AI 뉴스레터 - 2025-12-26 (금)
오늘의 요약
2025-12-26 딥다이브: the n8n killer? AGENTIC WORKFLOWS: Full Beginner's
상세 내용
the n8n killer? AGENTIC WORKFLOWS: Full Beginner's Guide
the n8n killer? AGENTIC WORKFLOWS: Full Beginner's Guide
Nick Saraev · 조회수 86,456
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AI가 리드 찾고 제안까지 끝
이 영상은 “LLM이 다 한다”가 아니라 “LLM은 두뇌, 일은 도구가 한다”로 방향을 트는 얘기예요. SOP 문서(일의 표준 절차)를 지침으로 받아서, 에이전트가 파이썬 스크립트를 만들고 돌리고 고치면서, 리드 수집·검증·제안서 작성·후속 메일까지 자율로 굴러가게 해요. 핵심은 실패할 때 멈추지 않고 자기 지시문과 코드를 바로 고쳐 다시 시도하는 구조예요.
📺 영상 보기 | Nick Saraev | 조회수 86,456
서비스 개요
“Anti‑Gravity”라는 에이전트 IDE(개발 도우미 환경)와 DOE(지시·조율·실행 분리) 방식이에요. 사용자는 SOP를 마크다운으로 적고, 에이전트가 필요한 파이썬 스크립트·API 연동을 자동 생성·수정·배치해 실제 업무를 굴립니다.
일반 자동화 툴처럼 블록만 잇는 게 아니라, 에이전트가 코드를 스스로 만들고 고쳐요. 예를 들어 “미국 리얼터 200명만, 이메일 최대로 찾고, 구글시트에 쓰고, 제안서까지 보내”라고 지시하면, 5–10분 셋업 후 스스로 테스트(25건)→필터 정확도 체크→확장 실행→누락 데이터 보강(이메일 찾기)→PandaDoc 제안서 생성→후속 메일까지 이어갑니다.
시장 맥락: 왜 어려운 문제인가
LLM(확률 기반 언어모델)은 답변은 그럴싸하지만, 버튼 위치가 바뀌거나 레이트리밋(요청 제한)에 걸리면 금방 실패해요. 자동화는 한 단계씩 90%만 성공해도 5단계면 전체 성공률이 59%로 떨어집니다. 비즈니스 현장에선 1–2% 오류도 계약을 날려요.
기존 플레이어들의 실패 포인트:
| 서비스 | 실패 포인트 | 이 서비스의 해결책 |
|---|---|---|
| Zapier/Make | 커넥터 고장·엣지케이스에서 중단, LLM 활용은 제한 | LLM은 조율자(라우터)로만 쓰고, 실행은 결정론적 코드(파이썬)로 돌려 신뢰성 확보 |
| n8n | 시각적 플로우는 쉬운데, 웹 변화·스크래핑·대량 처리에 취약 | 에이전트가 코드를 생성·수정·배치하며 병렬화·배치 업데이트로 성능 최적화 |
| LangChain/AutoGen | 프롬프트 잘 짜야 하고 루프·환각(틀린 말)을 제어하기 어려움 | self‑annealing(실패를 읽고 스스로 지침·코드 수정)로 반복 안정화 |
| Apollo/Outreach | 고가, 데이터/워크플로우 분절, 기업 계약으로 고착 | Apify·구글시트·AnyMailFinder·PandaDoc 등 조합으로 저비용 일괄 자동화 |
차별화는 “LLM이 직접 일하지 않는다”예요. LLM은 결정만 하고(어느 스크립트를 언제 돌릴지), 일은 코드와 API가 합니다. 느리고 비싼 토큰은 최소화하고, 빠른 파이썬·배치·병렬 처리로 10,000배 이상(영상 데모 기준) 가속해요.
Anti‑Gravity의 차별화 전략
LLM을 뇌(의사결정)로, 실행은 도구(결정론적 코드)로 분리
왜냐면요. 확률 모델에 모든 단계를 맡기면 작은 오류가 누적돼요. 그래서 LLM은 읽기→선택→평가만 하고, 실제 작업은 실패/성공이 명확한 코드가 맡아요. 실패 시 “왜 실패했는지” 로그를 읽고 지침·코드를 스스로 고쳐 재시도합니다.
