하나의 AI 에이전트로 마케팅 팀을 통째로 구축했습니다 (코드 없이 n8n 사용)

Riley Brown 구독자 91,300명

요약

이 영상은 n8n 노코드 툴과 자체 제작한 AI 에이전트를 활용해 전통적인 마케팅 팀의 업무를 자동화하는 과정을 보여줍니다. 마스터 CMO 에이전트를 중심으로 연구·미디어·커뮤니케이션·게시 에이전트를 계층적으로 구성하고, Buffer·Slack·캘린더 같은 도구와 연동해 콘텐츠 제작부터 스케줄링, 알림까지 전 과정을 처리합니다. 각 에이전트의 역할과 시스템 프롬프트 설계, Appify MCP API 활용법을 단계별로 살펴볼 수 있습니다. 결과적으로 단 몇 분 만에 소셜 포스트 작성, 이미지·비디오 생성, 일정 관리, 메시지 전송 같은 작업이 자동으로 완료되는 미래형 마케팅 워크플로우를 체험할 수 있습니다.

주요 키워드

AI 에이전트 n8n Vibe Code VAP Appify MCP Helper 2.0 FAL 워크플로우 Buffer 시스템 프롬프트 Notion SOP

하이라이트

🚀 마스터 CMO 에이전트를 통해 한 번의 명령으로 여러 에이전트에게 업무를 위임하고 최적의 워크플로우를 자동으로 결정합니다.
🔑 Appify MCP(4,000여 API 통합) 를 활용해 단일 API 키만으로 웹·소셜 데이터 스크래핑을 손쉽게 수행합니다.
🌟 Helper 2.0 에이전트로 Gmail 읽기·쓰기, 캘린더 일정 생성 및 Slack 메시지 전송 같은 커뮤니케이션 업무를 완전 자동화합니다.
⚡️ FAL 기반 미디어 에이전트는 텍스트→이미지·비디오, 이미지+텍스트→미디어 등 4개 워크플로우로 원하는 비주얼 콘텐츠를 즉시 생성합니다.
📌 Buffer 통합형 Poster 에이전트로 소셜 미디어 게시물을 스케줄링하고, 완료 후 Slack 알림까지 연결해 일일이 확인할 필요를 없앱니다.
🔍 System Prompt(시스템 프롬프트) 설계를 통해 에이전트별 역할과 SOP(표준절차)를 명확히 정의해 안정적이고 일관된 자동화를 보장합니다.
💡 VAP(Vibe-coded Agentic App) 개념을 도입해 모바일·웹 훅과 AI 에이전트를 결합한 확장 가능한 애플리케이션을 손쉽게 만들 수 있습니다.

용어 설명

AI 에이전트

대화형 AI 모델과 API를 결합해 특정 업무를 자동 수행하는 소프트웨어 봇

n8n

노코드 워크플로우 자동화 툴로, API 연결·조건 분기·스케줄 실행 기능 제공

VAP (Vibe-coded Agentic Application)

웹훅을 통해 마스터 에이전트와 연동되는 에이전트 기반 애플리케이션

Appify MCP

4,000개 이상의 API를 단일 키로 통합 제공해 웹·소셜 데이터 스크래핑을 간편화하는 서비스

FAL 워크플로우

AI 모델(FAL)을 활용해 텍스트·이미지·비디오 생성 과정을 자동화하는 Node 기반 워크플로우

Buffer

소셜 미디어 게시물 스케줄링·관리 플랫폼

시스템 프롬프트

AI 에이전트의 역할·목표·도구 접근 방식을 규정하는 지시문

Notion SOP

반복 업무를 표준화해 노션에 문서화한 표준절차 관리 템플릿

이 영상에서는 n8n 노코드 플랫폼 위에 구축한 AI 에이전트 군단을 통해 전통적 마케팅 팀 역할을 자동화하는 목적을 설명합니다. 마스터 CMO 에이전트를 중심으로 서브 에이전트들이 어떻게 계층적으로 구성되는지 개념을 제시하고, 시청자가 엔드투엔드 자동화 흐름을 미리 엿볼 수 있도록 전체 프로세스를 요약합니다.

[00:00] N8N이라는 노코드 도구로 AI 마케팅 에이전트 팀을 구축하여 마케팅 팀을 완전히 대체하는 실험을 시작합니다. 최고마케팅책임자 역할을 하는 AI 에이전트가 다른 AI 에이전트들에게 업무를 위임하는 시스템을 소개합니다.

[00:31] 지난 2일간 만든 AI 에이전트 시스템을 시연합니다. 구글의 새로운 CLI 도구에 대한 연구와 소셜 미디어 콘텐츠 생성을 요청하며, 에이전트가 자동으로 적절한 하위 에이전트를 선택하여 작업을 수행하는 과정을 보여줍니다.

마스터 CMO 에이전트에게 ‘구글 CLI 신규 툴 조사 및 콘텐츠·트윗 생성’ 명령을 내리고, 에이전트가 연구용 서브 에이전트를 호출해 정보 수집 후 Buffer에 소셜 포스트 3건(이미지 포함)까지 자동으로 등록하는 과정을 시연합니다.

[01:40] 리서치 에이전트가 Apify의 4,000개 API에 접근하여 웹과 소셜 미디어를 스크래핑하고 관련 데이터를 수집하는 과정을 설명합니다. 이를 통해 게시할 포스트에 필요한 맥락 정보를 자동으로 수집합니다.

[02:40] Buffer를 통한 소셜 미디어 관리와 에이전트가 자체적으로 계획을 세우고 실행하는 자율적인 작업 방식을 소개합니다. CMO 그룹에서 모든 포스트를 관리하며, 에이전트가 독립적으로 작업을 진행하는 모습을 보여줍니다.

[03:05] AI 에이전트의 'think' 단계에 대해 설명하며, 에이전트가 각 단계마다 사고하는 시간을 가지고 필요할 때만 생각 단계를 거친다고 소개합니다.

[03:19] 리서치 에이전트도 think 기능을 가지고 있어 두 개의 사상가가 존재하며, 실제로 에이전트가 생각하는 과정을 보여줍니다.

[03:35] 에이전트가 FAL 워크플로우를 사용해 이미지를 생성하고 미디어 단계로 진행하는 모습을 실시간으로 관찰합니다.

[03:57] Buffer를 통해 소셜 미디어 게시물을 자동으로 예약하고 게시하는 과정을 보여주며, 전체 실행에 7분이 소요되었다고 설명합니다.

[04:20] 생성된 게시물들을 살펴보며, 에이전트가 이모지를 사용하고 노션 데이터베이스에서 예시를 가져와 실제로 사용한 훅을 활용했다고 분석합니다.

[04:47] 생성된 이미지와 스크래핑된 콘텐츠를 평가하며, 모델 업그레이드의 필요성을 언급하지만 전반적으로 괜찮은 결과물이라고 평가합니다.

Buffer API를 연동해 자동 작성된 아이디어를 게시 스케줄러 ‘CMO 그룹’에 업로드합니다. 에이전트가 자체적으로 기획한 게시물 계획과 실행 시간을 확인하며, 7분 만에 소셜 미디어 콘텐츠를 준비하는 효율성을 보여줍니다.

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모바일·웹 훅으로 에이전트에 데이터를 전송하는 ‘VAP’ 개념을 설명하고, 마스터 CMO 에이전트가 서브 에이전트를 제어하는 방식과 기본 시스템 프롬프트 역할 분담 구조를 풀이합니다. Vibe Code로 만든 프런트엔드 인터페이스로 손쉽게 에이전트 호출이 가능합니다.

[05:10] 최고 마케팅 담당자 에이전트의 구조를 분석하기 시작하며, 올해 말까지 20명의 직원을 대체할 수 있는 완전한 AI 에이전트를 만들 것이라고 포부를 밝힙니다.

[05:30] VAP(바이브코딩 에이전틱 애플리케이션)의 구조를 설명하며, 앱에서 웹훅으로 데이터를 보내는 마스터 에이전트 시스템의 작동 방식을 소개합니다.

[06:05] AI 에이전트의 다양한 기능을 소개하며, 정보 전송, 리서치, 미디어 생성, 소셜 미디어 포스팅 등의 능력을 설명합니다.

[06:20] Helper 2.0 도구에 대한 상세한 분석을 시작하며, 이 도구가 3개의 다른 에이전트를 호출하는 복잡한 구조임을 설명합니다.

Helper 2.0 에이전트가 Gmail(이메일 읽기·쓰기·라벨), 캘린더(일정 생성·초대), Slack(메시지 전송·채널 조회) 등을 완전 자동화하는 도구 세부 기능을 설명합니다. 실제로 ‘내일 오전 9시 촬영 일정 생성 및 Slack 알림 전송’ 시연으로 업무 자동화 능력을 입증합니다.

