원문 제목: "연봉 150만불 직업, 나는 500달러의 AI로 완성했다: 개인 비즈니스 에이전트 업그레이드 안내서"

원문 작성자: XinGPT, 암호 연구원

2026년 설날, 나는 한 가지 결정을 했다: 나의 전체 비즈니스 프로세스를 에이전트화하기로 했다.

오늘로부터 일주일 후, 이 시스템은 이미 거의 1/3를 실행 중이며, 이 시스템이 완벽해지고 있음에도 불구하고, 나의 매일 업무 시간은 6시간에서 2시간으로 줄어들었고, 비즈니스 생산성은 오히려 300% 증가했다.

더 중요한 것은, 나는 한 가지 가정을 확인했다: 개인 비즈니스의 에이전트화 변형은 실행 가능하며, 개인마다 이러한 운영 시스템을 구축해야 한다고 생각한다.

에이전트 시스템을 보유하면, 당신의 사고가 완전히 변화하게 되고, "나는 이 작업을 어떻게 완료할 것인가"에서 "어떤 종류의 에이전트를 구축하여 이 작업을 완료할 것인가"로 변하며, 이러한 수동적에서 능동적인 사고 방식의 영향은 엄청난 것이다.

본문에서는 AI 생성된 미지를 출력하지 않을 것이며, 의도적으로 AI 대체에 대한 불안을 조성하지 않을 것이다. 대신에 나는 이 전환을 어떻게 하나씩 완성했는지 철저하게 분해하고, 당신이 이 방법을 무료로 복제하는 방법을 제공할 것이다.

에이전트 생산성 시스템 구축에 관한 첫 번째 글이며, 이제 즐겨찾기를 클릭하여 후속 업데이트를 추적하며 길을 잃지 않도록 하십시오.

에이전트화가 필수적이고 선택적이 아닌 이유

우선 잔인한 사실을 얘기하자면:

만약 당신의 비즈니스 모델이 "시간 대 돈"이라면, 당신의 소득 천장은 이미 물리적 법칙에 의해 고정되어 있다. 하루에는 24시간뿐이며, 시간당 요금 책정이 제한되어 있다.

· 펀드 매니저 연봉 150만엔 ≈ 시간당 720엔(연 2080시간 기준)

· 컨설팅 파트너 연봉 200만엔 ≈ 시간당 960엔

· 최고 급 재정 KOL 연봉 300만엔 ≈ 시간당 1440엔

높아 보이나요? 그러나 이것은 이미 인력 모델의 한계입니다.

하지만 에이전트화의 논리는 전혀 다릅니다: 당신의 소득은 더 이상 근무 시간에 의해 결정되는 것이 아니라 시스템의 운영 효율에 의해 결정된다.

진정한 전환점

2026 년 1 월 어느 금요일 밤 11시, 나는 아직 컴퓨터 앞에서 그날의 시장 데이터를 정리하고 있었습니다.

그날 미국 주식시장이 대폭락했고, 제가 해야 했던 것은:

· 50 개 이상의 중요 뉴스 확인

· 10 개 중요 기업의 시간외 거래 후 성과 분석

· 내 투자 포트폴리오 전략 업데이트

· 시장 해석 기사 작성

내가 계산해 보니, 최소 3 시간은 더 필요했습니다. 그리고 다음 날 아침 8시에 또 같은 작업을 반복해야 했습니다.

그 순간, 나는 갑자기 깨달았습니다:내 시간은 투자 분석을 위한 사고와 결정에 쓰이는 것이 아니라, 데이터 작업자로만 바쁜 것이었습니다.

내가 실제로 판단해야 하는 결정은 실제로 시간의 20%밖에 차지하지 않았습니다. 나머지 80%는 반복적인 정보 수집 및 정리 작업이었습니다.

이것이 나가 에이전트화를 결정한 시작점입니다.

나의 투자 연구 에이전트 시스템은 지금 매일 자동으로 다음을 처리합니다:

· 20000 건 이상의 글로벌 금융 뉴스

· 50 개 이상 기업의 재무 보고서 업데이트

· 30 개 이상의 마크로 데이터 지표

· 10 개 이상의 산업 보고서

이 작업을 사람이 수행한다면, 5 명의 팀이 필요할 것입니다. 그러나 나의 비용은 다음과 같습니다: 매월 500 미국 달러의 API 호출 비용 + 나의 하루 1 시간 검토 시간.

이것이 에이전트화의 본질입니다:알고리즘을 사용하여 당신의 판단 프레임워크를 복사하고, API 비용으로 인력 비용을 대체합니다.

