AI 뉴스레터 - 2026-02-15 (일)

AI Agents in 38 Minutes - Complete Course from Beginner to Pro

AI Agents in 38 Minutes - Complete Course from Beginner to Pro

Marina Wyss - AI & Machine Learning · 조회수 41,146

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한번 시키면 알아서 다 처리해줘요

챗봇은 한 번에 답을 끝내려 하잖아요. 이 영상의 핵심은 다릅니다. 에이전트가 계획을 세우고, 웹을 뒤져 근거를 모으고, 초안을 만들고, 스스로 비판하고 다시 고치면서 일을 끝까지 밀어붙여요. 그래서 판례를 인용하는 법률 리서치나 반품 정책을 확인하는 고객 응대처럼, 사람처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 일을 대신 처리합니다.

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서비스 개요

K2 Thinking이라는 에이전트 엔진이에요. 계획을 세우고, 필요한 도구를 골라 쓰고, 수백 단계도 반복하면서 결국 결과물을 만들어내는 런타임이죠.

일반 챗봇은 텍스트만 뱉고 끝나요. K2 Thinking은 검색, 파일 읽기, 코드 실행 같은 도구 목록을 받아두고, 언제 어떤 도구를 호출할지 스스로 결정해요. 에세이를 예로 들면 개요를 만들고, 검색어를 뽑아 웹을 찾고, 출처를 모아 초안을 쓰고, 자기비판으로 고치는 흐름을 자동으로 밟습니다. 길고 복잡한 컨텍스트를 다룰 수 있고, 오픈 소스 모델을 로컬에서 굴려 비용도 낮출 수 있어요.

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시장 맥락: 왜 어려운 문제인가

에이전트는 추론, 도구 호출, 외부 시스템 연동이 뒤엉켜요. 그래서 실패하면 어디서 잘못됐는지 찾기 어렵고, 비용과 지연도 금방 커져요. 또 실제 기업 환경에서는 개인정보와 API 키 보호, 반품 정책 같은 규칙 준수가 필수라 더 까다롭습니다.

기존 플레이어들의 실패 원인:

K2 Thinking의 차별점은 컨텍스트 설계를 제품의 심장으로 삼았다는 점이에요. 작업 배경, 역할, 사용 가능한 도구, 과거 행동의 메모를 정교하게 주입해 비결정적인 모델을 일관된 행동으로 유도합니다. 여기에 리플렉션, 계획, 도구 사용, 다중 에이전트 협업을 표준 패턴으로 씁니다.

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K2 Thinking의 차별화 전략

컨텍스트가 지능을 규정한다는 전제 위에 계획·도구·리플렉션을 기본값으로 깔아둡니다.

단계를 명확히 쪼개고 각 단계마다 검증 가능한 출력 형식을 강제해요. 그래서 어디서 품질이 무너졌는지 바로 잡아낼 수 있죠. 자율성은 높이되, 권한과 도구는 최소한으로만 열어 예측 불가성을 통제합니다.

사용자 경험 차이는 이렇습니다:

• 결과가 길어져도 흐트러지지 않음 - 수백만 글자 규모의 컨텍스트를 다루며, 단계별 근거와 출처를 남깁니다.
• “필요하면 스스로 찾아씀” - 정책 문서, 고객 DB, 캘린더, 코드 실행 등 실제 업무 도구를 골라 씁니다.
• 쉴 새 없이 스스로 고침 - 자기비판 루프가 초안을 스스로 교정해 두 번째, 세 번째 버전을 내놓습니다.

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성장 엔진 분석

기술 구현

이 서비스는 리액트 루프라 부르는 사고-행동-관찰-답변 구조로 작동해요. 모델은 먼저 계획을 세우고, 필요할 때만 도구를 호출하고, 결과를 관찰해 다음 행동을 정합니다.

• 데이터 수집: 웹 검색 결과와 사전 로드한 PDF, CSV, DB에서 불러온 정적 지식. 실행 로그와 평가 결과를 단기·장기 메모에 저장해 다음 실행에 반영.
• 핵심 기술: 함수 호출 표준화, 검색과 임베딩을 통한 문서 검색, 코드 실행 샌드박스, 다중 에이전트 오케스트레이션. 품질 게이트로 스키마 검증과 LLM 기반 루브릭 점수 부여.
• 기술적 해자: 장문 컨텍스트와 오픈 웨이트 기반 로컬 실행을 동시에 지원하는 비용 구조, 표준화된 도구 레지스트리와 에러 자가복구, 반사고 루프와 평가 파이프라인의 통합.

마케팅 퍼널

성장 전략 요약

도구 정의와 입력 스키마를 꼼꼼히 받는 고마찰 온보딩을 택해요. 귀찮아서 떠나는 사용자는 실제 자동화로 이어지지 않는 경우가 많거든요. 반대로 끝까지 설정을 마친 팀은 높은 가치와 유료 전환을 보입니다. 네트워크 효과는 약하지만, 데이터·도구·메모가 쌓일수록 다른 제품으로 옮기기 어려워지는 락인이 큽니다.

