이게 진짜 '자동화'입니다. AI 직원 10명이 동시에 연구/앱까지 개발해줍니다 (노트북LM + MCP+안티그래비티)
AI 자동화 에이전트의 필요성 및 기존 방식의 한계
AI를 활용하여 수익을 창출하거나 1인 기업을 운영할 때, 자동화 에이전트의 역할은 매우 중요합니다. 자동화의 효율성이 사업의 성패를 결정할 수 있으나, 기존의 자동화 에이전트들은 진정한 의미의 자동화를 제공하는 데 한계가 있었습니다. 본 아티클에서는 이러한 한계를 극복하고 진정한 자동화 에이전트를 구현하는 방법을 소개합니다.
기존 자동화 방식에서는 사용자가 직접 인공지능 도구에 접속하여 필요한 정보를 입력하고, 검색 결과를 확인하며, 필요한 경우 추가 작업을 수동으로 진행해야 했습니다. 예를 들어, 노트북 LM에서 리서치를 진행할 때, 특정 항목을 클릭하고, 검색어를 입력하며, 원하는 소스를 선택하고, 대화한 후 인포그래픽 생성을 기다리는 등 여러 단계의 수동 작업이 필요했습니다. 이는 사용자가 기대하는 '진정한 자동화'와는 거리가 멀었습니다. 물론 인공지능의 등장으로 업무가 훨씬 편리해지고 인건비가 절감된 것은 사실이지만, 우리는 여기서 한 단계 더 나아간, AI 에이전트들이 스스로 협업하는 자동화를 추구합니다.
노트북 LM의 강력한 리서치 기능과 단일 프로젝트의 제약
노트북 LM이란? 뛰어난 연구 능력을 가진 인공지능 에이전트입니다. AI 수익화나 1인 기업 설립 시, 비즈니스 아이디어 또는 유튜브 채널 기획과 같은 아이디어 구상에 매우 유용하게 활용될 수 있는 인공지능 모델입니다.
노트북 LM에 접속하여 "인공지능으로 콘텐츠를 만들고 수익화하려는데, 필요한 지식이 무엇인가?"와 같이 질문을 제출하면, 인터넷을 광범위하게 조사하여 적합한 소스들을 빠르게 찾아냅니다. 이 과정이 완료되면 유튜브 영상, PDF 문서, 웹사이트 자료 등 다양한 형태의 좋은 자료들이 목록으로 제공됩니다. 이러한 자료들을 기반으로 인포그래픽이나 슬라이드를 제작하는 등 지식 가공이 가능합니다.
그러나 노트북 LM은 단 하나의 프로젝트만 동시에 수행할 수 있다는 제약이 있습니다. 만약 10명의 연구원을 고용했다고 가정했을 때, 각 연구원이 독립적으로 아이디어를 연구하고 보고서를 제출하는 것과 달리, 노트북 LM의 단일 프로젝트는 한 명의 에이전트와만 일하는 것과 같습니다. 이는 다수의 아이디어를 동시에 탐색하거나 복합적인 작업을 병렬적으로 처리하는 데 비효율적입니다.
MCP와 안티그래비티: 다중 AI 에이전트 연동의 핵심
다수의 AI 에이전트가 협업하는 자동화 시스템을 구현하기 위해 노트북 LM과 안티그래비티를 MCP로 연결하는 방법을 모색했습니다.
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MCP란? 'Model Context Protocol'의 약자로, AI 시스템 간의 연결 및 제어를 담당하는 프로토콜입니다. 마치 리모컨처럼 여러 AI 도구를 연결하고 명령하는 역할을 합니다.
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안티그래비티(Antigravity)란? '바이브 코딩(Vibe Coding)' 방식으로 웹사이트, 앱, 자동화 시스템 등 다양한 결과물을 생성할 수 있는 개발 도구입니다. "이것을 만들어 줘"라고 명령하면, 원하는 결과물을 신속하게 구축할 수 있습니다.
노트북 LM의 연구 에이전트와 안티그래비티의 개발 능력을 MCP라는 다리로 연결하면, 10명, 100명, 심지어 1,000명에 달하는 연구 에이전트들을 안티그래비티 환경에서 동시에 활용할 수 있게 됩니다. 이는 "수익화에 좋은 아이디어 10개를 찾아 각각의 프로젝트를 만들어 줘"와 같은 명령 한 번으로 여러 개의 노트북 LM 프로젝트가 자동으로 생성되고, 각각의 프로젝트에 필요한 정보가 채워지는 것을 가능하게 합니다. 나아가, "각각의 페이지에 10개의 소스를 찾아 줘" 또는 "가장 좋은 아이디어를 선정하여 웹사이트와 앱으로 개발해 줘"와 같은 복잡한 자동화 명령도 수행할 수 있습니다.
구글은 1인 기업 지원을 위해 노트북 LM, 스티치, 구글 오팔(OPAL)과 같은 도구들을 개발하고 있으며, 이 모든 것을 MCP로 연결하여 완전 자동화된 1인 기업을 구축하는 것이 목표입니다.
'고다리' 부장과 함께하는 AI 자동화 시스템 구축 과정
안티그래비티를 설치한 후, AI 자동화 개발 부장 '고다리'를 설정하여 시스템을 구축하는 과정은 다음과 같습니다.
- 안티그래비티 설치 및 폴더 생성: 안티그래비티를 다운로드하여 설치합니다. 이후 '연구 자동화 에이전트들'과 같은 이름으로 새 폴더를 생성하고 엽니다.
- 초기 프롬프트 설정: AI의 역할과 성격, 수행할 작업을 정의한 프롬프트를 복사하여 붙여넣습니다. 이는 AI 에이전트의 '퍼스낼리티'를 설정하고 초기화하는 과정입니다.
