AI 에이전트 설계

AI 에이전트 셀프 설계 가이드 | 메이크스랩

AI 에이전트 셀프 설계

AI 에이전트, 검색만 하지 말고
지금 직접 설계해보세요

코딩 지식 없이도 괜찮습니다. 30분이면 당신의 업무 하나를 놓고 실제 설계 순서를 그대로 따라가 볼 수 있습니다.

25년 마케팅 컨설팅 현장에서 다듬어온 설계 프레임워크입니다

6단계 설계법 보러 가기 →

Problem

이런 업무, 매주 반복하고 계시지 않나요?

판단 기준이 똑같이 반복되는 업무라면, 자동화 대상이 될 수 있습니다.

고객센터 · 영업

비슷한 문의에 매번 같은 답변을 작성합니다.

마케터

리뷰·댓글을 하나씩 확인하고 정리합니다.

운영 · PM

견적·일정 요청을 매번 처음부터 검토합니다.

1인 사업자

문의 응대와 행정 업무를 혼자 병행합니다.

Track Record

다양한 업종에서 이렇게 도입했습니다

업종은 다르지만, 설계 원리는 같습니다.

카페 · 외식업체

고객후기 마케팅 자동화

인스타그램 후기를 모아 홍보에 활용하고 싶었지만, 후기 확인과 포인트 지급을 담당자가 매번 수작업으로 처리하고 있었습니다.

구조: 후기 URL 제출 → 조건 자동 확인 → 포인트 자동 지급 → 베스트 후기 SNS 자동 리그램

온라인 쇼핑몰 · 1인 브랜드

홍보콘텐츠 자동발행 시스템

블로그·인스타·유튜브 등 여러 채널에 콘텐츠를 올려야 했지만, 채널마다 새로 글을 쓰고 편집할 시간이 부족했습니다.

구조: 원본 콘텐츠 1건 입력 → 채널별 AI 재작성 → 채널별 예약 발행

시니어 대상 유튜브 채널

유튜브 콘텐츠 자동화

영상 하나를 만들 때마다 대본, 음성 녹음, 슬라이드 제작을 각각 따로 진행해야 해서 제작 주기가 길어지고 있었습니다.

구조: 스크립트 생성 → TTS 음성 변환 → 슬라이드 자동 결합

시공 · 인테리어 등 견적 기반 업체

견적서 자동 발행 시스템

문의가 들어올 때마다 조건을 확인하고 견적서를 수기로 작성하느라 응대 속도가 느렸습니다.

구조: 문의 내용 입력 → 조건별 자동 판단 → 견적 계산 → 문서 자동 생성

온라인 쇼핑몰 고객센터

이메일 답변 자동화

배송·교환·환불 등 반복되는 문의에 담당자가 매번 비슷한 답변을 직접 작성하고 있었습니다.

구조: 메일 수신 → 문의 유형 자동 판단 → 답변 초안 생성 → 담당자 확인 후 발송

업종은 다르지만, 구조를 설계하는 방식은 같습니다. 반복되는 업무를 찾아 판단 기준을 정의하고, 사람이 확인할 지점만 남겨두는 것 — 이 원리가 궁금하시다면 아래에서 업무 유형별 접근 방향을 확인해보세요.

Approach by Type

업무 유형별로 접근 방식이 다릅니다

당신의 업무와 가장 비슷한 유형을 먼저 확인해보세요.