[06:40] 헬퍼가 제어할 수 있는 세 가지 주요 영역을 설명합니다: 이메일 에이전트(Gmail 전체 제어), 캘린더 관리, 컨택트 에이전트(Slack 전체 제어).

[07:24] 실제 테스트 시연을 위해 화면을 전환하며, 웹훅 URL과 테스트 모드 설정 방법을 안내합니다.

[07:55] 마스터 CMO에게 메시지를 보내는 방법과 앱 개발 계획을 설명하며, 실제 테스트 요청을 준비합니다.

[08:15] 구체적인 테스트 요청을 진행합니다: 내일 오전 9시 촬영 약속 잡기와 Slack 메시지 전송을 동시에 요청합니다.

[08:39] AI 에이전트의 작업 과정을 실시간으로 관찰하며, 에이전트 간 작업 위임과 연쇄 반응을 설명합니다.

[09:09] 테스트 결과를 기다리며 무함마드의 화면으로 전환하여 메시지 수신 여부를 확인합니다.

[09:30] AI 에이전트가 예상치 못한 메시지를 보낸 이유를 파악하며, 이것이 테스트 중에 발생한 실수였음을 확인합니다. 실제 운영 시에는 AI 에이전트들이 JSON 변수를 통해 서로 소통할 수 있도록 설정해야 함을 설명합니다.

[10:11] 새로운 테스트를 시작하여 내일 오후 12시에 무함마드와 숏폼 콘텐츠 촬영 일정을 잡고 슬랙으로 알림을 보내달라고 요청합니다. AI 에이전트가 요청을 받고 작업을 시작하는 과정을 관찰합니다.

[10:57] 무함마드가 슬랙에서 정확한 메시지를 받았음을 확인합니다. 메시지는 내일 오후 12시 미팅에 대한 상세한 안내와 협업에 대한 기대감을 포함하고 있습니다.

[11:15] 마스터 CMO 에이전트가 슬랙 메시지를 받을 수 있어서 후에 무함마드의 응답에 대해 질문할 수 있다고 설명합니다. 이는 에이전트 간의 연결성과 지속적인 커뮤니케이션 기능을 보여줍니다.

[11:36] 앱에서 두 가지 작업(캘린더 일정 추가, 슬랙 메시지 전송)이 모두 완료되었다고 확인했습니다. 캘린더를 확인하니 오후 12시에 '무함마드와 숏폼 콘텐츠 촬영' 일정이 정확히 생성되었고, 무함마드까지 초대된 것을 확인할 수 있습니다.

Research 에이전트가 News API·SER API를 이용해 원하는 기간의 구글 뉴스·검색 결과를 수집하는 방법을 소개합니다. 특히 Appify MCP(4,000개 API 통합)로 Reddit·Instagram·TikTok 등 소셜 데이터 스크래핑을 한 번의 키 관리로 처리하는 장점을 설명합니다.

[12:15] 이것이 커뮤니케이션 도구의 기본적인 본질이며, 첫 번째 도구라고 정리합니다. 이 AI 에이전트는 캘린더, 이메일, 슬랙에 모두 접근할 수 있어서 통합적인 업무 처리가 가능함을 강조합니다.

[12:26] AI 마케팅 에이전트가 Slack, 캘린더, 이메일에 접근할 수 있지만, 단순한 커뮤니케이션을 넘어 리서치와 인터넷 스크래핑 같은 추가 기능이 필요하다고 설명합니다.

[12:46] 리서치 도구는 뉴스 API와 SER API를 통해 뉴스 수집과 구글 검색을 수행하는 별도의 AI 에이전트로 구성되어 있습니다.

[13:08] Appify MCP는 4,000개 이상의 API를 호스팅하며, 웹 스크래핑과 소셜 미디어 관련 작업에 특화되어 있습니다. 기존 MCP 설정의 복잡성과 달리 단일 키로 모든 도구를 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.

‘Cluey 최근 펀드 조달 현황 조사’ 명령으로 Research 에이전트가 자동으로 조사 후 결과 요약을 Helper 에이전트에 전달, 이어 Slack으로 결과를 전송하는 전 과정을 시연하며, 복수 도구 호출과 순차적 대화 흐름 제어 과정을 확인합니다.

[14:07] 이 에이전트는 컨텍스트 수집 역할을 하며, 마케팅에서 컨텍스트가 가장 중요한 요소임을 강조합니다. 많은 사람들이 이 부분에 충분히 집중하지 않는다고 지적합니다.

[14:32] 실제 예시로 Cluey의 최근 펀드레이즈에 관한 뉴스를 검색하고 Muhammad에게 결과를 전달하는 워크플로우를 시연합니다. VAP에서 마스터 에이전트로, 그리고 헬퍼 에이전트로 이어지는 AI 에이전트 체인을 보여줍니다.

[15:19] 현재 AI 에이전트 기술은 많은 수동 작업이 필요하지만, 이것이 AI 에이전트의 미래를 보여주는 사례라고 설명합니다. AI에서 경쟁 우위를 얻으려면 상당한 추가 작업이 필요하다고 언급합니다.

[15:36] 고품질 자동화나 AI 에이전트를 만들기 위해서는 많은 추가 작업과 세심한 주의가 필요하며, 최고의 개발자들은 계속해서 실패를 반복하면서도 지루한 작업들을 자동화해 나간다고 설명합니다.

[15:57] 언제 회사 전체가 자동화될 것인지에 대한 질문에 대해 이미 작은 규모의 이커머스 회사들에서는 일어나고 있으며, 실제로 회사를 사서 모든 직원을 AI 에이전트로 교체하는 스타트업이 자금을 조달했다고 언급합니다.

[16:23] AI 에이전트가 Cluey라는 회사에 대한 조사를 완료하고 SER API를 사용하여 정보를 수집한 후, 그 결과를 Slack을 통해 Muhammad에게 전달하는 실제 작동 과정을 보여줍니다.

Media 에이전트의 4가지 FAL 워크플로우(text→image·video, image+text→media) 및 Appify MCP 스크래핑 기능 설명 후, ‘“Oh my god, this is insane” 텍스트 삽입 이미지 3종 생성 후 Slack 전송’ 실전 시연으로 종류별 미디어 자동 생산 과정을 보여줍니다.

[17:02] 사용자가 원하는 것을 지정하면 에이전트가 여러 도구를 다양한 순서로 사용할 수 있으며, 이 모든 것이 원활하게 실행되도록 하는 것은 다른 모든 에이전트에 접근할 수 있는 마스터 CMO 에이전트의 시스템 지시사항이라고 설명합니다.

[17:26] 시스템 프롬프트에서 가장 중요한 것은 에이전트의 마인드셋을 설정하는 것으로, 마스터 CMO 에이전트가 다른 에이전트들을 통제하고 각 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 맥락을 이해하여 적절한 에이전트를 가리킬 수 있도록 설계되었다고 설명합니다.

[18:18] AI 마케팅 에이전트 시스템에서 노션(Notion) 접근 권한의 중요성을 설명하며, 포스터 에이전트가 콘텐츠 SOP, 훅 목록, 팟캐스트 리서치 방법 등 모든 정보에 접근할 수 있어야 한다고 강조합니다.

[19:00] 에이전트 인스트럭션을 마스터 에이전트와 개별 에이전트 두 곳에서 설정할 수 있다고 설명하며, 각 에이전트마다 시스템 메시지를 가질 수 있다고 언급합니다.

[19:29] AI 에이전트 시스템을 실제 회사 구조와 비교하며, CMO가 숙련된 직원들에게 업무를 위임하는 방식과 유사하다고 설명합니다. 마스터 에이전트에게 정확한 역할 분담을 알려주는 것이 중요하다고 강조합니다.

[20:00] 엔지니어링 팀에게 기능 요청을 보내는 예시를 들며, 완전한 인스트럭션보다는 요구사항과 맥락만 제공하면 된다고 설명합니다. 이런 방식으로 에이전트 군단을 만들 수 있다고 언급합니다.

[20:30] Vibe Code 앱에 N8N 직접 통합 기능을 추가하고 있다고 소개하며, 앱 생성 시 N8N 통합 버튼을 눌러 마스터 웹훅을 연결하면 자동으로 호환 가능한 앱이 생성된다고 설명합니다.

[20:54] 세 번째 에이전트인 미디어 에이전트를 소개하며, 이것이 지금까지 가장 적게 다뤄본 기능임을 언급한다.

[21:17] 미디어 에이전트는 4개의 FAL 워크플로우로 미디어를 생성하며, 텍스트만 입력하거나 이미지와 텍스트를 함께 입력할 수 있는 두 가지 방식을 지원한다고 설명한다.

[21:51] 아이파이 MCP를 사용해 웹에서 이미지를 스크래핑하는 기능을 설명하며, 특정 이미지가 필요할 때 구글 이미지에서 가져와 에이전트로 전송할 수 있다고 소개한다.

