더배러톡톡 · 무료 특강

당신의 첫
AI 직원

AI Agent 설계부터 실전 파이프라인까지

AI Agent Claude Code Automation Live Demo

오늘의 목차

시간 # 세션 내용 소요
00:0001오프닝 & 자기소개5min
00:0502커리어 스토리 — 대회 사진 소개3min
00:0803『당신의 첫 AI 직원』 책 소개5min
00:1304챗봇 vs AI Agent — 핵심 차이5min
00:1805PKM 시스템 — AI Agent의 기반5min
00:2306Agent를 잘 쓰려면 — 4가지 핵심 시스템7min
00:3007Ghost — 블로그 & 뉴스레터 원스톱 플랫폼5min
00:3508블로그에 적용해야 할 SEO/AEO 원칙5min
00:40 🎬 Claude Code Agent — 블로그 자동화 (/blog) 5min
00:45 🎬 Claude Code Agent — 뉴스레터 자동화 (/newsletter) + 시연 5min
00:5011파이프라인 설계 해부 (1) — 원칙 & 리서치3min
00:5312파이프라인 설계 해부 (2) — 작성 & 이미지3min
00:5613파이프라인 설계 해부 (3) — 배포 & 에러 처리2min
00:5814파이프라인 설계 해부 (4) — 핵심 포인트 정리2min
01:0015시연 결과 확인 + Ghost 실황5min
01:0516이벤트 안내 & 마무리3min
01:08 🔥 Q&A 7min

웹디자이너에서 AI 자동화 에이전시까지

"저는 한 번도 계획대로 살아본 적이 없습니다."

커리어 여정

웹디자이너 → 웹기획자 → 피트니스 선수 → 트레이너 → 자동화 전문가 → AI 에이전시 CEO

1단계: 웹의 세계

웹디자이너로 시작했지만, 디자인보다 전체 그림을 그리는 게 더 재밌어서 웹기획자로 전향

2단계: 운동이 인생을 바꾸다

건강 때문에 시작한 운동 → 피트니스 대회 2위 입상 → 트레이너 전향 → 그랑프리 2회 수상

3단계: 식단 코칭에서 자동화로

식단 코칭 운영이 힘들어져서 Make.com을 만남 — 자동화가 운동보다 더 재밌어졌다

4단계: AI 자동화 에이전시

자동화 에이전시 Artetlab 설립. AI Agent로 콘텐츠 생산, 클라이언트 업무 자동화, 교육

"직접 해보고, 재밌으면 끝까지 파고든다."

피트니스 대회

피트니스 시절, 무대 위에서의 순간들

"이때의 경험이 '끝까지 파고드는 습관'을 만들어줬습니다."

"대회 준비처럼 — AI도 시스템을 갖추면 결과가 나옵니다."

『당신의 첫 AI 직원』 소개

AI 에이전트로 시작하는 비즈니스 혁신 전략 — 김상현·김혜련 지음

이 책은?

AI를 '쓰는' 사람이 아니라 AI를 '고용'하는 사람이 되는 실전 가이드

Chapter 내용
Ch.1 AI 에이전트 동향챗봇 vs 에이전트 차이, GPT-1→5 진화, 에이전트 오케스트레이션
Ch.2 기업 기능별 활용법마케팅·영업·CS·HR·경영진 부서별 AI 배치 매뉴얼
Ch.3 비즈니스 리더 조언AI 팀 구성법, 에이전트 리터러시, 향후 3년 체크리스트
Ch.4 나만의 에이전트 만들기Lead Gen · Blog Marketing · CS · Sales Coaching Agent 실습

오늘 특강의 Claude Code Agent는 Ch.4 실습의 연장선입니다.

