필요합니까?
이 단계의 소요 시간이 2시간에서 30분으로 단축되었습니다.

글쓰기 단계 (인간-컴퓨터 협업)

이것이 가장 중요한 단계이며, AI와의 업무 분담은 매우 명확합니다.

AI는 다음과 같은 역할을 담당합니다:

바이럴 콘텐츠 프레임워크를 기반으로 기사 구조를 생성합니다.
데이터와 사실 정보를 입력하세요.
다양한 제목 및 오프닝 버전을 선택할 수 있습니다.
논증 논리의 무결성을 보장하십시오.

제가 담당하는 사항은 다음과 같습니다.

개인적인 의견과 가치 판단을 주입하는 것
실제 사례와 세부 정보를 포함하세요.
어조와 표현을 조절하세요.
AI가 생성한 "엉터리 정답"을 삭제하세요.

수정 단계 (AI 지원, 제가 주도)

초고 작성이 완료되면 에이전트에게 몇 가지 작업을 요청할 것입니다.

1. 가독성 검사

문장이 너무 긴가요? (30단어를 초과하는 문장은 빨간색으로 표시됩니다.)
반복되는 부분이 있나요?
전문 용어에 대한 설명이 필요합니까?

2. 성공작의 요소를 확인하세요

해당 제목이 높은 상호작용률 모델에 부합합니까?
첫 세 단락에 흥미를 유발하는 요소가 포함되어 있나요?
이를 뒷받침할 구체적인 데이터가 있습니까?
기억에 남는 명언이 있나요?

3. 다중 버전 생성

서로 다른 세 가지 스타일의 제목을 생성하세요.
서로 다른 관점에서 두 가지 결말을 만들어 보세요.
저는 가장 적합한 버전을 선택합니다.

이 단계가 1시간에서 15분으로 단축되었습니다.

릴리스 단계(자동화)

기사 작성이 완료되면 에이전트가 자동으로 실행됩니다.

다양한 플랫폼(X/위챗 공식 계정/샤오홍슈) 형식으로 변환
추천 이미지를 생성합니다(확인 후 생성됨).
(과거 데이터 분석을 기반으로) 최적의 시점에 자동으로 게시합니다.

3단계: 데이터 기반 지속적 최적화

핵심 요점: Content Agent는 한 번 설정하는 것이 아니라 지속적으로 발전하는 시스템입니다.

저는 매주 리뷰를 합니다.

어떤 유형의 책이 수금률이 가장 높습니까? → 책 제목 공식 가중치 업데이트
어떤 논증 구조가 가장 많이 공유되나요? → 이 템플릿을 강화하세요
독자 댓글란에서 가장 자주 묻는 질문은 무엇인가요? → FAQ에 추가해 주시면 다음 글에서 답변해 드리겠습니다.

구체적인 예를 들자면 다음과 같습니다.

구체적인 수치와 차트가 많이 포함된 "데이터 집약적인" 기사가 순전히 의견에 기반한 기사보다 저장률이 40% 더 높다는 것을 발견했습니다. 따라서 콘텐츠 프레임워크를 조정하고 AI에게 초기 초안에 다음 내용을 포함하도록 요청했습니다.

각 핵심 주장은 최소한 하나의 데이터로 뒷받침되어야 합니다.
각 기사에는 최소 3개의 도표가 포함되어야 합니다.
데이터 출처는 명확하게 표시되어야 합니다.

결과: 최근 5개 기사의 평균 수집률이 8%에서 12%로 증가했습니다.

2026년 1월, 저는 "에이전트 폭발 시대에 우리는 AI에 대한 불안감을 어떻게 다뤄야 할까요?"라는 제목의 글을 썼습니다.

이 기사는 데이터 양은 적지만 전달률이 이례적으로 높아 20%에 달합니다.

저는 담당자에게 원인 분석을 요청했고, 다음과 같은 사실을 발견했습니다.

이 기사는 인공지능과 인간성의 의미라는 심오한 가치관을 다루고 있습니다.
구체적인 시나리오는 "루브르 박물관에 불이 났을 때 고양이를 구해야 할까요, 아니면 유명한 그림을 구해야 할까요?"였습니다.
"인공지능 사용자가 되는 것도 중요하지만, 인간다움을 잊지 않는 것이 훨씬 더 중요하다"는 결론은 많은 사람들의 공감을 얻었습니다.

저는 이 발견을 제 프레임워크 라이브러리에 추가했습니다. 기술 문서에 철학적 고찰과 가치 논의를 적절히 통합하면 공유율을 크게 높일 수 있습니다.

이것이 바로 에이전트 시스템의 복합적인 효과입니다. 시스템 자체가 제가 시스템을 최적화하는 데 도움을 주는 것이죠. 콘텐츠 에이전트는 한 번 구축하고 끝내는 것이 아니라, 지속적으로 진화하는 시스템입니다.