[22:02] 텍스트 출력에 이미지를 포함하는 것의 중요성을 강조하며, 퍼플렉시티와 OpenAI의 이미지 렌더링 기능을 예시로 들어 설명한다.

[22:35] 실제 테스트를 진행하며 핸드폰으로 특정 이미지 생성 요청을 보내고, 생성된 이미지를 슬랙으로 전송하는 과정을 시연한다.

[23:37] 마스터 에이전트가 미디어 에이전트로 작업을 전달하는 과정을 확인하며, 향후 글리프 워크플로우 추가 등의 개선 계획을 언급한다.

[23:52] YouTube 썸네일 워크플로우와 API 연결을 통해 브랜드 자산과 색상을 정확하게 유지하면서 세밀한 썸네일과 인스타그램 스토리 아이디어를 생성할 수 있다고 설명합니다.

[24:17] FAL의 간단한 워크플로우를 사용하여 이미지 생성이 진행되고 있으며, 3개의 이미지가 완료되면 헬퍼 에이전트가 메시지를 보내는 과정을 보여줍니다.

[24:45] 이미지 생성이 완료되고 Muhammad의 화면에서 3개의 링크가 렌더링되는 것을 확인하며, Flux Context 모델의 편집 성능이 처음부터 생성하는 것보다 우수하다고 설명합니다.

[25:33] 썸네일의 가로 방향 설정을 미디어 에이전트의 시스템 지침에 포함할 수 있으며, 30분 정도의 작업으로 만든 워크플로우를 하루 종일 투자하여 브랜드 자산을 완성할 수 있다고 언급합니다.

Poster 에이전트가 Buffer API를 통해 ‘이미지→비디오→게시→Slack 알림’까지 일련의 소셜 미디어 게시 워크플로우를 완전 자동화하는 과정을 시연합니다. 최종적으로 unicycle 이미지와 비디오를 스케줄링하고, 완료 후 Muhammad에게 메시지 전송까지 수행합니다.

[26:00] 마지막 도구인 포스터 에이전트를 소개하며, 이미지 생성 후 비디오로 변환하고 Buffer를 통해 소셜 미디어에 게시할 수 있는 기능을 설명합니다.

[26:45] AI 마케팅 에이전트가 단일 메시지로 복잡한 워크플로우를 실행하는 실제 테스트를 진행합니다. 유니사이클을 타는 남자의 이미지를 생성하고, 이를 비디오로 변환한 후 Buffer에 게시하고 완료 알림을 보내는 전체 과정을 자동화합니다.

[27:43] 메시지가 마스터 에이전트로 전송되면서 실제로 3개 이상의 별도 에이전트가 순차적으로 작동하는 복잡한 시스템이 가동됩니다. 미디어 에이전트가 이미지와 비디오를 생성하고, 포스터 에이전트가 소셜 미디어에 게시하며, 헬퍼 에이전트가 최종 알림을 처리합니다.

[29:12] 시스템이 성공적으로 작동하여 무하마드에게 작업 완료 메시지가 전송되었습니다. Buffer에 유니사이클을 타는 남자의 비디오가 성공적으로 게시되었으며, 비용 효율성을 위해 V3 대신 V2 모델을 사용했습니다.

[30:13] 이 전체 마케팅 에이전트 시스템을 하루 만에 구축했다고 밝히며, 향후 YouTube 썸네일이나 연구 보고서 같은 실제 업무에 활용하는 더 정교한 워크플로우를 개발할 계획을 공유합니다.

마스터 CMO 에이전트의 시스템 프롬프트 설계 원칙(역할 정의, 도구 목록, 세부 지침)을 정리하고, Notion 기반 SOP 활용법을 설명합니다. 마지막으로 유튜브 썸네일·리서치 리포트 등 실제 워크플로우 고도화 및 Vibe Code 앱 확장 계획을 간략히 제시하며 마무리합니다.

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[00:00] 오늘 우리는 N8N이라는 노코드 도구로 만든

[00:03] AI 에이전트들로 마케팅 팀을 완전히 대체해보겠습니다.

[00:05] 심지어 이 최고마케팅책임자와 소통할 수 있는

[00:08] 앱까지 구축했는데, 이 CMO는

[00:11] 다른 AI 에이전트들에게 업무를 위임할 수 있습니다.

[00:13] 이 영상을 끝까지 보시면 AI가 경제 내

[00:16] 많은 일자리를 어떻게 대체할지

[00:17] 엿볼 수 있을 것입니다. 하지만 동시에

[00:21] AI를 효과적으로 활용하고

[00:23] 업무를 자동화하는 방법과

[00:25] 이러한 에이전트들과 소통하여

[00:27] 더 생산적이 되는 방법도 이해하게 될 것입니다.

[00:29] 바로 시작해보겠습니다. 지난 2일간

[00:31] 우리는 다른 AI 에이전트들을 제어하는

[00:34] AI 에이전트를 만들었습니다. 제가 작업을 지시하면

[00:37] AI 에이전트가 우리가 만든 여러 AI 에이전트 중

[00:40] 어떤 것을 사용할지 결정합니다.

[00:42] 최고마케팅책임자를 대체하려고 하는 거죠.

[00:45] 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다.

[00:46] 구글의 새로운 CLI 도구에 대한

[00:48] 최신 정보를 좀 조사해 주세요.

[00:51] 클라우드 코드의 경쟁자입니다.

[00:53] 이 도구를 주제로 콘텐츠를 만들고

[00:57] 이에 대한 트윗을 몇 개 만들고 싶습니다.

[00:58] 인터넷을 스크래핑해서 관련 트윗을 찾고

[01:04] Buffer에 세 개의 포스트를 만들어 주세요.

[01:06] 아, 세 번째 포스트는 스크래핑 대신

[01:08] 구글 CLI라는 개발자 도구를 사용하는

[01:13] 사람의 이미지를 생성해 주세요.

[01:16] 그 포스트용 이미지를 생성하세요.

[01:18] 구글 CLI라고 불리는 도구 말입니다.

[01:22] 그래서 총 세 개의 포스트가 있어야 합니다.

[01:25] 이제 우리가 만든 앱에

[01:26] 이 정보를 보내면

[01:29] 이 에이전트로 정보가 전달됩니다.

[01:32] 지금 이 에이전트가 추론하고 있습니다.

[01:34] '좋아, 지금 어떤 AI 에이전트를

[01:36] 사용해야 할까?'라고 생각하고 있죠.

[01:38] 리서치 에이전트를 사용하고 있습니다.

[01:40] 리서치 에이전트 내부에서

[01:42] 어떤 작업을 하고 있는지는 보여주지 않지만,

[01:44] 바로 이걸 사용하고 있는 거죠.

[01:46] 뉴스에 접근할 수 있고

[01:48] Apify에도 접근할 수 있습니다.

[01:52] Apify는 4,000개가 넘는 다양한 API를 제공하여

[01:55] 웹과 인터넷을 스크래핑할 수 있고,

[01:58] 가장 중요한 것은 소셜 미디어를

[02:00] 스크래핑할 수 있다는 점입니다.

[02:03] 이는 전통적으로 혼자서 하기에는

[02:05] 매우 어려운 작업입니다.

[02:08] API 키 하나만으로 이 모든 것을

[02:09] 할 수 있습니다. 기본적으로

[02:11] 우리가 설정한 통합 하나이고,

[02:14] Apify로 가면 Reddit을 설정할 수 있고,

[02:16] 확실히 Instagram, TikTok도 가능하며,

[02:18] 유용한 데이터를 많이 가져올 수 있고,

[02:21] 게시할 포스트와 관련된 맥락을

[02:24] 수집할 수 있습니다.

[02:26] 하나의 API로 가능하지만

[02:28] 우리는 MCP를 연결했고,

[02:30] 이제 4,000개의 서로 다른 API에

[02:33] 모두 접근할 수 있습니다.

[02:36] 이 리서치 단계에서 많은 시간을

[02:39] 소비할 수 있는데, 이는 좋은 일입니다.

[02:42] 우리는 이미 엄청난 시간을 절약하고 있습니다.

[02:44] Buffer에 업로드하길 원합니다.

[02:46] Buffer는 우리가 소셜 미디어를

[02:48] 관리하는 데 사용하는 도구입니다.

[02:52] Buffer에서 아이디어를 만들 수 있고,

[02:54] 이것이 CMO 그룹입니다.

[02:56] 에이전트가 모든 포스트를

[02:58] 여기에 올리는 곳입니다.

[03:00] 작업이 완료되면 그곳으로 갑니다.

[03:02] 어떤 방향으로 갈지 전혀 모르겠습니다.

[03:03] 자체적으로 계획을 세우고

[03:05] 여기 'think'라는 단계가 있어요. 그래서

[03:08] 각 단계마다 문자그대로 생각하는 시간을 가져요

[03:10] 매번 이걸 거치나요? 아니면 가끔씩만?