사용자 경험은 이렇게 달라져요:
- 지시문 기반 제작 - “이 시장에서 200개 리드 스크랩→정확도 85% 넘으면 전체 실행→이메일 보강→제안서” 같은 문장을 SOP로 씁니다.
- 테스트→확장 자동화 - 25건 시범→임계치(예: 80–85%) 넘으면 200–3,000건으로 확대가 자동입니다.
- 속도 집착 - “더 빨리”라고 지시하면 병렬화·배치 업데이트로 스스로 설계를 바꿔 1분 작업을 2–3초로 줄입니다.
성장 엔진 분석
기술 구현
구조는 DOE예요: Directives(지시서·SOP) → Orchestrator(LLM이 흐름을 조율) → Execution(파이썬·API가 실제로 실행). 에이전트는 워크스페이스에 스크립트·테스트·환경 파일을 만들고, 실패 로그를 읽어 self‑annealing(자기 수정)합니다.
- 데이터 수집: Apify 액터·커스텀 스크래퍼로 리드·유튜브 메타·트랜스크립트·웹 도메인 정보를 모으고, 구글시트/슬라이드에 저장.
- 핵심 기술: Claude Sonnet 4.5 또는 Gemini 3 Pro로 조율(라우팅), Python로 실행, concurrent.futures로 병렬화, 구글 API·PandaDoc·AnyMailFinder·Gmail API 연동, OAuth·.env 관리.
- 기술적 해자(따라하기 어려운 점): SOP 라이브러리와 실패 로그로 축적되는 자체 가드레일·리트라이 정책, 도메인별 최적화 코드(배치/병렬/레이트리밋 튜닝), “정확도 임계치→자동 확장” 운영 습관 데이터.
마케팅 퍼널
| 단계 | 이 서비스의 전략 |
|---|---|
| 획득(어떻게 알게 되나) | 유튜브 데모, X/LinkedIn 빌드로그, 니치별 워크플로우 템플릿 공개 |
| 활성화(첫 “오!” 순간) | 5–10분 셋업으로 25건 테스트→정확도 80%+ 확인, 시트·제안서 자동 생성 화면 |
| 리텐션(왜 계속 쓰나) | self‑annealing으로 실패율 하락, 니치 템플릿 추가, 속도 개선(배치·병렬화) |
| 수익화(언제 돈 받나) | 테스트 200건 무료/저가 → 대량(>2,000건) 유료, 제안서/이메일 발송 시 과금 |
| 추천(바이럴) | 워크플로우 파일 공유, “내가 만든 에이전트” 쇼케이스, 성과 캡처(전/후, 시간·비용 절감) |
성장 전략 요약
온보딩은 다소 고마찰(귀찮은 API키·OAuth 셋업)인데, 이게 오히려 필터예요. 끝까지 셋업한 사용자는 바로 가치를 보니 유료 전환률이 높아요. 네트워크 효과(사용자 늘수록 가치 증가)는 약하지만, 락인(다른 걸로 바꾸기 어려움)은 강합니다. 이유는 축적된 SOP·스크립트·성공 로그가 자산이라 이전 비용이 커요.
핵심 인사이트: “LLM은 라우터, 돈 버는 일은 코드”
영상의 본질은 “LLM을 실행기가 아닌 라우터(어디로 보낼지 결정)로 쓰라”예요. 이러면 성능·비용·신뢰성이 같이 올라갑니다. LLM으로 직접 계산·스크랩을 시키면 느리고 비싸고 흔들려요. 대신 파이썬 도구가 실패/성공을 명확히 만들고, LLM은 선택·검증·수정에만 집중합니다.
왜 중요하냐면요.
- 속도는 전환율과 직결돼요. 1분 걸리던 이메일 보강이 2–3초면, 하루 1,000건을 감당합니다.