03 개인 역량에서 컨설팅 서비스로: 방법론의 재현성 검증

투자 조사 및 콘텐츠 에이전트 시스템을 구축하고 나니 이런 생각이 들었습니다. "이 접근 방식이 다른 사람들에게도 도움이 될 수 있을까?"

지난 12월, 저는 업무에 너무 지쳐 있다고 하소연한 한 펀드매니저와 저녁 식사를 했습니다. 그는 5억 위안 규모의 사모펀드를 운용하며 10명에 가까운 직원을 거느리고 있지만, 여전히 시장 뉴스에 휘둘리는 듯 매일 정신없이 뛰어다니는 기분이라고 했습니다.

그의 일과는 다음과 같습니다.

저는 아침 6시 30분에 일어나서 전날 밤의 세계 증시 동향을 확인합니다.
오후 7시~8시: 전날 밤 주요 글로벌 시장 뉴스를 확인하세요.
8:30~9:30: 투자 전략을 논의하는 아침 회의.
오전 9시 30분 - 오후 3시: 시장을 모니터링하고 거래를 처리합니다.
오후 3시~6시: 기업 조사 및 재무제표 검토.
오후 6시~8시: 투자 일지를 작성하고 과거 실적을 검토합니다.
오후 10시: 해외 시장 개장 시간을 지켜보세요.

저는 그가 워크플로우 분석을 수행하는 것을 도왔고 다음과 같은 사실을 발견했습니다.

시간의 60%는 정보 수집 및 정리(에이전트 기반 방식 가능)에 사용됩니다.
시간의 20%는 반복성 분석(에이전트 기반 분석 가능)에 사용됩니다.
시간의 15%는 의사 결정에 소요됩니다(인간-기계 협업).
전체 시간의 5%는 거래 실행에 소요되는데, 이는 자동화가 가능합니다.

그래서 저는 그가 간소화된 투자 분석 도구를 개발하는 것을 돕기 위해 2주를 보냈습니다.

1주차: 그의 업무 흐름에 대해 인터뷰하고 에이전트가 수행할 수 있는 단계를 파악합니다.
2주차: 지식 기반 구축 + 3가지 핵심 스킬 구성 + 자동화 작업 설정

2주 후, 그는 내게 위챗 메시지를 보냈다. "생각할 시간이 더 많아지면서 투자에 대한 제 생각이 좀 더 안정됐습니다."

이 프로젝트를 통해 에이전트 기반 변환의 필요성이 보편적이며, 정보 처리 시간 단축이 투자 효율성을 향상시키는 방법이라는 것을 깨달았습니다.

하지만 곧 컨설팅 업무 자체에는 두 가지 문제가 있다는 것을 알게 되었습니다.

시간 제약: 각 프로젝트는 2~4주가 소요되며, 한 달에 최대 3개의 프로젝트만 맡을 수 있습니다.
확장성 부족: 고객마다 요구사항이 다르기 때문에 표준화가 어렵습니다.

이것을 계기로 저는 다음 단계, 즉 서비스에서 제품으로의 전환에 대해 생각하기 시작했습니다.

04 에이전트 서비스: SaaS에서 AaaS로의 패러다임 전환

기존 소프트웨어는 SaaS(서비스형 소프트웨어)입니다.

고객에게 도구를 제공하는 것입니다.
고객은 사용 방법을 배워야 합니다.
고객은 직접 운영하고 유지 관리합니다.

미래는 AaaS(서비스형 에이전트)입니다.

고객에게 상담원을 배정해 드립니다.
고객은 지시사항만 제공하면 됩니다.
에이전트 자동 실행 및 자동 최적화

차이점은 SaaS는 "기능"을 판매하는 반면, AaaS는 "결과"를 판매한다는 것입니다.

올해 1월에 저는 펀드매니저인 제 친구와 저녁 식사를 했습니다.

그는 "당신이 구축하는 데 도움을 준 에이전트 시스템은 정말 훌륭합니다. 여러 동료에게 추천했는데 모두 갖고 싶어 하더군요. 하지만 컨설턴트로서 얼마나 많은 고객을 담당할 수 있을까요?"라고 말했습니다.

나는 "맞아요, 그건 문제죠."라고 말했다.

그는 "그걸 상품으로 만들어보는 건 어때요? 세일즈포스처럼, 소프트웨어를 파는 대신 상담원 서비스를 파는 거죠."라고 말했습니다.

저는 훌륭한 에이전트가 SaaS를 대체하는 서비스 형태로 개발되어야 한다고 생각합니다. 오픈클로(Openclaw)의 창시자인 피터가 예측했듯이, 미래는 에이전트의 시대가 될 것이고 사용자들은 더 이상 소프트웨어를 설치할 필요가 없을 것입니다.

따라서, 이 에이전트 시스템이 완전히 개발되면 누구나 복사하여 사용할 수 있도록 오픈 소스 프로젝트로 공개해야 한다고 생각합니다. 상업적 필요가 있는 기관 고객에게는 고급 기능을 유료 구독 또는 사용량 기반 요금제로 제공할 수 있습니다.