[03:12] 필요할 때만요

[03:14] 생각이 필요할 때마다 생각해요

[03:15] 네, 그게 좋네요

[03:19] 리서치 에이전트도 think를 가지고 있어요

[03:22] 이제 두 명의 사상가가 있네요

[03:24] 잠깐, think가 있나요? 와, 생각할 수 있네요

[03:25] 알겠어요. 그럼 여기서 다시 생각하고 있네요

[03:30] 다시 리서치를 시작하면 안 되는데요

[03:32] 좋아요, 이제 미디어 단계로 넘어가네요

[03:35] 아마도

[03:36] FAL 워크플로우를 사용해서 이미지를 생성하고 있을 거예요

[03:40] 좋아요, 링크 작업이 완료됐네요

[03:42] 이제 포스터로 넘어가야 해요

[03:45] 다른 것들을 만들기 위해 다시 미디어로 갈 수도 있어요

[03:47] 어떻게 될지 봅시다

[03:50] 생각하고 있네요. 아니, 다시 포스터로 가네요

[03:52] 필요한 모든 정보를 얻었나 봐요

[03:54] 그리고 이제 Buffer에 아이디어로 게시하고 있어요

[03:57] Buffer에서 게시물을 예약할 수 있어요

[04:02] 소셜 미디어에서 아주 쉽게 사용할 수 있어요

[04:04] 여기서 보시는 것처럼 방금 완료됐어요

[04:06] 와! 실행하는 데 7분이 걸렸네요

[04:10] 이렇게 오래 걸린 걸 본 적 있나요?

[04:12] 아니요, 제가 본 것 중에 가장 긴 것 같아요

[04:15] 정말 놀라워요

[04:16] Buffer로 가보면 그 게시물들을 볼 수 있을 거예요

[04:20] 여기서 보시는 것처럼 이모지도 사용했어요

[04:23] 예시를 그렇게 잘 설정하지 않았는데도

[04:24] 게시물을 만들어냈어요

[04:26] 이게 코딩의 미래예요

[04:28] 이건 노션 데이터베이스에서 가져온 것 같아요

[04:30] 네, 예시로 말이에요

[04:32] 왜냐하면 '이게 코딩의 미래예요'라는 말은

[04:34] 제가 실제로 사용한 훅 중 하나이거든요

[04:36] 말 그대로 그대로 써본 거예요

[04:38] 네, 그리고 여기에는 FAO에서 생성한 게시물이 있어요

[04:42] 모델을 업그레이드해야 할 것 같긴 하지만

[04:47] 괜찮아요. 누군가가 Google CLI를 사용하는 거처럼

[04:49] 나쁘지 않아 보여요

[04:51] 네, 그리고 이것들의 경우 실제로 스크래핑했어요

[04:54] 인터넷에서 이미지를 스크래핑했어요

[04:57] 어디서 가져왔는지 모르겠네요

[05:00] 괜찮아요

[05:02] 네, 그래서 이 3개의 소셜 게시물을 만들었어요

[05:04] 이제 제가 정말 하고 싶은 건

[05:06] 여기서 일어나고 있는 일을 분석해보는 거예요

[05:10] 맞아요. 이건 최고 마케팅 담당자 에이전트예요

[05:11] 물론 아직 완전히 완성되지 않았지만

[05:13] 완성될 거예요. 올해 말까지는

[05:15] 20명의 직원을 대체할 수 있는

[05:18] AI 에이전트를 만들 거라고 보장해요

[05:20] 정말 흥미로운 일들을 많이 할 수 있을 거예요

[05:21] 완전한 콘텐츠 비디오 생성, 광고 생성 등

[05:23] 그런 기술들이 지금 나타나고 있어요

[05:26] 제가 하고 싶은 건 우리가 지금

[05:30] 어떻게 이걸 하고 있는지 분석해보는 거예요

[05:32] 이것이 마스터 에이전트예요

[05:34] 우리가 만들고 있는 앱에서

[05:36] 데이터를 보낼 때마다, 맞죠?

[05:38] 우리가 바이브코딩한 VAP이 있어요

[05:40] 앱에서 웹훅으로 데이터를 보내는 거예요

[05:42] 그게 바로 VAP을 만드는 거예요

[05:46] 바이브코딩 에이전틱 애플리케이션이에요

[05:50] 에이전트를 가진 앱을 만드는 거예요

[05:52] 모바일 앱일 필요는 없지만

[05:53] 이 경우에는 모바일 앱이에요

[05:56] 이 에이전트는 이런 도구들에 접근할 수 있어요

[05:58] 그래서 이런 도구들을 사용할 수 있어요

[06:00] 그리고 이 경우에는 모바일 앱이에요

[06:03] 이 에이전트는 이런 도구들에 접근할 수 있어요

[06:05] 맞죠? 이 에이전트는 정보를 전송할 수 있고,

[06:07] 리서치도 할 수 있습니다.

[06:10] 미디어를 생성하거나 찾을 수 있고,

[06:12] 소셜 미디어에 포스팅도 할 수 있어요.

[06:14] 정말 멋지죠. 이제 이런 개별 도구들을

[06:17] 하나씩 분석해보겠습니다. 가장 먼저

[06:20] 분석하고 싶은 것은

[06:22] 실제로 가장 큰 도구인

[06:24] Helper 2.0입니다. 무함마드, 이 거대한

[06:27] 도구에 대해 설명해 주시겠어요?

[06:30] 네, 이건 정말 큰 도구예요. 왜냐하면

[06:32] 이건 양파의 또 다른 레이어이기 때문입니다.

[06:34] 바로 이 아래에서 3개의 다른 에이전트를

[06:37] 호출하거든요. 자세히 살펴보죠.

[06:40] 헬퍼는 이메일 에이전트에 접근할 수 있는데,

[06:43] 이것은 기본적으로 당신의 Gmail 전체를

[06:45] 제어합니다. 읽지 않음으로 표시하고, 초안을

[06:48] 만들고, 보내고, 라벨링하고, 답장하고,

[06:52] 라벨을 가져오고 모든 이메일을 가져올 수 있어요.

[06:56] 또한 캘린더에 업데이트, 삭제, 가져오기,

[06:59] 생성 및 초대도 할 수 있습니다.

[07:01] 그리고 다른 도구로는

[07:03] 컨택트 에이전트가 있는데, 이것은

[07:05] 당신의 Slack 전체를 제어합니다.

[07:08] 사용자를 가져오고, Slack 채널을

[07:10] 가져오고, 메시지를 열고, 사용자에게

[07:13] 메시지를 보내고, 채널 히스토리를 가져올 수 있어요.

[07:15] 정말 놀라워요. 기본적으로

[07:17] 이메일을 완전히 제어하고,

[07:19] 캘린더를 완전히 제어하고,

[07:21] Slack을 완전히 제어할 수 있어요.

[07:24] 제 화면으로 가면, 실제로

[07:26] 이것을 테스트해볼 수 있어요.

[07:28] 여기 이 거대한 것에서 간단한

[07:31] 요청을 해보겠습니다. 맞죠. 워크플로우를

[07:34] 만든 후에 n에서 테스트를 누를 수 있어요.

[07:37] 여기 있는 웹훅 URL을 사용하는 경우

[07:40] 테스트 모드로 설정해야 합니다.

[07:42] 이 버튼을 누르거나 그렇지 않으면

[07:44] 전송되지 않아요.

[07:45] 이제 VAP에서 전송해보겠습니다.

[07:47] 그런데 이 마스터 CMO에 메시지를

[07:50] 보내려면 새 웹훅을 추가하고

[07:53] 이름을 지정하면 됩니다.

[07:55] 이것은 마스터 테스트이고, 새로운 것을

[08:00] 추가해서 이 URL을 쉽게 사용할 수 있어요.

[08:05] 설정을 누르면 새로운 것을 추가할 수 있고,

[08:06] 실제로 앱스토어에서

[08:08] 사용할 수 있는 이 앱을 만들 예정이지만

[08:10] 자신만의 VAP도 만들 수 있어요.

[08:12] 어쨌든 이제 테스트해보겠습니다.

[08:15] "내일 오전 9시에 무함마드와 함께

[08:19] 숏폼 콘텐츠 촬영 약속을 잡아주세요.

[08:24] 그리고 무함마드에게 Slack으로

[08:27] 이것을 상기시키는 메시지도 보내주세요."

[08:30] 라고 말해보겠습니다.

[08:33] 이제 여기서 시작되는 것을 볼 수 있어요.

[08:39] 에이전트가 생각하기 시작해요.

[08:41] 웹훅을 통해 전송되었습니다.

[08:44] Anthropic이 생각하고 있어요.

[08:45] 이제 헬퍼가 작업 중이에요.

[08:48] 여기서는 불이 켜지지 않지만

[08:50] 이 전체 프로세스를 거치고 있어요.

