2025년 8월 5일 새벽 1시의 소식

이 문서는 AI 관련 주요 키워드로 검색된 최근 인기 YouTube 영상들을 요약한 것입니다.

초보자를 위한 n8n 튜토리얼 - 첫 무료 AI 에이전트 만들기

📺 원제: n8n Tutorial for Beginners - Build Your First Free AI Agent

📋 3줄 요약
• 코딩을 몰라도 무료 도구(N8N)를 이용해 AI 비서(에이전트)를 직접 만들 수 있어요. • 이 AI 비서는 미지급된 도넛 주문을 자동으로 확인하고, 이메일로 결제 요청까지 보내주는 역할을 해요.

• 자동화 과정에 사람의 최종 확인(승인) 절차도 넣을 수 있어서, 실무에 바로 쓸 수 있는 똑똑한 시스템이에요.

📖 자세한 내용

AI 에이전트란?
AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇과 달라요. 목표(예: 미지급 주문 해결)를 달성하기 위해 스스로 생각(추론)하고, 여러 도구(이메일, 회계 프로그램 등)를 사용할 수 있으며, 이전 대화나 작업 기록(기억력)도 갖춘 디지털 비서예요.

이런 AI는 반복 업무를 대신하거나, 사람을 도와주는 역할을 할 수 있죠.

무료 자동화 도구 N8N 소개
N8N은 여러 프로그램을 서로 연결해 자동으로 일처리를 하게 해주는 무료 도구예요. 복잡한 코딩 없이도, 마치 블록 쌓듯이 단계별로 작업(워크플로우)을 만들 수 있어요.

• 설치는 Docker라는 프로그램을 먼저 깔고, 명령어 한 줄만 입력하면 돼요. - 가입 후 대시보드에서 다양한 자동화 예시(템플릿)를 바로 불러와 쓸 수 있어요.

AI 에이전트 만들기 실제 예시
1.

채팅 메시지 받기: 누군가 메시지를 보내면 자동으로 인식하도록 설정해요(트리거 노드). 2.

AI 모델 연결: 구글의 제미니 2.5 같은 최신 AI를 붙여서, 메시지 내용을 이해하고 다음 행동을 스스로 결정하게 해요. 3.

과거 대화 기억: 메모리 노드를 써서, 이전 대화 내용이나 상황을 잊지 않게 해요. 4.

외부 도구 연동:

• QuickBooks Online(회계 프로그램)에서 미지급 인보이스(청구서) 목록을 불러와요. - Gmail과 연결해 결제 요청 이메일을 자동으로 작성하고 보낼 수 있어요.

1. 자동화된 처리: 날짜 계산이나 필요한 정보 추출은 JavaScript라는 간단한 코드로 처리해요(여기선 이미 예시 코드가 제공돼요).

2. AI가 스스로 판단: 어떤 인보이스에 결제 요청을 보낼지, 이메일에 어떤 내용을 담을지 AI가 알아서 결정해요.

사람의 승인(검증) 추가
AI가 모든 걸 자동으로 처리하면 실수 위험이 있으니, 중요한 단계(예: 이메일 발송 전)에서는 Discord 같은 메신저로 관리자에게 승인 요청을 보내요.

• 승인 메시지와 이메일 내용은 컴퓨터가 이해하기 쉬운 표준 형식(JSON)으로 정리돼요. - 관리자가 승인하면 실제로 이메일이 발송되고, 거절하면 멈춰요.

자동 실행 및 실무 활용
이 자동화는 매주 정해진 시간에 스스로 돌아가요.

QuickBooks Online의 AI 기능(자동 결제 알림, 세금 계산 등)도 활용할 수 있어, 실제 회사 업무에 바로 적용할 수 있어요.

이게 왜 중요한가요?

• 코딩을 몰라도 누구나 무료로 AI 자동화 시스템을 만들 수 있어요. - 반복적이고 귀찮은 업무(미지급 확인, 이메일 발송 등)를 AI가 대신해주니 시간과 비용을 아낄 수 있죠.

• 사람의 최종 승인 절차도 넣을 수 있어, 실수나 오작동 걱정도 줄어들어요. - 이런 AI 에이전트는 앞으로 다양한 분야(고객 응대, 회계, 일정 관리 등)에서 실무를 크게 바꿀 수 있는 잠재력이 있어요.