일반 챗봇 vs AI Agent

일반 챗봇

  • 작동 방식: 미리 정해진 규칙·시나리오 기반 응답
  • 대화 흐름: 사용자가 선택지를 따라가는 선형 구조
  • 판단력: 없음 — 예외 상황 시 "담당자 연결"
  • 도구 사용: 불가능 (외부 시스템 연동 어려움)
  • 예시: FAQ 봇, 주문 조회 봇, 카카오 챗봇 시나리오

AI Agent

  • 작동 방식: LLM이 상황을 판단하고 스스로 행동 계획 수립
  • 대화 흐름: 목표 기반 — 필요한 단계를 스스로 결정
  • 판단력: 있음 — 어떤 도구를 쓸지, 언제 멈출지 판단
  • 도구 사용: 웹 검색, API 호출, 코드 실행, DB 조회 등
  • 예시: 고객 불만 분석 → CRM 업데이트 → 슬랙 알림 자동 처리

핵심 차이: 챗봇은 "대답하는 기계", AI Agent는 "일하는 동료"

PKM 시스템 — AI Agent의 기반

Agent에게 일을 시키려면 먼저 내 지식이 정리되어 있어야 한다

PKM 없이 AI 쓸 때

  • • 매번 맥락을 처음부터 설명
  • • "내 스타일"을 반복 입력
  • • 과거 작업물 활용 불가
  • • 매 프로젝트가 새 출발

PKM 갖추고 AI 쓸 때

  • • 폴더 구조만 지정하면 자동 참조
  • • 스타일 가이드 파일을 자동으로 읽음
  • • 볼트 검색으로 관련 노트 자동 큐레이션
  • • 이전 프로젝트의 지식이 축적·재활용

나의 PKM — Johnny Decimal 시스템

kyra-vault/ ├── 00-system/ 시스템 & 도구 │ ├── 01-templates/ → AI 프롬프트 템플릿, 뉴스레터 구조 │ ├── 02-scripts/ → 자동화 스크립트 │ └── 03-configs/ → MCP, Docker, SSL 설정 │ ├── 10-artetlab/ 회사 운영 │ ├── 11-strategy/ → 브랜딩, Lean Canvas │ ├── 12-clients/ → 클라이언트 프로젝트 │ └── 13-marketing/ → 마케팅, SNS 전략 │ ├── 20-products/ 제품 개발 │ └── 21-writely/ → AI 기반 글쓰기 도구 │ ├── 30-content/ 콘텐츠 & 교육 │ ├── 31-book/ → 『당신의 첫 AI 직원』 │ ├── 32-studies/ → GPTers 스터디 │ ├── 33-blog/ → 블로그 포스트 │ └── 35-newsletter/ → 뉴스레터 원고·에이전트 │ ├── 40-personal/ 개인 관리 │ ├── 41-daily/ → Daily Notes │ ├── 42-weekly/ → Weekly Reviews │ └── 43-ideas/ → 아이디어, 인사이트 │ └── 50-resources/ 참고 자료 ├── 51-learning/ → 학습 노트 └── 54-references/ → 에이전트 설계 문서

01

번호 체계

00(시스템), 10(비즈니스), 20(제품), 30(콘텐츠), 40(개인), 50(자료)

02

Agent가 읽는 구조

폴더 경로만 알려주면 관련 파일을 자동으로 찾아서 참조

03

지식이 자산이 되는 순간

블로그 글 하나 쓸 때 과거 노트가 자동으로 활용됨

"PKM은 AI 시대의 '두 번째 뇌'가 아니라, Agent에게 주는 '회사 매뉴얼'이다."

Agent를 잘 쓰려면 — 4가지 핵심 시스템

AI에게 뇌(LLM)만 주면 50점, 시스템을 만들면 95점

01

자동 매뉴얼 시스템

작업 시작 전 관련 가이드라인을 자동으로 읽게 만든다

  • • Pre-hooks: 작업 시작 전 관련 문서 자동 전달
  • • Post-hooks: 작업 완료 후 자동 검증
02

작업 기억 시스템

기획 문서 + 컨텍스트 노트 + 체크리스트

  • • 3가지를 매번 참조하게 만들면
  • • AI가 대화가 길어져도 맥락을 절대 잃지 않음
03

자동 품질 검사

3-Stage 품질 관리

  • • Stage 1: 모든 파일 수정 기록 (CCTV 추적)
  • • Stage 2: 완료 후 에러 체크
  • • Stage 3: 셀프 체크 리마인더
04