[08:51] 기본적으로 에이전트가 다른

[08:54] 에이전트에게 작업을 넘겨주고,

[08:58] 그 에이전트가 생각한 후

[08:59] 두 개의 다른 에이전트에게

[09:02] 위임할 것입니다. 이론적으로는

[09:04] 원하는 만큼 계속할 수 있어요.

[09:06] 정말 놀라워요.

[09:09] 이건 그렇게 오래 걸리지 않을 거예요.

[09:11] 무함마드의 화면으로 돌아가서

[09:14] 그의 메시지를 기다려보죠.

[09:17] "안녕"이라고 했어요.

[09:26] 잠깐, 왜 그냥 "안녕"이라고 했나요?

[09:30] 왜 나한테 안녕이라고 메시지를 보냈지? 그냥 그한테 안녕이라고 메시지를 보냈어.

[09:33] 하지만 여전히 작동하고 있어. 계속

[09:34] 작동하고 있지만, 이게 그냥

[09:35] 캘린더 이벤트를 처리하고 있다는 뜻인가? 음,

[09:39] 아마도. 잘 모르겠어. 아마 내가

[09:40] 뭘 하고 있는지 보고 싶어하는 것 같아. 그럼

[09:42] 지시사항에서, 잠깐, 왜

[09:44] 안녕이라고 메시지를 보냈지? 그러니까 사용자 메시지에서,

[09:46] 내가 실제로 나 자신에게 메시지를

[09:48] 보내라고 했어. 안녕이라고. 아, 테스트를 하고 있었구나.

[09:50] 알겠어, 수정하는 걸 깜빡했구나. 알겠어. 그래. 그리고

[09:53] 실제로 이런 걸 만들 때는,

[09:55] JSON 변수로 만들어야 해서

[09:58] 다른 AI 에이전트들이 서로 대화할 수 있어.

[09:59] 그리고 괜찮아. 그래. 그래. 그래. 그래.

[10:02] 그렇겠네. 그래. 그리고 우리가 실제로

[10:04] 지난 비디오에서 그걸 조금 했어.

[10:05] 그래서 그것에 대해 더 알고 싶다면,

[10:06] 그 비디오를 확인해볼 수 있어. 하지만 맞아,

[10:08] 음, 다시 테스트해볼까? 그래. 그래,

[10:11] 다시 시도해보자. 좋아, 그럼 우리는

[10:12] 내 화면에서 이 워크플로우를 다시 테스트할 거야

[10:15] 여기서. 그리고 우리가 할 일은, 좋아,

[10:18] 내일

[10:20] 음, 오후 12시에 무함마드와 함께 숏폼

[10:24] 콘텐츠를 촬영하고 싶어. 그래서,

[10:26] 내 캘린더에 일정을 잡아줘

[10:28] 그리고 음, 무함마드에게 메시지를 보내

[10:31] 음, 슬랙으로 알려줘.

[10:35] 그리고 여기서 우리 에이전트가 우리가 만든

[10:39] 앱에서 이 정보를 받았다는 걸 볼 수 있어,

[10:41] 우리가 만든 VAP에서. 그리고

[10:44] 이제 헬퍼가 작업을 시작할 거야. 그래서

[10:46] 모든 일들을 하고 있어. 그리고 우리는

[10:48] 실제로 무함마드의 화면을 보러 갈 수 있어.

[10:50] 이번에는 올바른 슬랙 메시지를 받기를 바라며.

[10:52] 슬랙으로 가보면.

[10:55] 좋아, 메시지를 받았어.

[10:57] 안녕 무함마드. 그냥 너에게

[10:58] 내일 오후 12시에 예정된 미팅에 대해

[11:00] 숏폼 콘텐츠를 함께 촬영하기로 한 일정을

[11:01] 상기시켜주고 싶었어. 대단해.

[11:04] 너와 함께 협업하기를 기대해.

[11:05] 궁금한 게 있거나 일정을

[11:08] 조정해야 할 일이 있으면 알려줘.

[11:09] 멋져.

[11:11] 그리고 만약 그랬다면, 너도 마스터 CMO로 돌아가서

[11:15] 무함마드가 내 미팅에 대해 뭐라고 했는지 물어볼 수 있어

[11:18] 그러면 알 수 있을 거야 왜냐하면

[11:20] 메시지를 받기 때문이야.

[11:21] 잠깐, 무슨 말이야? 여기서 말하는 거야?

[11:23] 그래. 잠깐, 이전 메시지들을 받는다고?

[11:27] 그래. 음, 너는 이렇게 말할 수 있어,

[11:29] 야, 슬랙으로 가서 무함마드가 뭐라고 했는지 확인해봐.

[11:31] 아, 알겠어. 알겠어. 알겠어.

[11:33] 오, 대단해. 좋아, 여기서 볼 수 있듯이

[11:36] 앱에서 완벽하다고 했어. 내가 너를 위해

[11:39] 두 가지 작업을 모두 처리했어.

[11:40] 음,

[11:43] 그리고 정말 멋지잖아, 그렇지? 그리고 음, 그래, 그게 기본적인

[11:49] 본질이야. 아 그래, 캘린더를 확인하는 걸 깜빡했어.

[11:50] 그래서 캘린더로 가면,

[11:54] 음, 여기 캘린더에서 볼 수 있어,

[11:57] 오후 12시에 일정이 잡혀있어야 해. 봐봐

[12:00] 저걸. 무함마드와 숏폼 콘텐츠 촬영.

[12:02] 그리고 너의 이름까지 제대로 썼어

[12:04] 왜냐하면 슬랙 부분을 먼저 했기 때문이야

[12:06] 그리고 나까지 초대했어.

[12:08] 오, 그리고 무함마드를 이벤트에 초대했어.

[12:12] 정말 대단해. 그래서, 좋아. 그럼,

[12:15] 이것이 커뮤니케이션 측면의 기본적인 본질이야, 그렇지?

[12:18] 이것이 첫 번째 도구야, 그렇지? 우리가

[12:20] 입력한 것을 바탕으로, 우리 캘린더에

[12:22] 액세스할 수 있고, 이메일에 액세스할 수 있고,

[12:24] 슬랙에도 액세스할 수 있어. 정말 멋져.

[12:26] 또한 Slack에도 접근할 수 있습니다. 정말 멋지죠.

[12:29] 하지만 사람들과 소통하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.

[12:31] 리서치도 해야 할 수 있죠.

[12:33] 뉴스에도 접근해야 할 수 있고요.

[12:34] 인터넷을 스크래핑해야 할 수도 있습니다.

[12:36] 그런 기능들이 필요할 수 있죠.

[12:37] 더 긴 워크플로우에서 이런 기능들을 사용하고 싶을 수도 있고요.

[12:39] 이 도구에 대해 간단히 설명해 주시겠어요?

[12:42] 네, 좋습니다.

[12:44] 리서치 도구는 그냥 또 다른 AI 에이전트입니다.

[12:46] 뉴스 API에 접근할 수 있는 에이전트죠.

[12:48] 오늘, 한 달, 또는 작년의 모든 뉴스를 수집할 수 있습니다.

[12:52] 기본적인 구글 검색을 위한 SER API도 있고요.

[12:55] 하지만 제가 정말 흥미로워하는 것은

[12:58] 솔직히 오늘 알게 된 것인데요

[13:01] 오늘 하루 종일 깊이 파고들 예정인

[13:04] Appify MCP입니다.

[13:06] Ampify는

[13:08] 4,000개 이상의 다양한 API를 호스팅하고 있습니다.

[13:13] 주로 웹 스크래핑과

[13:15] 소셜 미디어 관련 용도로 사용할 수 있죠.

[13:17] 그리고 방금 MCP 서버를 출시했습니다.

[13:20] 이 도구의 놀라운 점은

[13:23] MCP를 설정하는 것이 정말 어렵다는 것입니다.

[13:25] 그런데 이것은 워크플로우를 만들 때

[13:28] N8N에서도 마찬가지로 정말 번거롭습니다.

[13:31] 모든 것을 사용하려면 자신의 크리덴셜과

[13:34] API 키를 입력해야 하죠.

[13:36] 모든 것에 대해 청구를 설정해야 하고요.

[13:38] 하지만 청구를 위한 포털은 하나뿐입니다.

[13:40] 그래서 하나의 키로

[13:41] 이 모든 다양한 도구들을 사용할 수 있습니다.

[13:43] 개인 패스워드나 계정 같은 것으로요.

[13:45] 네, 맞습니다.

[13:46] 그래서 정말 간단하게 만들어 줍니다.

[13:50] 노드를 열어보면

[13:52] 얼마나 간단한지 볼 수 있습니다.

[13:54] 그냥 SSE 엔드포인트와

[13:56] 제 O만 있으면 됩니다.

[13:58] Appify 사이트에서 받을 수 있죠.