👤 Kevin Stratvert • 👁️ 50,685회

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새로운 챗GPT 에이전트 활용 7가지 똑똑한 방법과 판매 폭발시키기

📺 원제: 7 Genius Ways to use the NEW ChatGPT Agent and Explode Your Sales

이 영상에서는 새로운 챗GPT Agent를 활용해 판매를 폭발적으로 늘릴 수 있는 7가지 방법을 소개합니다. 더 많은 POD 판매를 원한다면 Design Hub에 가입하라는 안내도 포함되어 있습니다. 무료 프롬프트도 제공되고 있습니다.

👤 Shimmy Morris • 👁️ 40,655회

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스케일링과 인간 수준 AI로 가는 길 | Anthropic 공동창립자 Jared Kaplan

📺 원제: Scaling and the Road to Human-Level AI | Anthropic Co-founder Jared Kaplan

Jared Kaplan은 물리학자에서 AI 창업자인 Anthropic 공동창업자로 전환하며, AI의 확장 법칙이 인간 수준의 AI로 가는 길을 어떻게 바꾸었는지 설명합니다. 그는 AI의 성능이 예측 가능하게 확장된다는 발견이 현대 대형 언어모델의 기반이 되었음을 강조하며, 클로드와 같은 미래 모델의 발전 방향을 논의합니다. 또한, 기억, 감독, 더 복잡한 작업 해결 등 앞으로 남은 과제에 대해 이야기합니다.

👤 Y Combinator • 👁️ 39,368회

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AI 에이전트가 인터넷 이용 방식을 바꿀 수 있다

📺 원제: AI agents could change how you use the internet

📋 3줄 요약
• AI 에이전트(가상 비서)가 이메일, 일정 관리 등 웹에서 직접 일하는 시대가 열리고 있어요. • 오픈AI, 구글, 퍼플렉시티 등 여러 회사가 자동으로 업무를 처리해주는 똑똑한 AI 비서를 경쟁적으로 개발 중이에요.

• 이런 AI가 우리의 일상과 인터넷 사용 방식을 크게 바꾸지만, 개인정보 보호와 잘못된 정보 방지 등 신뢰와 안전 문제가 함께 논의되고 있어요.

📖 자세한 내용
최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서, ‘AI 에이전트’라고 불리는 똑똑한 가상 비서가 실제로 우리의 이메일이나 일정 관리 같은 웹 작업을 대신해주는 시대가 오고 있어요. 예전에는 우리가 직접 검색하고, 클릭하고, 정보를 정리해야 했지만, 이제는 AI가 알아서 이메일을 읽고 답장하거나, 캘린더에 일정을 추가해주는 식으로 일을 처리해줄 수 있게 된 거죠.

이런 AI 에이전트 개발에는 오픈AI(챗GPT로 유명한 회사), 구글, 퍼플렉시티, Comet 등 여러 글로벌 IT 기업이 뛰어들고 있어요.

예를 들어 오픈AI는 챗GPT를 기반으로 한 AI 비서를 만들었고, 구글도 ‘프로젝트 마리너’ 같은 다양한 에이전트와 새로운 인터넷 브라우저를 개발 중이에요. 이 AI들은 사용자의 Gmail이나 구글 캘린더에 접근할 수 있는 권한을 받아, 실제로 우리가 하는 일상적인 웹 작업을 자동으로 처리해줘요.

이 기술이 발전하면, 우리가 직접 검색창에 질문을 치지 않아도 AI가 알아서 필요한 정보를 찾아주고, 이메일도 대신 써주고, 일정도 챙겨주는 식으로 일상 업무가 훨씬 편리해질 수 있어요.

즉, ‘검색의 종말’이라는 말처럼, 앞으로는 검색을 직접 하지 않고도 AI가 알아서 정보를 가져다주는 시대가 올 수 있다는 의미예요.

하지만 이런 AI 에이전트가 완벽한 건 아니에요. 아직은 실수도 많고, 잘못된 정보를 줄 수도 있어서, 사용자가 결과를 꼭 확인해야 해요.

예를 들어, AI가 잘못된 이메일을 보내거나, 가짜 정보를 줄 수도 있기 때문에, 항상 사람이 마지막으로 검증하는 과정이 필요하죠. 또, AI가 우리의 이메일이나 일정 등 민감한 개인정보에 접근하기 때문에, 개인정보 보호와 보안 문제도 매우 중요해졌어요.

현재 AI 에이전트에 대한 법이나 규제도 거의 없어서, 앞으로는 ‘이 AI가 진짜 사람인지, 아니면 기계인지’ 구분할 수 있는 제도와, AI가 잘못된 행동을 하지 못하게 막는 안전장치가 필요하다는 목소리도 커지고 있어요.