05 에이전트화의 본질: 시간 활용에서 알고리즘 활용으로

여기까지 썼으니, 좀 더 심오한 생각을 나누고 싶습니다.

개인 사업의 전통적인 성장 경로는 다음과 같습니다.

초보 단계: 시간 판매 (시간당 요금 부과)
중기 단계: 제품 판매 (한 번 개발하고 여러 번 판매)
고급 단계: 시스템 판매(다른 사람들이 거래할 수 있는 플랫폼 구축).

에이전트화는 네 번째 경로를 제공합니다. 바로 알고리즘 기능을 판매하는 것입니다.

이제 더 이상 필요하지 않습니다:

팀을 고용하세요 (관리 비용 절감)
(기술적 전문 지식이 필요 없는) 복잡한 소프트웨어 프로그램을 개발합니다.
플랫폼을 구축합니다(네트워크 효과로 인한 콜드 스타트 필요성 제거).

다음 사항만 숙지하시면 됩니다.

전문 지식을 체계화하세요
에이전트 시스템 실행 구성
알고리즘 프레임워크의 지속적인 최적화

이것은 새로운 형태의 지렛대 효과, 즉 알고리즘적 지렛대 효과입니다.

그 특징은 다음과 같습니다:

저렴한 비용: 주된 이유는 API 호출 수수료 때문인데, 이는 인건비보다 훨씬 낮습니다.
복제 가능: 동일한 상담원이 수많은 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.
진화 가능: 더 큰 모델의 기능이 향상됨에 따라 에이전트도 자동으로 더 강력해집니다.

에이전트 준비 실행 체크리스트

이 글을 읽고 감동을 받으셨다면, 다음 단계를 따라해 보시길 권합니다.

1단계: 진단 (이번 주 내 완료)

매일 할 일 목록을 만들고 완료한 항목에 표시하세요:

어떤 작업이 반복적인가요(정보 수집, 데이터 처리, 형식 변환)?
판단력(의사결정, 창의성, 전략)이 필요한 작업은 무엇입니까?
실행 작업(게시, 추적, 응답)은 무엇으로 구성됩니까?

원칙: 반복적인 작업에는 에이전트 기반 처리를 우선시하고, 판단이 필요한 작업에는 인간-기계 협업을 구현하며, 실행 작업은 자동화합니다.

간단한 연습

종이를 꺼내서 어제 해야 할 일 목록을 적어 보세요.

모든 작업을 수행할 때, 스스로에게 다음 세 가지 질문을 해보세요.

이 작업을 표준화할 수 있을까요? (만약 가능하다면, 에이전트 기반으로 구현할 수 있습니다.)
이 작업에는 창의적 사고가 필요한가요? (그렇지 않다면 에이전트 기반으로 처리할 수 있습니다.)
이 작업에는 저의 고유한 판단이 필요한가요? (그렇지 않다면 에이전트 기반으로 처리할 수 있습니다.)

적어도 50%의 일자리는 에이전트를 통해 처리될 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.

2단계: 설정 (이번 달 내 완료 예정)

실험을 시작하기 위한 최소한의 실행 가능한 시나리오를 선택하십시오.

다음은 몇 가지 예입니다.

투자자이신가요? → "일일 시장 요약 에이전트"를 설정하세요.
콘텐츠 제작자라면 → "주제 제안 에이전트"를 구축하세요
영업직이라면 → "고객 배경 조사 담당자"를 만드세요
디자이너라면 → "디자인 영감 모음 관리 도구"를 만들어 보세요

완벽함을 추구하지 마세요. 우선 가장 작은 폐쇄 회로가 작동하도록 만드세요.

3단계: 최적화 (이번 분기 내 완료 예정)

에이전트 시스템이 얼마나 시간을 절약해 주는지, 그리고 출력 품질이 일관적인지 기록하십시오.

매주 복습하세요:

상담원들이 뛰어난 성과를 보이는 분야는 무엇인가요?
어떤 단계에서 여전히 사람의 개입이 필요한가요?
상담원의 스킬을 어떻게 조정해야 제가 원하는 조건에 더 잘 맞는 상담원을 찾을 수 있을까요?

4단계: 상용화 (올해 완료 예정)

에이전트 시스템이 안정적으로 작동되면 다음 사항을 고려하십시오.

이 방법은 동료들에게 유용한가요?
그렇다면 그들은 얼마까지 지불할 의향이 있을까요?
이것을 제품화할 수 있습니까?

답이 '예'라면 축하합니다. 새로운 비즈니스 모델을 발견하셨습니다.

추후에 Openclaw 또는 기타 최신 AI 도구를 사용하여 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 공유하겠습니다. 영상 편집 경험이 있거나 Openclaw와 같은 에이전트 도구 사용에 능숙하거나 AI 프로젝트 개발 경험이 있으신 분은 언제든지 연락 주세요. 함께 미래를 만들어갈 정규직 파트너를 모집하고 있습니다.

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