텍스트 응대

이메일 · 문의 응대

판단 기준은 명확하나 발송까지 자동화 필요

Claude가 이메일에 직접 연결(MCP)하거나, Make로 수신-판단-발송을 엮는 방식

텍스트 분석

리뷰 · 댓글 분석

비정형 텍스트를 정형 데이터로 정리

AI가 텍스트를 분류·요약 후 스프레드시트/Airtable로 축적

규칙 기반

견적 · 일정 검토

규칙 기반 판단 비중이 높음

조건 분기 로직을 먼저 명확히 정의한 뒤 자동화 적용

콘텐츠

콘텐츠 초안 작성

반복 형식은 있으나 최종 검수는 사람 필요

AI가 초안까지, 발행 전 사람 확인은 유지

하드웨어 연동

매장 환경 모니터링

센서값이 특정 조건을 넘을 때만 대응 필요

게이트웨이가 센서값을 웹훅으로 전달 → Make가 조건 판단 → 알림 발송

데이터 융합

날씨 연동 매장 운영

외부 데이터(날씨)와 매장 데이터(POS)를 함께 판단

날씨 API + POS 데이터를 Make가 동시에 수집 → 조건별 대응 자동화

하드웨어 연동

어르신 안전 확인

평상시와 다른 움직임 패턴 감지 필요

움직임 센서 → 게이트웨이 → Make가 무응답/이상패턴 조건 판단 → 보호자 알림

재고 관리

재고 · 발주 관리

정해진 기준 이하로 떨어지면 자동 대응

재고 데이터 연동 → Make가 임계치 판단 → 발주 알림 또는 자동 주문 요청

예약 관리

예약 · 일정 관리

반복 요청이지만 사람 확인이 필요한 경우 많음

예약 요청 수신 → AI가 가능 여부 1차 판단 → 애매하면 사람에게 확인 요청

텍스트 기반 업무든, 센서처럼 하드웨어 데이터가 포함된 업무든 원리는 같습니다 — 데이터를 웹훅으로 전달받을 수만 있다면, 그 다음 판단과 대응은 Make가 자동화합니다. 하드웨어가 포함된 경우, 센서 데이터를 웹훅 형태로 넘겨줄 게이트웨이가 필요하다는 점만 먼저 확인하시면 됩니다.

Six Steps

누구나 따라할 수 있는
6단계 업무 자동화 설계법

각 단계를 순서대로 따라가 보세요.

반복 업무 선정

왜 필요한가판단 기준이 매번 똑같이 반복되는 업무만 1차 자동화 대상입니다.

어떻게이번 주 처리한 업무를 적고, 판단 기준이 매번 같았는지 확인합니다.

예시 "재고 20개 이하면 발주 알림"(O) / "고객 클레임 대응"(X, 매번 다름)

⚠ 가장 복잡한 업무부터 시작하지 마세요.

업무 한 줄 정의

왜 필요한가한 문장으로 못 쓰면 아직 흐름이 명확하지 않다는 뜻입니다.

어떻게"OO이 들어오면 → OO을 판단해서 → OO을 출력한다" 공식에 대입합니다.

예시 "고객 문의가 들어오면 → 유형을 판단해서 → 유형별 답변 초안을 출력한다"

⚠ 문장에 "그리고/또는"이 여러 번 들어가면 범위가 너무 넓은 것입니다.

입력값 정의

왜 필요한가입력이 애매하면 결과도 애매해집니다.

어떻게입력 데이터가 텍스트 / 표 / 이미지 / 센서값 중 무엇인지 확인합니다.

예시 고객 문의(텍스트), 재고 현황(정형 데이터), 센서값(게이트웨이 경유 데이터)

⚠ 형태를 확인하지 않고 "정보가 온다"고만 적지 마세요.

출력값 정의

왜 필요한가결과를 받는 사람이 바로 쓸 수 있어야 진짜 자동화입니다.

어떻게결과를 받는 사람을 먼저 정하고, 그 사람 기준으로 형태를 거꾸로 설계합니다.

예시 견적 문의 응답은 텍스트 답장이 아니라 PDF 견적서 형태로

⚠ "답변 생성"까지만 정의하고 전달 방식을 빠뜨리지 마세요.

인간 개입 기준

왜 필요한가전부 자동화하려다 오히려 아무것도 못 맡기게 됩니다.

어떻게판단 기준을 "명확한 경우"와 "애매한 경우"로 분리합니다.

예시 배송 문의는 자동 답변 / 복합적 환불 사유는 사람 확인

⚠ "일단 다 자동화하고 나중에 고치자"는 접근은 지양하세요.

예외 처리

왜 필요한가예외를 안 짜면 예상 밖 입력에 잘못된 결과가 나옵니다.

어떻게최근 실제로 겪은 예외 상황 1가지만 규칙에 반영합니다.

예시 "요청이 여러 개 섞인 경우 → 자동 답변 대신 사람에게 전달"

⚠ 모든 예외를 처음부터 다 예측하려 하지 마세요.

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이메일(ebizac@naver.com)로 연락주세요.

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FAQ

자주 묻는 질문

궁금하신 점을 확인해보세요.

Q.AI 에이전트를 코딩 없이 직접 만들 수 있나요?

네, 설계 순서만 정확히 따라가면 코딩 지식 없이도 업무 자동화 에이전트의 구조를 직접 설계할 수 있습니다. 실제 구축 단계에서는 Make, Claude 등의 도구가 필요합니다.

Q.하드웨어 센서 데이터도 자동화할 수 있나요?

네, 게이트웨이가 센서 데이터를 웹훅 형태로 전달해주면 그 다음 판단과 대응은 Make로 자동화할 수 있습니다.

Q.무료 셀프기획은 무엇인가요?

본인의 반복 업무 하나를 가지고 담당자와 함께 6단계 설계법에 따라 자동화 가능 여부와 접근 방향을 무료로 점검해보는 체험입니다.

Q.설계만 하고 실제 구축은 안 해도 되나요?

네, 설계까지만 체험하셔도 됩니다. 실제 구축이 필요하시면 그 다음 단계로 전문가 검토를 신청하실 수 있습니다.

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