만약 AI가 웹사이트를 대신 돌아다니면서 정보를 가져오게 되면, 기존에 사람들이 직접 방문하던 웹사이트의 방문자 수(트래픽)가 줄어들고, 광고 수익 구조도 크게 바뀔 수 있어요.

결국 AI 에이전트는 우리의 일상을 더 편리하게 만들 수 있지만, 개인정보 보호와 신뢰성, 사회적 규칙 마련이 반드시 함께 논의되어야 해요. 앞으로 이 분야는 계속 빠르게 발전할 예정이니, 관련 변화에 관심을 갖고 지켜보면 좋겠어요!.

👤 CBC News: The National • 👁️ 29,682회

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이 MCP가 클로드 코드 영원히 바꿨다

📺 원제: This MCP Just Changed Claude Code FOREVER

📋 3줄 요약
• AI가 코드를 짜고 실행하는 과정에서, 코드와 서버, 웹브라우저가 서로 오해하거나 연결이 끊어지는 문제가 자주 생겨요. • 이런 문제를 해결하려면 ‘컨텍스트 엔지니어링’—즉, 코드가 어떤 상황에서, 왜, 어떻게 쓰이는지 전체 맥락을 잘 정리해서 AI와 시스템에 알려주는 게 중요해요.

• 실제로 클라우드 코드와 Playwright MCP 같은 도구를 활용해 맥락을 구조화하면, 웹페이지가 제대로 보이지 않거나 코드가 엉뚱하게 작동하는 문제를 줄이고, 개발자와 사용자가 모두 더 편리하게 쓸 수 있어요.

📖 자세한 내용
요즘 AI가 코드를 자동으로 짜주거나, 웹사이트를 만들고, 여러 시스템을 연결해주는 일이 많아졌죠. 그런데 이 과정에서 자주 생기는 문제가 있어요.

바로, 코드(프로그램), 서버(인터넷에서 정보를 주고받는 컴퓨터), 그리고 브라우저(크롬, 사파리 같은 웹페이지 보는 프로그램) 사이에서 서로 정보를 주고받을 때, 오해가 생기거나 연결이 끊어지는 일이 많다는 거예요. 예를 들어, AI가 짠 코드가 서버에는 잘 맞는데, 브라우저에서는 제대로 작동하지 않아서 화면이 깨지거나, 사용자가 원하는 대로 결과가 안 나오는 경우가 많아요.

이런 문제의 핵심 원인은 ‘맥락(context)’의 부족이에요.

맥락이란, “이 코드가 왜 필요한지, 어떤 상황에서 어떻게 쓰여야 하는지”에 대한 배경과 흐름을 말해요. 단순히 코드 설명(문서화)만 해서는 부족하고, 프로젝트 전체의 흐름과 목적, 데이터가 오가는 방식, 사용자의 행동까지 모두 포함해서 AI와 시스템에 알려줘야 해요.

이런 작업을 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라고 부르는데, 쉽게 말하면 “상황에 맞는 설명서와 지도”를 만들어주는 일이에요.

실제로, 클라우드 코드(인터넷 서버에 저장된 코드)와 Playwright MCP(웹페이지가 실제로 어떻게 보이고 작동하는지 자동으로 테스트해주는 도구)를 함께 쓰면, 웹페이지가 어떻게 실행되고, 자바스크립트(웹사이트를 동적으로 움직이게 하는 프로그램 언어)가 어떻게 처리되는지 AI가 더 잘 이해할 수 있어요. 예를 들어, 사용자가 어떤 버튼을 눌렀을 때 화면이 어떻게 바뀌어야 하는지, 데이터베이스(정보 저장소)와 서버 로그(기록), 그리고 웹사이트의 링크 구조까지 모두 맥락으로 정리해주면, AI가 실수할 가능성이 크게 줄어요.

이렇게 맥락을 잘 정리해서 AI와 시스템에 알려주면, 개발자는 코드가 어디서 잘못됐는지 일일이 찾지 않아도 되고, 사용자는 웹사이트가 깨지거나 느려지는 문제를 덜 겪게 돼요.

결국, 컨텍스트 엔지니어링 덕분에 코딩 실력이 한 단계 업그레이드되고, 실제로 일하는 데 훨씬 효율적이고 편리해진다는 거죠. 이제는 코드와 웹페이지가 서로 오해하거나, 엉뚱하게 작동하는 문제를 걱정하지 않아도 된다는 결론이에요.

👤 Income stream surfers • 👁️ 10,557회

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