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핵심 인사이트: 컨텍스트 엔지니어링이 성능을 좌우한다

같은 모델이라도 작업 배경, 역할, 사용할 도구, 출력 형식, 과거 메모를 어떻게 주느냐에 따라 결과 품질이 급변해요. 모델을 바꾸는 것보다 작업을 단계로 분해하고, 단계별 평가 기준을 정의하고, 필요한 도구만 최소 권한으로 제공하는 편이 더 큰 개선을 만듭니다. 에이전트의 자율성은 결과가 아니라 과정의 통제로 관리해야 합니다.

왜 중요하냐면요.

• 환각을 줄이고 출처를 포함하는 순간 신뢰가 생겨 유료 전환이 쉬워져요.
• 단계별 로그와 점수가 있으면 문제 지점만 손봐 비용과 지연을 크게 줄일 수 있어요.

이 원리는 마케팅 크리에이티브, 데이터 분석, 심지어 영업 이메일에도 그대로 통합니다. 단계 쪼개기와 도구 표준화만으로 성과가 바뀝니다.

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비즈니스 기회: Shopify 반품·교환 자동화 에이전트

왜 이 기회인가요?

반품과 교환은 절차가 길고 규정이 많아 사람이 많이 개입해요. 주문 검증, 재고 확인, 정책 판단, 라벨 발행, 고객 통지까지 단계가 다섯은 넘죠. 영상에서 제시한 에이전트의 장점이 반복·조사·다단계 작업에 강하다는 점이 이 문제와 정확히 맞물립니다. 패션 전자상거래의 반품률은 두 자릿수라 자동화로 절약할 수 있는 상담 건수와 시간이 큽니다.

제품 컨셉

“ReturnWise Agent” - 반품·교환 접수를 규정대로 자동 처리하는 에이전트

1. 주문·정책 판단
   • Shopify API와 연결해 주문 상태를 확인하고, 벡터 검색으로 스토어 정책 문서를 찾아 필요한 조항을 인용해 승인 조건을 판단합니다.
2. 실행 도구 묶음
   • 재고 확인, 반품 라벨 생성, 환불 또는 스토어 크레딧 발행, 고객 알림까지 필요한 도구 호출을 순서대로 수행합니다. 각 도구는 실패 시 재시도와 안전 장치를 탑재합니다.
3. 품질 게이트와 승인 모드
   • 경계 사례는 사람이 승인하는 반자율 모드를 기본으로 하고, 루브릭 평가 점수가 기준치를 넘을 때만 완전 자동으로 전환합니다. 모든 결정에는 근거 문장을 함께 남깁니다.

실행 계획 (2주)

필요한 도구

• LangGraph 또는 Crew AI - 에이전트 오케스트레이션 - 무료
• ChromaDB - 벡터 검색 - 무료
• Shippo 또는 EasyPost - 라벨 발행 샌드박스 - 무료 티어
• Shopify Admin API - 주문·재고 조회 - 무료
• 오픈 소스 LLM 런타임 또는 저비용 상용 모델 - 추론 - 월 수십 달러 수준
• Docker - 샌드박스 실행 - 무료
• Supabase 또는 Postgres - 로그·메모 저장 - 무료 티어

수익 모델

• 구독형: 스토어당 월 399달러
• 사용량 초과분 과금: 자동 처리 1건당 0.5달러

예상 수익: 월 1천 건의 고객 문의 중 반품·교환 300건, 60퍼센트를 자동 처리하면 180건 절감. 상담 1건당 3달러의 내부 비용이라고 가정하면 월 540달러 절감. 기본 구독 399달러와 건당 과금 90달러를 합해 고객은 510달러를 내고 540달러를 아낍니다. 100개 스토어에 도입되면 월 5만 달러 매출을 기대할 수 있어요.

주의할 점

• 정책 오판으로 인한 과도한 환불 → 경계 사례는 사람 승인만 허용, 결정 근거와 조항 인용을 의무화
• API 한도와 실패 누적 → 도구별 재시도와 지수 백오프, 결과 캐시로 호출 수 절감
• 개인정보와 키 유출 위험 → 도커 샌드박스, 최소 권한 키, 출력에서 민감정보 스캔

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이번 주 액션

반품 정책 검색 베이스라인 만들기 (20분)

정책 PDF 세 장을 ChromaDB에 올리고, 하나의 프롬프트로 “주문 번호, 구매일, 품목, 포장 상태”를 입력했을 때 승인 여부와 근거 조항을 JSON으로 뽑아보세요. 이 베이스라인이 있으면 도구 연결 전에도 가치 검증이 됩니다.

👉 Crew AI Quickstart를 클론해 검색-판단-요약의 세 단계만 먼저 붙여보세요.

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피드백: newsletter@1am-ai.com