01 비즈니스의 분해: 인간에서 시스템으로의 삼단 구조

모든 지식 작업은 다음 세 가지 수준으로 분해될 수 있습니다:

첫 번째 수준: 지식베이스 (Knowledge Base)

이것은 에이전트의 "기억 시스템"입니다.

투자 연구를 예로 들면, 나의 방법은 내가 투자에 필요한 정보 및 데이터를 포함한 지식베이스를 구축하는 것이었습니다. 다음을 포함합니다:

1. 기록 데이터베이스

· 지난 10 년간의 마크로 경제 데이터 (연방준비제도, 소비자 물가지수, 실업률)

· 미국 주요 50대 기업의 재무 보고서 데이터

· 주요 시장 이벤트의 리뷰 노트 (2008 금융 위기, 2020 대유행, 2022 인상 사이클)

2. 중요 지표 및 뉴스

· 나의 관심을 끄는 주요 경제 미디어 및 정보 채널

· 미국 연방준비제도의 정책 및 주요 기업의 재무 보고서 발표일

· 내가 주시하는 50개의 Twitter 계정 (매크로 애널리스트, 펀드 매니저)

· 중요한 매크로 지표

· 중요한 산업 연구 및 산업 데이터 추적

3. 개인 경험 라이브러리

· 지난 5년간의 투자 결정 기록

· 매 판단의 옳고 그름에 대한 리뷰

구체적인 사례: 2026년 2월 초 시장 대폭락

2월 초 시장이 갑자기 대폭락하며, 금은 폭락, 암호화폐 급락, 미국 주식 및 홍콩 주식 대장주 요동이 발생했습니다.

시장에서의 해석은 주로 다음과 같습니다:

· Anthrop의 법률 AI가 너무 강력해서 소프트웨어 주식 폭락

· 구글의 지출 가이드가 과도했음

· 곧 취임할 미 연방준비제도 은행 총재인 Warsh가 매파

내 에이전트 시스템은 대폭락 48시간 전에 경보를 발했습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:

· 미국 국채 수익률 급등, US2Y-JP2Y 스프레드 대폭 좁아짐

· TGA 계좌 잔고가 높아지며 재무부가 지속적으로 시장으로부터 자금을 빼고 있음

· CME가 금은 선물 마진을 연속 6회 인상

이 모든 것은 유동성 압박의 명확한 신호였습니다. 그리고 내 라이브러리에는 2022년 8월 일본 엔화 아비트리지 거래 청산으로 인한 시장 변동의 완벽한 리뷰가 있습니다.

에이전트 시스템은 자동으로 역사적 패턴을 일치시켜 대폭락 전에 "유동성 압박 + 평가 높아→ 매도"하는 제안을 했습니다.

이번 경보 덕분에 적어도 30%의 후퇴를 피했습니다.

이 라이브러리에는 50만 건 이상의 구조화된 데이터가 있으며, 매일 자동으로 200개 이상의 데이터가 업데이트됩니다. 이를 인력으로 유지하려면 연구원 2명이 필요합니다.

두 번째 층: 기술 (의사 결정 프레임워크)

가장 간과되기 쉽지만 가장 중요한 층입니다.

대다수 사람들이 AI를 사용하는 방식은 다음과 같습니다: ChatGPT를 열고 → 질문을 입력하고 → 답변을 받는 것입니다. 이 방법의 문제는 AI가 여러분의 판단 기준을 모른다는 것입니다.

저의 방법은 제 자체 의사 결정 논리를 독립적인 기술로 분해하는 것입니다. 투자 결정을 예로 들어보면:

Skill 1: 미국 주식 가치 투자 프레임워크

（아래 기술은 예시이며, 실제 투자 기준을 나타내는 것이 아니며, 제 투자 판단 기준은 실시간으로 업데이트될 수도 있습니다.）:

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입력: 회사 재무 데이터
판단 기준:
- ROE > 15% (3년 이상 유지)
- 부채 비율 < 50%
- 자유 현금 흐름> 순이익의 80%
- 경쟁우위 평가 (브랜드/네트워크 효과/비용 우위)
출력: 투자 등급 (A/B/C/D) + 이유

Skill 2: 비트코인 매매 타이밍 모델

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입력: 비트코인 시장 데이터
판단 기준:
- 케이 라인 기술 지표: RSI < 30 및 주간 차트 초과 매도
- 거래량: 패닉 매도 후 거래량 감소 (30일 평균 이하)
- MVRV 비율: < 1.0 (시가총액이 실현 시가총액보다 낮음, 보유자 전체 손실)
- 소셜 미디어 감정: Twitter/Reddit 패닉 지수 > 75
- 채굴기 종료 가격: 현재 가격이 주요 채굴기 종료 가격에 가깝거나 낮음 (예: S19 Pro 비용 기준선)
- 장기 보유자 행동: LTH 공급 비중 상승 (매매 타이밍 신호)
발동 조건:
- 4개 이상의 지표 충족 → 분할 거래 시작 신호
- 5개 이상의 지표 충족 → 본격 매매 타이밍 신호
출력: 매매 타이밍 등급 (강/보통/약) + 권장 보유 비율