전문 에이전트 분리

하나의 AI에 모든 걸 시키지 않고 역할별로 나눈다

  • • 각 에이전트가 "무엇을 찾았고, 무엇을 고쳤고, 왜 그렇게 판단했는지" 보고
Agent = LLM + 도구 + 메모리 + 정책

Ghost — 블로그 & 뉴스레터 원스톱 플랫폼

"블로그와 뉴스레터를 따로 관리하고 있다면, 시간을 두 배로 쓰고 있는 겁니다."

Ghost란?

오픈소스 퍼블리싱 플랫폼. 블로그 발행과 이메일 뉴스레터를 하나의 도구에서 동시에 처리.

두 가지 사용 방식

구분 Ghost(Pro) Cloud Self-hosted (터미널 설치)
설치가입만 하면 끝터미널에서 직접 설치
비용월 $15~서버 비용만 (무료 소프트웨어)
커스터마이징테마 수정 가능완전한 자유도
API 접근가능가능 + 무제한 호출
적합 대상빠르게 시작하고 싶은 분자동화·확장이 필요한 분

1. 블로그 + 뉴스레터 = 한 번에

  • • 글 하나 작성하면 웹 발행 + 이메일 발송 동시 처리
  • • 구독자 관리, 유료 멤버십까지 내장

2. AEO + SEO 동시 적용

  • • 구조화된 마크업, 깔끔한 HTML 출력
  • • AI 검색엔진이 참조하기 좋은 구조
  • • 메타 태그, OG 태그, 스키마 마크업 자동 생성

3. API 기반 자동화에 최적

  • • Admin API로 글 발행, 수정, 삭제 자동화
  • • Content API로 기존 글 검색·분석
  • • Webhook으로 외부 시스템과 연동

4. 깔끔한 디자인, 빠른 로딩

  • • 광고 없는 미니멀 디자인
  • • 정적 페이지 수준의 로딩 속도
  • • 독자 경험에 집중할 수 있는 환경
"내가 Ghost를 쓰는 이유: Agent가 글을 쓰고, API로 바로 배포하는 구조가 가능하기 때문"

블로그에 적용해야 할 SEO/AEO 원칙

"검색엔진도 바뀌고 있다. Google만이 아니라, AI가 당신의 글을 읽는다."

SEO — Google이 좋아하는 글

원칙설명
E-E-A-TExperience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness
구조화된 헤딩H1→H2→H3 계층. 5-8개 H2 권장
FAQ 섹션PAA 질문 → Featured Snippet 노출
내부/외부 링크내부 3-5개 + 외부 2-3개
메타 설명150-160자 클릭 유도형
LSI 키워드유의어·관련어 자연스럽게 분산

AEO — AI가 참조하기 좋은 글

원칙설명
직접 답변 구조질문→즉시 답변→상세 설명
구조화된 마크업JSON-LD 스키마 (Article, FAQ, HowTo)
깔끔한 HTML불필요한 스크립트 없는 순수 콘텐츠
권위 있는 출처통계·연구를 인용하면 AI가 신뢰

핵심: E-E-A-T의 "Experience"

경쟁 페이지와 똑같은 정보를 쓰면 이길 수 없다. 내 실전 경험이 들어가야 Google이 "이 글이 더 낫다"고 판단한다.