- 노트북 LM MCP 연결: 현재 안티그래비티의 MCP 서버에는 노트북 LM에 대한 연결이 기본으로 제공되지 않으므로, GitHub에 있는 노트북 LM MCP 관련 내용을 가져와 설치합니다.
- AI 에이전트 명명 및 인격 부여: "너는 고다리라는 자동화 개발 부장이야"와 같이 AI 에이전트의 이름을 지정하고 인격을 설정합니다.
- 설치 및 인증 진행: 대표자의 권한으로 '고다리'의 설치를 승인합니다. 이 과정에서 고다리는 사용자가 사용하는 제미나이 3 프로와 같은 인공지능 모델을 활용하여 구글 크롬 브라우저를 자동으로 열고 노트북 LM에 로그인하여 필요한 정보를 가져옵니다. 이 모든 과정은 사용자의 개입 없이 자동으로 진행됩니다.
이렇게 설정된 '고다리' 부장은 자료 수집 연구팀, 콘텐츠 제작팀, 비서 브리핑팀, 관리팀 등 다양한 팀을 구성하여 여러 작업을 동시에 수행할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 10개의 프로젝트를 생성하여 각각 팟캐스트, 영상, 인포그래픽 제작 등을 동시에 진행하는 것이 가능합니다.
AI 에이전트 10명으로 아이디어 발굴 및 앱 개발 시연
AI 1인 기업을 위한 아이디어 발굴 및 앱 개발 시연은 다음과 같은 명령으로 진행되었습니다.
- 수익화 아이디어 발굴 및 노트북 LM 프로젝트 생성: "AI로 1인 기업을 만들 건데, 지금 바로 수익화할 수 있는 아이디어 10개를 찾아줘. 그리고 노트북 LM MCP를 사용해서 10개의 프로젝트를 각각 만들어 줘."
- 명령에 따라 고다리 부장은 실시간으로 터미널을 통해 작업 과정을 중계하며, 10개의 노트북 LM 프로젝트를 순차적으로 생성합니다.
- 생성된 프로젝트에는 '도입 전략 컨설팅 서비스', '디지털 상품 제작 서비스', '콘텐츠 에이전트 서비스', '가상 비서 컨설팅 서비스', '그래픽 디자인 브랜딩 전문', '성우 서비스' 등 다양한 수익화 아이디어가 포함됩니다.
- 프로젝트 삭제 및 재구축: "방금 찾은 10개 프로젝트를 삭제하고, AI 서비스가 아닌 온라인 서비스 전반을 바탕으로 10개의 아이디어를 다시 만들어 줘."
- 고다리 부장은 기존 10개의 프로젝트를 삭제하고 새로운 아이디어로 10개의 노트북 LM 프로젝트를 재구축합니다. 이 과정 또한 사용자의 개입 없이 자동으로 진행됩니다.
- 새로 구축된 프로젝트에는 약 10분에서 1시간 정도 소요되는 리서치 과정을 거쳐 황금 같은 정보들이 채워집니다.
- 최적 아이디어 선정 및 앱 개발: "너희 에이전트들끼리 싸워서 가장 수익화 가능성이 높은 아이디어를 하나 결정하고, 리액트 네이티브와 Expo를 사용해서 바로 앱으로 개발해 줘. 스마트폰에서 QR코드로 확인할 수 있게 해 줘."
- 고다리 부장은 에이전트들의 토론을 통해 최적의 아이디어를 선정하고, 즉시 앱 개발에 착수합니다. Expo 서버가 생성되고 QR 코드가 제공됩니다.
- 초기에는 기본 화면이 나타날 수 있으나, 고다리 부장은 'package.json' 파일을 수정하여 'App.js' 파일부터 읽도록 조정하여 문제 해결 후 AI SNS 메신저 앱을 실행합니다.
- 개발된 앱은 포스팅 주제를 선택하고 캡션을 생성하는 기능을 제공합니다. 예를 들어 '인공지능 자동화'를 입력하면, "인공지능의 자동화에 대한 최고의 전략입니다"라는 캡션과 함께 해시태그(#AI, #Automation, #Solopreneur, #Success, #MoneyPipeline)를 자동으로 생성하여, 사용자가 소셜 미디어에 쉽게 콘텐츠를 공유할 수 있도록 돕습니다.
이 외에도 AI로 생성된 아름다운 스마트폰 배경화면을 제공하고 광고 수익을 얻는 '드림 스크린'과 같은 다양한 비즈니스 아이디어를 앱으로 구현할 수 있습니다.
궁극적인 AI 1인 기업 자동화 비전
노트북 LM과 안티그래비티를 MCP로 연결하여 구축한 자동화 에이전트 시스템은 똑똑한 연구 에이전트 10명, 100명을 동시에 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 이는 단순한 시작 단계일 뿐이며, 스킬 연결 등 다양한 기능을 추가하여 더욱 고도화된 에이전트를 만들 수 있습니다.
구글이 개발하고 있는 노트북 LM, 스티치, 구글 오팔(OPAL)과 같은 1인 기업 도구들을 모두 MCP로 연결하여 완전 자동화된 1인 기업을 구축하는 것이 목표입니다. 이러한 AI 기반의 자동화는 소수에게만 기회가 집중되는 것을 방지하고, 모두에게 AI를 활용할 수 있는 환경을 제공하여 'AI의 EBS'를 만들고자 합니다. 이러한 과정을 통해 AI 에듀테크 1인 기업을 세계 최고의 기업으로 성장시키고, 그 과정들을 공유하며 AI 시대의 새로운 가능성을 함께 만들어나갈 것입니다.