Skill 3: 미국 주식 시장 센치먼트 모니터링

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모니터링 지표:
- NAAIM 노출 지수: 활발한 투자 관리자의 주식 보유 비율
· 값이 80보다 크고 중앙값이 100에 달할 경우 → 기관 포지션 정점 경보
- 기관 주식 구성 비율: State Street 등 대형 수탁 기관 데이터
· 2007년 이후 역사적 극단치에 위치할 경우 → 역방향 경보 신호
- 소상 고객 순매수금액: JP모건이 추적하는 매일 소매 자금 유출
· 일일 평균 매입량의 85%가 역사적 수준을 넘을 경우 → 감정 과열 신호
- S&P 500 선물 주가 수익 비율: 역사적 평가 극대점에 접근하는지 모니터링
· 2000년이나 2021년 수준에 근접할 경우 → 기본 요소와 주가의 이탈
- 헤지 펀드 레버리지 비율: 고레버리지 환경에서의 코로나 포지션
· 레버리지 비율이 역사적 최고치인 경우 → 잠재적인 변동 확대기

트리거 조건:
- 3개 이상의 지표가 동시에 경고 → 포지션 축소 시그널
- 5개의 지표 모두 경고 → 대규모 포지션 축소 또는 헤지
출력: 감정 평가 (극도 탐욕스러움/탐욕/중립/공포) + 포지션 권고

Skill 4: 매크로 리퀴디티 모니터링

마크다운

모니터링 지표:
- 순 리퀴디티 = 미국 연방준비제도 총자산 - TGA - ON RRP
- SOFR(당일 금리)
- MOVE 지수 (미국채 변동성)
- USDJPY + US2Y-JP2Y 스프레드

트리거 조건:
- 순 리퀴디티 주간 감소율>5% → 경고
- SOFR 5.5% 돌파 → 포지션 축소 시그널
- MOVE 지수>130 → 리스크 자산 손절

이러한 Skills의 본질은：내 심사 기준을 명확하게 하고 체계화하여 AI가 내 사고 뼈대에 따라 작동하게 하는 것입니다.

세 번째 레이어: CRON (자동 실행)

시스템이 실제로 작동하도록 하는 핵심입니다.

다음과 같은 자동화 작업을 설정했습니다:

지금 나의 아침은 이렇습니다:

7:50 일어나, 이빨 닦을 때 핸드폰 확인. 에이전트가 어젠트 글로벌 시장 개요를 이미 푸시했습니다:

· 어제 미국 주식 약간 상승, 기술주 주도 상승

· 일본 은행 금리 동결, 엔화 약간 평가

· 지정학적 이유로 원유 가격 2% 상승

· 오늘 주목: 미국 CPI 데이터, 엔비디아 실적

8:10 아침식사, 컴퓨터 켜서 상세 분석 확인. 에이전트가 오늘의 전략을 생성했습니다:

· CPI 데이터 예상 시장 예상과 일치, 시장 영향 중립적

· 엔비디아 실적 주목할 점은 AI 칩 주문 가이드

· 권고: 기술주 포지션 유지, 에너지 부문 기회 주시

8:30 업무 시작, 에이전트의 분석을 기반으로 최종 결정만 내리면 됩니다: 리밸런싱 여부, 얼마나 할지.

전과정 30분 소요됩니다.

매일 아침 뉴스 속보에 서툴게 뛰어들 필요가 없어졌습니다. AI가 이미 예습을 완료했습니다.

더 중요한 것은 이제 투자 결정이 감정에 쉽게 좌우되지 않고 완전한 투자 논리와 명확한 평가 기준에 따라 투자 성과를 검토하고 요약하고 개선할 수 있다는 점입니다. 이것이 AI 시대의 투자의 올바른 길이며, 매일 인턴들을 고용하여 야근으로 엑셀 수익 예측표를 업데이트하거나 직감에 의존하여 50배 레버리지로 대담히 시장에 뛰어들어 기적을 희망하기보다는 정확한 방향입니다.

02 콘텐츠 제작의 에이전트화: 수동 작업장에서 생산 라인까지

내 두 번째 주요 사업은 콘텐츠 작성입니다. 현재 주요 플랫폼은 트위터이며 YouTube 및 기타 비디오 형태를 탐색 중입니다.