이것이 블로그 파이프라인에 knowledge-curator를 넣은 이유:

  • • 내 볼트에서 실제 경험·사례를 자동으로 꺼내서
  • • SEO 최적화된 글에 Experience 레이어를 입힌다

Claude Code Agent — 블로그 자동화 (/blog)

Anthropic이 만든 CLI 기반 AI 코딩 도구 — 마크다운 파일 하나에 역할을 적으면 AI가 그대로 행동

블로그 자동화 파이프라인

/blog [키워드] orchestration-g
STAGE 1a

knowledge-curator

볼트에서 개인 경험/인사이트 추출

STAGE 1b

serp-analyzer

Google 상위 10개 분석 + 콘텐츠 갭

STAGE 2

blog-writer-google

블로그 포스트 작성

STAGE 3

newsletter-image

AI 커버 이미지 생성

STAGE 4

frontmatter-gen

메타데이터 생성

STAGE 5

ghost-publisher

Ghost CMS 배포

블로그 에이전트의 특징

구분내용
리서치내 PKM 볼트(knowledge-curator) + Google SERP 분석(serp-analyzer) 병렬 수집
E-E-A-T볼트에서 추출한 실전 경험으로 Experience 요소 자동 강화
SEOPAA → FAQ, 콘텐츠 갭 → 차별화, LSI 키워드 자동 배치
이미지newsletter-image 공유 모듈로 라인 드로잉 커버 이미지 생성
배포Ghost Admin API로 초안 자동 게시
키워드 하나 입력하면 → 볼트 지식 + SERP 분석 + 작성 + 이미지 + 배포까지 7개 Agent가 처리

Claude Code Agent — 뉴스레터 자동화 (/newsletter)

뉴스레터 자동화 파이프라인

/newsletter [주제] orchestration-newsletter
STAGE 1

knowledge-curator

내 지식 검색

STAGE 2

trend-researcher

웹 트렌드 수집

STAGE 3

newsletter-writer

뉴스레터 작성

STAGE 4

newsletter-image

AI 이미지 생성

STAGE 5

frontmatter-gen

메타데이터 생성

STAGE 6

ghost-publisher

Ghost CMS 배포

뉴스레터 에이전트의 특징

구분내용
구조Golden Flow 5-Section (4개 뉴스레터 분석 기반)
구어체 + 2인칭 직접 호칭 + 개인 경험 자동 삽입
이미지Gemini API로 라인 드로잉 일러스트 자동 생성
배포Ghost Newsletter로 웹 발행 + 이메일 발송 동시 처리
시간수동 2-4시간 → 자동 5-10분

블로그 vs 뉴스레터 — 공유 모듈

공유 모듈 블로그 뉴스레터
knowledge-curator볼트 지식 → E-E-A-T Experience볼트 지식 → Bridge/Core
newsletter-image커버 이미지 생성커버 + 본문 이미지 생성
frontmatter-gen메타데이터메타데이터
ghost-publisherGhost 배포Ghost 배포
레고 블록처럼 — 공유 모듈을 조합해서 새 파이프라인을 빠르게 만든다
시연을 시작합니다 — Agent가 일하는 동안 설계를 설명합니다

PIPELINE DESIGN 1/4

설계 원칙 & 리서치 에이전트

핵심 원칙

"하나의 에이전트에 전부 넣으면 정상 작동하지 않는다"

처음에 하나에 다 시켰더니 → 맥락 꼬임 + 품질 들쭉날쭉
→ 역할별 분리 — 각 에이전트는 하나의 일만 한다

01

knowledge-curator

블로그 + 뉴스레터 공유

  • 내 Obsidian 볼트에서 주제 관련 노트 검색
  • 핵심 인사이트 + 개인 경험/에피소드 추출
  • 블로그: E-E-A-T Experience 강화
  • 뉴스레터: Bridge 섹션의 개인 스토리
  • "나만의 이야기"가 들어가야 콘텐츠가 차별화됨
02

serp-analyzer / trend-researcher

블로그: serp-analyzer

  • • Google 상위 10개 페이지 실제 분석
  • • PAA 질문 → FAQ 섹션으로 변환
  • • 콘텐츠 갭 → 경쟁사에 없는 내용으로 차별화