[14:02] 가입하기만 하면 하나를 받을 수 있습니다.

[14:04] 무료 티어도 있고요.

[14:06] 정말 놀랍습니다.

[14:07] 저희 에이전트가 접근할 수 있는 이 에이전트는

[14:09] 컨텍스트를 수집하는 역할을 합니다.

[14:12] 작은 MCP처럼 생각하시면 됩니다.

[14:14] 관련 컨텍스트를 수집하는

[14:16] 그런 기능을 하죠.

[14:18] 마케팅에서 컨텍스트는 정말 중요합니다.

[14:20] 사실 가장 중요한 것이죠.

[14:22] 많은 사람들이

[14:24] 이것에 충분히 집중하지 않습니다.

[14:26] 그럼 저희 VAP에서

[14:29] 이걸 한번 시도해보는 건 어떨까요?

[14:32] 여기서 '인터넷을 검색해서

[14:38] Cluey와 그들의 최근 펀드 레이즈에 관한

[14:41] 최신 뉴스를 찾아주세요

[14:46] SER API를 사용해서요.

[14:48] 그리고 Muhammad에게 메시지를 보내서

[14:52] 찾은 리서치 내용을 알려주세요'라고

[14:56] 말할 수 있습니다.

[15:00] 여기서 우리가 하는 것은

[15:03] VAP에서 마스터 에이전트로 데이터를 보내는 것입니다.

[15:06] 그러면 마스터 에이전트가 리서치를 하고

[15:08] 리서치가 끝나면

[15:11] 헬퍼 에이전트로 가서

[15:13] Muhammad에게 메시지를 보내게 됩니다.

[15:15] 이것은 AI 에이전트의 미래를 엿보는 것입니다.

[15:19] 현재는 많은 수동 작업을 해야 하고

[15:22] 그것이 지금 작동하는 방식입니다.

[15:26] AI에서 어떤 것의 우위를 원한다면

[15:28] 많은 추가 작업을 해야 합니다.

[15:30] 자동화를 위해서 말이죠.

[15:32] 그게 현재 상황입니다.

[15:34] 만약 AI에서 우위를 원한다면, 정말 많은 작업이 필요합니다.

[15:36] 많은 추가 작업을 해야 합니다

[15:38] 자동화를 할 수 있도록 하기 위해서요

[15:41] 그리고 제가 본 최고의 사람들은

[15:44] 고품질 자동화나 고품질 에이전트를 만드는 앱을 만드는 사람들입니다

[15:47] 세심한 주의를 기울이는 사람들이죠

[15:49] 그들은 계속해서 실패할 각오가 되어 있어서

[15:50] 그저 이런 지루한 작업들을

[15:52] 자동화할 수 있도록 하는 거죠

[15:53] 계속해서 반복하면서요

[15:55] 모든 지루한 작업들을 자동화하죠

[15:57] 네. 언제쯤 누군가가

[15:58] 회사 전체를 자동화할 것 같나요?

[16:00] 제 생각에는 이미 일어나고 있을 거예요

[16:03] 이미 일어나고 있을 거라고 생각해요

[16:04] 작은 규모로는 말이죠

[16:06] 작은 이커머스 회사들 같은 곳에서요. 네.

[16:09] 하지만 누군가가 자동화하기 전까지는

[16:11] 만약 한 사람이

[16:13] 스타트업에서 자금 조달을 한다면

[16:14] 실제로 자금을 조달한 스타트업이 있어요

[16:16] 그들이 하는 일은 회사를 사서

[16:19] 모든 직원을 AI 에이전트로 교체하는 거예요

[16:21] 이름이 뭐였는지 까먹었네요

[16:23] 뭐라고요?

[16:25] 좋아요, 잠깐. 여기서 조사를 완료했네요

[16:28] 그리고 이제 조사가 완료되었으니

[16:30] 그 정보를 Helper에게 다시 보내야 합니다

[16:34] 네. 이제 Helper에 있습니다

[16:36] Muhammad의 화면으로 가면

[16:38] 그가 Slack에 있는 것을 볼 수 있어요. 메시지를 받는지 봅시다

[16:42] 오, 알겠습니다

[16:45] 좋아요. 뭐라고 하나요?

[16:47] Muhammad가 방금 메시지를 받았어요

[16:50] K가 들어간 Cluey에 대한 조사 완료

[16:53] 최근 자금 조달 활동. 여기 주요 발견사항이 있습니다

[16:54] 하지만 실제로 1500만 달러를 조달했어요

[16:57] 맞습니다. 알겠습니다

[16:59] Cluey에 대한 조사를 했고, SER API를 사용했으며

[17:02] 그것을 보냈습니다. 제가 여기서 보여드리려는 것은

[17:04] 원하는 것을 지정할 수 있다는 것입니다

[17:06] 그러면 에이전트가 여러 도구를 사용해야 한다고 판단하면

[17:07] 다양한 순서로 수행할 수 있습니다

[17:10] 그래서 이 모든 것이 순조롭게 실행되도록 하는 것은

[17:11] 실제로 마스터 CMO 에이전트에 있는 무언가입니다

[17:14] 다른 모든 에이전트에 접근할 수 있는

[17:16] 그리고 그것이 바로 시스템 지시사항입니다

[17:18] 그리고 우리가 꽤 간단한 시스템 지시사항을 만들었다고 생각하는데

[17:21] 이것을 간단히 분석해보시겠어요?

[17:23] 물론이죠

[17:25] 네

[17:26] 시스템 프롬프트의 가장 중요한 부분 중 하나는

[17:28] 에이전트의 마인드셋을 설정하는 방법입니다

[17:30] 그래서 바로 처음에 나올 거예요

[17:33] 그래서 저는 당신이 다른 에이전트들을 통제할

[17:35] 마스터 CMO 에이전트라고 말했습니다

[17:37] 맞죠? 현재 당신은 4개의 에이전트에 접근할 수 있습니다

[17:39] 그리고 우리는 오케스트레이터 에이전트를 위해

[17:42] 마스터 에이전트를 위해 이를 분석합니다

[17:46] 네. 그래서 기본적으로 에이전트가 무엇을 하는지

[17:49] 높은 수준에서 설명하고 사용하는 도구들을 설명합니다

[17:52] 왜냐하면 이것은 실제로 작업을 수행하지 않기 때문입니다

[17:55] 단지 그 에이전트가 무엇을 할 수 있는지의 맥락을 알기만 하면 됩니다

[17:58] 그래서 사용자가 예를 들어

[18:00] Notion에서 뭔가를 원한다거나

[18:01] Slack에서 누군가에게 메시지를 보내고 싶다고 하면

[18:03] Slack에 접근할 수 있는 올바른 에이전트를 가리킬 수 있습니다

[18:06] 실제로 그런 작업을 할 필요는 없습니다

[18:08] 단지 가리키기만 하면 됩니다

[18:10] 완전히 맞습니다

[18:12] 그리고 제 화면으로 가면

[18:14] 볼 수 있습니다

[18:16] 완전히 맞습니다

[18:18] 화면을 잠깐 보여드릴게요. 이것과 관련해서 한 가지 더 중요한 것은

[18:21] 이걸 생각할 때 말이에요.

[18:23] 정말 중요한 한 가지가 있는데

[18:25] 바로 노션(Notion) 접근 권한입니다. 여기서 보시면

[18:28] 포스터 에이전트가 있는데, 이것은

[18:31] 노션에 접근할 수 있습니다. 여기에 우리의

[18:34] SOP들이 있어요. 콘텐츠 SOP들 같은 것들이요. 이것들은

[18:38] 기본적으로 제가 사용했던 모든 좋은 훅들의 목록이에요.

[18:40] 제가 어떻게 팟캐스트 리서치를 하는지에 대한 목록도 있고

[18:42] 롱폼, 숏폼 트윗을 어떻게 작성하는지에 대한 목록도 있어요.

[18:44] AI가 이 모든 정보에 접근할 수 있습니다.

[18:48] 그래서 제가 트윗을 요청하면

[18:50] AI가 이걸 보고 "이 사람은 어떻게 글을 쓰는지" 파악하길 원해요.

[18:51] 포스팅 단계에서 AI는

[18:55] 이걸 알아야 하죠. 그리고 이건

[18:57] 두 곳에서 할 수 있어요. 마스터 인스트럭션에

[19:01] 넣을 수도 있고, 각 개별 에이전트의

[19:03] 인스트럭션 부분에 넣을 수도 있어요.

[19:04] 각 개별 에이전트마다 시스템 메시지를

[19:06] 가질 수 있거든요. 그리고 실제로 많은 정보를

[19:08] 거기에 넣을 수 있을 거예요.

[19:10] 그래서 모든 걸 이 메인 마스터 에이전트

[19:12] 인스트럭션에 넣을 필요는 없어요.