- 신뢰성은 매출과 직결돼요. 1–2% 오류도 B2B 계약을 날려요. 결정론적 코드+재시도·검증 루프가 손실을 막습니다.
팁: 다른 분야(지원서 심사, 재무 리포트, 고객 CS)도 “LLM=판단·요약, 실행=코드·RPA”로 쪼개면 안정적으로 확장돼요.
비즈니스 기회: “Agentic LeadOps Pack” for 니치 B2B
왜 이 기회인가요?
B2B 에이전시·프리랜서는 매월 VA 인력과 아웃리치 툴에 $5k–$10k, Apollo 등 데이터에 연 $50k 수준을 씁니다. 영상 데모처럼, 동일 결과(3,000 리드+제안 이메일)를 $500 미만 원가로 달성 가능해요. “니치별(치과, 로펌, SaaS 등) 리드·제안 자동화 팩”을 제품화하면 즉시 돈을 벌 수 있어요.
제품 컨셉
“Agentic LeadOps Pack” - 2주 만에 니치별 리드→검증→제안→후속까지 자동화
- 니치 템플릿: SOP(지시문)·필터·정확도 임계치(예: 85%) 프리셋. 25건 테스트→자동 확장 로직 내장.
- 실행 스크립트 번들: Apify 스크랩, 이메일 보강(AnyMailFinder), 구글시트/슬라이드, PandaDoc 생성, Gmail 발송. 배치·병렬 최적화 포함.
- self‑annealing 가드레일: 실패 로그 수집, 자동 수정/재시도, 레이트리밋·429·DOM 변경 대응 룰.
실행 계획 (2주)
| 주차 | 할 일 |
|---|---|
| 1주차 | 타깃 1개 선정(예: “월 $250+ SaaS”) → SOP 작성 → Apify 스크립트 자동 생성(에이전트) → 25건 테스트 → 정확도<80% 시 필터 보정 → 구글시트/슬라이드·PandaDoc 연동 |
| 2주차 | 이메일 보강·배치 업데이트 최적화 → 200–500건 파일럿 실행 → 제안서/후속메일 1회 자동 발송 → 랜딩·데모 영상 제작 → 베타 3곳 유료 시범(월 $1.5k) |
필요한 도구
- Claude Sonnet 4.5 또는 Gemini 3 Pro - 오케스트레이션(흐름 조율) - $15–30/월(사용량별)
- Apify - 웹 스크랩 - $49–99/월(플랜)
- Google Sheets/Slides API - 저장·보고서 - 무료(사용량 한도 내)
- AnyMailFinder 등 - 이메일 보강 - $49–149/월
- PandaDoc 또는 Google Slides 템플릿 - 제안서 - $19–59/월
- VS Code + Cloud Code Chat 또는 Anti‑Gravity - 에이전트 IDE - 무료/베타
수익 모델
- 구독: 니치 팩 사용권 월 $1,500(월 3,000 리드 처리, 제안/후속 포함)
- 추가 과금: 초과 1,000건당 $200
예상: 30개 고객 × $1,500 = 월 $45,000. 원가(LLM·Apify·보강툴) 고객당 $150–300 → 70%+ 마진 가능.
주의할 점
- 스크래핑 규정·TOS 위반 리스크 → 공개 데이터·허용된 크롤러(Apify) 우선, 요청 간격·봇 헤더 준수, 법무 가이드 포함
- 이메일 평판 하락 → 도메인 워밍업, 일일 발송량 제한, 바운스·스팸 점수 모니터링, 개인화 문구 최소 1–2문장 삽입
이번 주 액션
25건 테스트 워크플로우 만들기(20분)
왜: 25건 테스트→정확도 임계치 확인이 제품/서비스의 품질을 가르는 첫 단추예요.
👉 구글시트 새 시트 생성 → Apify 액터 선택·토큰 입력 → Anti‑Gravity/VS Code에서 “25건만” 필터·테스트 스크립트 생성 → 실행 후 타깃 적합도(예: 직군·국가) 80% 이상이면 200건으로 확대 실행.
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