뉴스레터: trend-researcher

  • • 웹에서 최신 트렌드와 뉴스 수집
  • • Hook에 활용할 시의성 있는 팩트 정리
  • • 열람률을 높이는 핵심 재료

PIPELINE DESIGN 2/4

작성 에이전트 & 이미지 생성

03

newsletter-writer

Stage 1 + 2 결과 → Golden Flow 5섹션

Hook Bridge Core CTA Closing
  • • 뉴스레터 템플릿 규칙을 시스템 프롬프트에 내장
  • • 구어체, 1-3줄 문단, 숫자 소제목 자동 준수
04

newsletter-image

Gemini API (nano-banana-pro-preview)

커버 이미지

라인 드로잉 일러스트 + Pillow 텍스트 오버레이

#넘버링 · 서브타이틀 · 한글 타이틀

본문 이미지

프로세스/워크플로우 시각화

매 호 일관된 스타일 유지

블로그에서도 동일한 모듈 사용 → 브랜드 일관성 유지

PIPELINE DESIGN 3/4

배포 모듈 & 에러 처리 전략

05

frontmatter-generator

  • • 제목, slug, 태그, 요약문, 이미지 URL 자동 생성
06

ghost-publisher

  • • Lexical 포맷으로 Ghost CMS에 Draft 배포
  • 기존 블로그 파이프라인에서 재사용

Graceful Degradation — 에러 처리 전략

Stage 실패 시 조치
1 (지식)관련 노트 없음외부 트렌드만으로 진행
2 (트렌드)웹 검색 실패내 지식만으로 진행
3 (글쓰기)작성 실패파이프라인 중단 (핵심)
4 (이미지)이미지 실패이미지 없이 계속
5-6 (배포)배포 실패로컬 파일 보존, 수동 안내

PIPELINE DESIGN 4/4

핵심 설계 포인트 정리

01

재사용 가능한 모듈

knowledge-curator, newsletter-image, frontmatter-generator, ghost-publisher — 4개 모듈이 블로그와 뉴스레터에서 공유
새 파이프라인 만들 때 레고 블록처럼 조합

02

매뉴얼이 곧 코드

각 Agent의 .md 파일이 시스템 프롬프트 역할
마크다운으로 적은 규칙을 AI가 읽고 따르는 구조

03

오케스트레이션

orchestration-newsletter가 전체 흐름을 조율
Stage별 진행 상황 보고 + 에러 시 자동 판단

Agent 시스템 = "AI에게 조직도를 만들어주는 것"

부서를 나누고, 업무 매뉴얼을 주고, 보고 체계를 만든다

시연 결과 확인

=== 뉴스레터 자동 생성 파이프라인 ===

[Stage 1] 볼트 지식 큐레이션 완료

[Stage 2] 트렌드 리서치 완료

[Stage 3] 초안 작성 완료 (Golden Flow 5섹션)

[Stage 4] 이미지 생성 완료 (커버 + 본문)

[Stage 5] frontmatter 생성 완료

[Stage 6] Ghost 배포 완료 (초안)

INPUT

1줄

명령어 입력

AGENTS

7개

자동 처리

TIME SAVED

75%

2-4시간 → 5-10분

"AI한테 70-80%를 맡기되, 마지막 20%는 내가 한다"

구매 후기 이벤트

『당신의 첫 AI 직원』

증정 1: Agent 시스템 전체

  • ✓ 7개 에이전트 마크다운 파일
  • ✓ 슬래시 커맨드 + 파이프라인 설계 문서
  • ✓ .env 설정 템플릿

증정 2: 따라하기 튜토리얼 영상

  • ✓ Claude Code에서 Agent 세팅하는 방법
  • ✓ /blog, /newsletter 실행 시연
  • ✓ 본인 업무에 맞게 커스터마이징하는 방법

참여 방법

  1. 1. 교보문고에서 책 구매
  2. 2. 구매 후기 작성 (별점 + 한 줄 이상)
  3. 3. 후기 캡처를 제출 링크로 보내기
  4. 4. 확인 후 시스템 파일 + 영상 발송

"AI는 도구가 아니라, 시스템을 줘야 일하는 직원이다."

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감사합니다!