[마이리뷰] 에이전트 워크플로우

에이전트 워크플로우 - 같은 AI로 다른 성과를 내는 단 하나의 변수
로사장(김다솔) 지음 / 필름(Feelm) / 2026년 9월

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<363p>

Meta에서 출시한 Agnet AI MUSE로 다시 들썩이는 ai의 세계.
나 대신 내 보험을 진단하고 계약까지 해준다는데 나는 지금 어떻게 사용하고 있는가?

여전히 초록색 검색창 대신 사용하는 수준인가?
다만, 초록 검색창보다 성능이 좋아서 내가 원하는 이미지를 얻는 정도?가 달라진 점?
(제가 이렇다고요 ㅠㅠ)

그런데 누군가의 ai는 자신을 대신해서 24시간 일을 하고 있다고 한다. 😳
무슨 일을 ❓어떻게❓

예전에 한 팀이 몇 달 동안 해야 할 일을
직원 1명이 일주일 내에 전보다 더 훌륭한 결과물을 만든다는데..
어떻게❓

내가 사용하는 ai와 그가 사용하는 ai가 달라서일까?
나는 무료로 사용하고 그는 유로로 사용해서?

물론, 유무료의 차이는 있겠지만,
내가 ai를 어떻게 활용하는지에 따라 그 차이가 크게 난다.


ai를 처음 만났을 때, 학습 시키는 일!이 가장 우선 되어야 한다.
✔️ 일단 나를 학습 시키는 것. story
내가 하는 일. 내가 하는 일의 목표. 내가 원하고자 하는 일에 가기 위한 데이터를 학습 시키는 것을 선행해야만 결과물을 얻을 수 있다.

그렇지 않고 당장 원하는 결과값만 만들어달라고 요청하면,
선택하는 일이 무한대로 늘어나서, 일이 줄어들기는커녕 늘어날 수도 있다.


다음으로 진행해야 할 것은
✔️ 목표를 알려주는 것! Why
무엇을 만들 것인지(what) 어떤 방법으로 만들 것인지(how) 누구에게 어떤 변화를 만들 것인지(why)를 구체적으로 자세하게 요청+ 어느 선까지인지 가드레일까지 설정. / why의 역할을 나눔 (설계자, 실행자, 검수자) <- 프로젝트 기능 활용


✔️가장 적절한 ai를 찾고, ai에게 맡길 업무를 정할 것. Native
모든 업무를 ai에게 맡기는 것 가능할 수 있지만, ai가 해야 할 일과 사람이 해야 할 일을 구분하는 것.
반복되는 단순 업무는 ai에게 선택은 사람


✔️스스로 이어지는 구조. cycle
일의 시작 타이밍부터 정확한 지시로 매번 일을 지시하는 것이 아니라 스스로 일을 할 수 있도록 만드는 것. 다만, 적절한 타이밍에 사람이 검토할 것. 같은 피드백에 대해서는 매뉴얼로 남길 것.


반복해서 하던 일을 ai에게 넘기고, 그 덕분에 생긴 여유의 시간은 하고 싶었지만 계속 미뤄온 일에 도전하는 것이 가능해진다. ai가 사람이 하는 모든 일을 하게 되는 세상이 올까?라는 두려움에 묶이지 말고, 내가 품은 생각과 노하우 또는 질문들을 모아 세상에 내놓는 것을 먼저 해보자.

ai 덕분에 그 문턱은 누구나 넘을 수 있게 됐고, 그 비용 또한 저렴하니
모두에게 열린 기회!



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