[19:14] 그냥 해당 에이전트에게 보내라고만 알려주면 돼요.

[19:15] 일단 해당 에이전트에게 보내면

[19:17] 어떤 정보를 줘야 하는지 알아야 하죠.

[19:19] 맞아요. 모든 정보를 줘야 하지만

[19:23] 기본적으로 더 깊이 있고

[19:24] 더 구체적인 에이전트 인스트럭션을 가진

[19:26] 새로운 에이전트에게 위임하는 거예요.

[19:27] 네, 맞아요.

[19:29] 사실 이걸 생각해보면

[19:30] 회사가 돌아가는 방식과 정말 비슷해요.

[19:31] CMO의 주요 업무는

[19:33] 다른 더 숙련된 직원들에게 업무를 위임하는 거거든요.

[19:37] 그리고 만약 잘못 위임하면

[19:39] 문제가 생길 수 있어요. 그래서

[19:40] 마스터 에이전트에게 무엇이 무엇을 하는지

[19:42] 그리고 어떤 정보가 돌아오는지 정확히 알려주는 것이 정말 중요해요.

[19:45] 네, 맞아요. 완전한 인스트럭션을 보낼 수 있어야 해요.

[19:48] 예를 들어 엔지니어링 팀에게

[19:51] 원하는 새로운 기능에 대한 정보를 보낼 때

[19:53] 구현 방법을 알 필요는 없어요. 그냥

[19:54] "이런 기능을 원하는데, 이 사용자가 이렇게 말했고

[19:58] 다른 10명의 사용자들도 이 기능이 필요하다고 했고

[20:00] 이렇게 생겼으면 좋겠다"라고 하면 되죠.

[20:02] 하지만 완전한 인스트럭션을 보낼 필요는 없어요.

[20:03] 그건 그들이 알고 있는 일이니까요.

[20:05] 네, 그리고 이렇게 해서

[20:06] 에이전트 군단을 만들 수 있게 되는 거예요.

[20:08] 네, 그리고 우리는 방금 프론트엔드

[20:10] 인터페이스를 만들었고, 지난 비디오에서

[20:11] 우리가 만든 걸 보셨을 거예요.

[20:12] 실제로 Vibe Code 앱에서

[20:14] N8N과 직접 통합할 수 있는

[20:16] 기능을 추가하고 있어요. 앱을 만들 때

[20:18] N8N 통합 버튼을 누르고

[20:19] 마스터 웹훅을 연결하면

[20:21] 즉시 해당 에이전트에 접근할 수 있고

[20:22] N8N과 호환되는 형태로

[20:23] 앱을 자동으로 생성해줄 거예요.

[20:26] 네, 정말 좋네요.

[20:28] 그렇게 해야 해요.

[20:30] 가입할 수 있고, 링크를

[20:32] 설명란에 올려놓을게요.

[20:34] 정말 멋진 기능이네요.

[20:36] 네, 그리고 마지막으로

[20:39] 이건 정말 혁신적인 접근 방식이에요.

[20:42] 실제 기업의 마케팅 팀처럼

[20:44] 역할을 분담하고 협업할 수 있도록

[20:46] 만들어진 시스템이죠.

[20:48] 정말 인상적인 결과를 만들어낼 수 있을 것 같아요.

[20:51] 네, 정말 기대됩니다.

[20:54] 네, 정말 멋지네요. 꼭 해보세요. 회원가입도 가능하고, 설명란에 링크를 올려놓겠습니다.

[20:58] 정말 쉬운 방법이에요.

[21:01] 이제 세 번째 에이전트로 넘어가 볼까요.

[21:06] 지금까지 가장 적게 다뤄본 미디어 에이전트입니다.

[21:10] 네, 미디어 에이전트요. 이것에 대해 얘기해보죠.

[21:17] 미디어 에이전트는 미디어를 생성하는 4개의 별도 FAL 워크플로우를 가지고 있습니다.

[21:23] 그리고 두 가지 다른 입력 방식도 있어요. 텍스트만 입력하거나 이미지와 텍스트를 같이 입력할 수 있어요.

[21:28] 바이브 코드 앱에서 추가하면 자동으로 작동합니다.

[21:33] 이미지와 텍스트를 입력할 수 있게 될 거예요.

[21:37] 이미지 URL을 전송하면 에이전트가 알아서 어디로 보낼지 처리해줍니다.

[21:40] 정말 멋지네요. 그냥 작동하는군요. 정말 대단해요.

[21:45] 4가지 기능으로 텍스트에서 비디오, 텍스트에서 이미지, 이미지와 텍스트에서 비디오나 이미지를 생성할 수 있어요.

[21:51] 그리고 여기서도 아이파이 MCP를 사용하는데, 특히 웹에서 이미지를 스크래핑하는 용도로 사용합니다.

[21:56] 만약 특정한 이미지가 필요하다면, 구글 이미지에서 스크래핑해서 에이전트로 다시 보내줍니다.

[22:02] 정말 대단하네요. 이 기능이 정말 중요하다고 생각해요.

[22:06] 특정 이미지를 가져오는 기능이 정말 좋아요.

[22:11] 이미지가 있으면 텍스트 출력이 더 재미있어져요.

[22:15] 퍼플렉시티가 응답에 이미지를 렌더링하는 것을 처음 시작했죠.

[22:19] 물론 OpenAI도 이제 응답에 이미지를 렌더링합니다.

[22:23] 그래서 퍼플렉시티가 지금 전환점에 있는 거예요. 어려운 상황이죠.

[22:26] 하지만 출력에 이미지를 포함하는 것이 정말 중요하다고 생각해요.

[22:29] 인터넷에서 그냥 가져오면 되니까요.

[22:35] 이제 3단계인 미디어 에이전트와 헬퍼의 조합을 테스트해볼 수 있어요.

[22:39] 여기서 핸드폰으로 테스트를 해보겠습니다.

[22:48] 카메라를 응시하며 핸드폰을 들고 있는 남자 이미지를 생성해주세요.

[22:57] 그리고 화면에 "오 마이 갓, 이거 정말 대단해"라는 텍스트를 넣어주세요.

[23:03] 그리고

[23:07] 그 이미지를 생성해주시고, 3번 해주세요.

[23:11] 여러 번 시도해보고 싶거든요.

[23:17] 그리고 나서 이 이미지들을 무함마드에게 슬랙으로 보내주세요.

[23:25] 좋아요. 이 워크플로우를 전송하고 있습니다.

[23:28] 결과가 기대되네요. 제 이름을 제대로 썼으면 좋겠어요.

[23:32] 네, 잘 됐네요. 정말 대단해요.

[23:37] 보시다시피 마스터 에이전트가 미디어 에이전트로 전달했습니다.

[23:42] 이제 미디어 에이전트가 작동할 거예요.

[23:46] 미디어 에이전트에서 향후에 하고 싶은 일은 정말 좋은 예시들을 업로드하는 거예요.

[23:50] 실제로 글리프 워크플로우를 추가할 수 있다면 정말 유용할 것 같아요.

[23:52] 제가 익숙한 YouTube 썸네일 워크플로우가 있는데 정말 좋아요

[23:56] 그리고 매번 제 이미지를 사용하죠

[23:58] 네, 매번요. 그걸 추가하면 정말 멋질 것 같아요

[24:00] API가 있는 건 뭐든 연결할 수 있거든요

[24:02] 네, 정말 멋지네요

[24:04] 그래서 우리는 정말 세밀하게

[24:06] YouTube 썸네일 아이디어를 만들 수 있고

[24:08] Instagram 스토리 썸네일 아이디어도

[24:11] 그리고 모든 브랜드 자산을 넣어서

[24:13] 색상을 정확하게 유지할 수 있어요

[24:15] 네

[24:17] 지금은 FAL에서 꽤 간단한 워크플로우를 사용하고 있어요

[24:18] 아직 자세히 들어가지는 않았지만

[24:21] 보시다시피, 실제로는 완료된 게 아니라

[24:23] 두 개의 이미지 생성이 완료되었어요

[24:25] 지금은 세 번째를 진행하고 있고

[24:26] 그러면 헬퍼 에이전트로 가서

[24:29] 당신에게 메시지를 보낼 거예요

[24:33] 네, 이미지를 생성할 때마다

[24:35] 그것을 메모리에 저장하고

[24:37] 세 개의 이미지가 있으면

[24:39] 생성이 완료되었다는 것을 알고

[24:41] 그러면 헬퍼로 가서

[24:42] 저에게 보내줄 거예요

[24:45] 대단하네요. 그래서 3개가 완료되었어요

[24:48] 이게 마지막 하나이길 바라요

[24:50] 다음은 헬퍼가 되길 바라요. 제발

[24:53] 오, 진행되고 있네요. 대단해요

[24:56] 에이전트가 작동하고 있어요. 그리고 지금 헬퍼로 가고 있어요

[24:59] Muhammad의 화면을 보면

[25:04] 짜잔, 보세요. Muhammad의 화면에

[25:07] 여기 세 개의 링크가 있어요

[25:09] 그리고 여기에 렌더링되었네요

[25:11] 네, 대단하네요. 그래서 우리가 이 이미지들을 만들었어요

[25:14] 오 맙소사, 이거 정말 대단해요

[25:16] 네, 정말 대단해요. 그리고 알다시피

[25:18] 우리는 Flux Context 모델을 사용하고 있어요

[25:22] 그리고 Flux Context는 실제로

[25:24] 처음부터 이미지를 생성하는 것보다

[25:27] 편집에서 훨씬 더 좋아요

[25:29] 하지만 이것도 나쁘지 않아요. 그리고 만약 우리가

[25:33] 여기서 세부사항을 파고들고 싶다면

[25:35] 썸네일이라고 하면

[25:36] 가로 방향으로 하도록 만들 수 있어요

[25:38] 네, 하지만 그건

[25:39] 미디어 에이전트의 시스템 지침에

[25:41] 포함할 수 있는 것이죠

[25:44] 네, 맞아요. 그래서 이게 세 번째 도구예요

[25:46] 이미지를 생성하고 만들 수 있어요

[25:48] 이건 우리가 아마도

[25:50] 이 워크플로우를 만드는 데 30분 정도 투자한 것 같아요

[25:53] 우리는 쉽게 하루 종일 투자해서

[25:54] 모든 브랜드 자산을 얻을 수 있고

[25:56] 그건 우리가 향후 비디오에서

[25:58] 할 수 있는 일이죠

[26:00] 네, 좋아요. 그래서 우리가 깊이 들어갈 수 있는

[26:03] 마지막 도구는 포스터 에이전트예요

[26:07] 맞나요? 그래서 하나를 시도해보죠

[26:09] 여기에 아이디어가 있어요. 그리고 제가

[26:14] Vibe Code에서 구축한 것 중 하나는

[26:15] 실제로 이 텍스트 버튼을 눌러서

[26:17] 직접 타이핑할 수 있다는 것이에요

[26:19] 그래서 제가 하고 싶은 것은

[26:22] 이미지를 생성하고 그 이미지를

[26:24] 비디오로 변환하는 것이에요

[26:25] 그래서 하나의 에이전트만 필요해요

[26:27] 기억하시겠지만 여기에

[26:30] 이미지와 텍스트를 비디오로 변환하는 기능이 있어요

[26:33] 정말 멋지죠

[26:35] 그리고 그 출력물을 가져와서

[26:38] 포스터 에이전트를 사용해서

[26:39] 소셜 미디어에 게시하고 싶어요

[26:41] 이건 실제로 Buffer에 게시하는 것이에요

[26:43] 기본적으로 우리가 스케줄링할 수 있게 해주죠

[26:45] 원클릭으로 일정을 잡고, 작업이 완료되면

[26:47] 알려드리겠습니다.

[26:49] 슬랙으로 메시지를 보내드릴게요.

[26:51] 그럼 이 모든 걸 하나의

[26:52] 작은 메시지로 할 수 있는지 볼까요?

[26:55] 저는 이렇게 말할 거예요. '오렌지 셔츠를 입고 유니사이클을 타는 남자의 이미지를 만들어주세요.'

[27:02] 유니사이클을 타고

[27:05] 오렌지 셔츠를 입고

[27:09] 셔츠에

[27:11] 'Download Vive Code'라고 써주세요.

[27:18] 음,

[27:20] 그걸 비디오로

[27:23] 만들어주세요.

[27:26] 그런 다음 Buffer에 게시하고, 완료되면

[27:33] 무하마드에게

[27:35] 메시지를 보내주세요. 텍스트로 입력할 수 있어요.

[27:39] 전송 버튼을 눌러보겠습니다.

[27:40] 전송.

[27:43] 보시다시피 메시지가

[27:45] 마스터 에이전트로 전송되었습니다.

[27:47] 여기로 전송되어야 합니다.

[27:50] 지금 이미지를 생성하고 있고

[27:52] 그다음 비디오를 생성할 것입니다.

[27:55] 그리고 여기로 올 거예요. 한번 보죠.

[27:58] 이건 3개의 별도 에이전트를 사용하고 있습니다.

[27:59] 3개의 별도 에이전트요. 이 에이전트,

[28:02] 이 에이전트, 그리고 이 에이전트를 사용할 거예요.

[28:06] 사실 기술적으로는 4개죠.

[28:08] 5개요. 네. Zapier를 포함하면 6개네요.

[28:12] 맞아요. 여기 워크플로우들이 있으니까요.

[28:14] 이건 정말 미친 것 같아요.

[28:16] 이 양파의 층이 너무 많아요.

[28:17] 맞아요. 그리고 이건

[28:19] 이건 시작에 불과해요.

[28:20] 시작에 불과해요.

[28:22] 이걸 더 정교하게 만들 거예요.

[28:23] 이미 포스터 에이전트로 갔나요?

[28:25] 네. 두 번 실행되었네요.

[28:27] 미디어 에이전트를 두 번 실행했어요.

[28:30] 이제 포스터 에이전트로 가고 있습니다.

[28:32] 완벽해요. 좋아요.

[28:35] 포스터 에이전트 작업이 완료되었습니다.

[28:38] 보시다시피 이제 헬퍼로 올라가고 있어요.

[28:41] 이론적으로는 Buffer에 게시되었을 거예요.

[28:43] 이제 무하마드에게

[28:45] 모든 걸 알려줄 거예요.

[28:47] 잠깐, 비디오를 포함하라고 했나요?

[28:50] 음, 그냥 말한 것 같은데요.

[28:51] 어떻게 하는지 보죠. 알려달라고 했으니까요.

[28:55] 비디오를 보내달라고 구체적으로 말하지 않았지만

[28:57] 해줄지 보죠.

[28:58] 비디오 링크만 있으면 되니까요.

[28:59] 정말 멋질 것 같아요. 네.

[29:02] 맞아요.

[29:03] 무하마드의 화면으로 가서

[29:06] 에이전트가 뭘 말하는지 보고

[29:07] 소셜 미디어에 게시되었는지 확인해보죠.

[29:12] 메시지가 왔어요.

[29:14] 안녕하세요, 무하마드님. 요청하신 작업을 완료했습니다.

[29:16] Download Vibe Code라고 써진

[29:18] 오렌지 셔츠를 입고 유니사이클을 타는 남자의 이미지를

[29:19] 비디오로 변환하고

[29:20] Buffer와 소셜 미디어에 게시했습니다.

[29:23] 모든 준비가 완료되었습니다. 정말 놀라워요.

[29:26] 헬퍼가 아직 뭔가 이유로 실행되고 있네요.

[29:28] 작업을 확인하고 있는 건지도 모르겠어요.

[29:30] 워크플로우가 성공적으로 실행되었습니다.

[29:32] Buffer로 가보면

[29:35] 이걸 얻었습니다. 어? 이게 뭐죠?

[29:39] 심지어 이걸 볼 수도 있어요. 보죠.

[29:42] 이게 뭐죠?

[29:43] 좋아요. Vibe Code 로고나

[29:46] Vibe Code 색깔이 보이네요.

[29:47] Download Vibe Code. V2를 사용하고 있어요.

[29:51] V3가 아니라 V2를 사용하는 이유는

[29:53] V2가 실행하기에 엄청 비싸기 때문이에요.

[29:56] 하지만 유니사이클을 타는

[29:57] 남자의 작은 비디오가 있어요.

[30:00] 보시다시피 비디오를 생성했어요.

[30:01] 모든 단계를 수행하고 무하마드에게 메시지를 보냈어요.

[30:04] 비디오 링크를 메시지로 보내도록

[30:06] 업데이트할 수 있었을 텐데요.

[30:08] 링크로 표시되거든요.

[30:11] 하지만 이런 건 에이전트로 정교하게 만들 수 있는

[30:13] 부분이에요. 솔직히 말하면 우리는 이걸 오늘 만들었어요.

[30:16] 기본적으로 이 플로우의 대부분을 오늘 만들었어요.

[30:18] 맞아요. 다음 비디오에서는

[30:21] 정말 정교한 워크플로우를 만들어야 할 것 같아요.

[30:23] 우리가 실제로 하는 일에 대해서요.

[30:25] 저는 YouTube 썸네일이나

[30:28] AI 워크플로우를 많이 사용해요.

[30:30] 연구 보고서 같은 것들요.

[30:32] 실제로 제가 사용하는

[30:34] 워크플로우들을 포함시키고

[30:36] 정말로 구축해볼 수 있을 것 같아요.

[30:39] 맞아요. 어쨌든, 아이디어가 있으시면

[30:42] 알려주세요. 정말 좋네요.

[30:49] 다음 영상에서 뵐게요.