이전에 한 기사 작성 프로세스는 다음과 같았습니다:

· 주제 선정 (1시간)

· 자료 조사 (2시간)

· 작성 (3시간)

· 수정 (1시간)

· 게시 + 상호 작용 (1시간)

총 8시간이 소요되었으며 품질이 일정하지 않았습니다.

이전에 발행한 기사의 주요 문제점을 분석해 보니 주로 여러 가지 이유로 발견되었습니다:

· 주제가 너무 추상적이며 진입점이 없었습니다.

· 내용이 지나치게 이론적이며 구체적인 사례가 부족했습니다.

· 제목이 충분히 매력적이지 않았습니다.

· 게시 시간

콘텐츠 제작에 에이전트화를 통합하는 것은 체계화된 엔지니어링이 가능합니다!

따라서 콘텐츠 측면에서의 에이전트화 개선에는 세 가지 단계가 있습니다:

Step 1: 인기 컨텐츠 지식 라이브러리 구축

많은 사람들이 무시하는 일을 했습니다: 인기 있는 기사의 패턴을 체계적으로 연구함.

구체적인 방법:

1. 지난 1년간 X 플랫폼에서 금융/기술 분야의 상위 200개 인기 기사를 크롤링함

2. 그들의 공통점을 AI로 분석함: 제목 구조, 시작 방식, 논증 로직, 마무리 설계

3. 재사용 가능한 "인기 공식" 추출

예시 몇 가지를 들면:

제목 공식:

· 디지털 충격형: "자산이 70% 축소된 후, 나는 깨달았다......"

· 비상식적형: "인터넷은 이미 죽었고, 에이전트는 영생한다"

· 가치 약속형: "널 도와줘 ...... 중고거래 앱에 가지 않아도 돼"

오프닝 공식:

· 구체적 사건 진입: "2025년 1월, 나는 하나의 결정을 내렸다......"

· 극단 대비: "만약 네가 현재 속도로 계속한다면......하지만 6개월 후에는......"

· 선파후립: "시장에서의 해석은 주로 몇 가지가 있다......나는 상기의 어느 것도 맞지 않다고 생각한다"

논증 구조:

· 관점 → 데이터 지원 → 사례 확인 → 반대 주장

· 1/2/3로 명확하게 계층화

· 전문 용어+일상어 해설

나는 이러한 패턴들을 "폭풍 흥행 콘텐츠 프레임워크 라이브러리"로 정리하여 AI에 공급했다.

단계 2: 인간과 기계의 콘텐츠 생산 라인

지금 나의 콘텐츠 생산 프로세스는 효율적인 인간과 기계의 협업 생산 라인이 되었으며, 각 환경에는 명확한 역할 분담이 있다.

주제 선정 단계 (AI 주도, 내 결정)

매주 월요일 아침, 나의 에이전트가 자동으로 3-5개의 주제 제안을 푸시한다.

입력 소스:

· 이번 주 글로벌 시장 핫 이슈 (자동 수집)

· 나의 투자 연구 노트 및 최신 생각

· 소셜 미디어 상에서 논의되는 고빈도 주제

· 독자 코멘트 영역의 고빈도 질문

AI 출력 형식:

마크다운

주제 1: 비트코인 10만 달러 돌파의 유동성 논리
핵심 주장: 수요 주도가 아니라 달러 유동성 확장의 결과
잠재적 폭발 지점: 데이터 밀집 + 비상식적 의견
예상 상호 작용율: 높은

주제 2: 왜 AI 기업들은 적자를 내지만 주가는 올라가는가
핵심 주장: 시장은 미래 현금흐름 할인을 정가로 하고 있으며 현재 이익이 아니다
잠재적 폭발 지점: 대중의 혼란 해소
예상 상호 작용율: 중-높음

주제 3: 소매투자 심리 지표가 최고치를 기록했는데, 팔아야 할까
핵심 주장: 심리 지표는 유동성 환경 판단과 결합돼야 함
잠재적 폭발 지점: 실용적 도구+방법론
예상 상호 작용율: 중

나는 현재 시장 심리에 가장 부합하면서 독특한 시각을 가진 주제를 선택할 것입니다.

자료 수집 단계 (AI 실행, 내가 보충)

주제를 선정한 후, 에이전트는 자동으로 자료 수집 프로세스를 시작합니다:

1. 데이터 수집 (자동화)
관련 기업의 최신 재무 데이터
거시적 경제 지표의 역사적 추세
산업 연구 보고서의 핵심 의견
소셜 미디어에서 대표적인 의견

2. 정보 정리 (AI 처리)
분산된 정보를 논증 논리에 따라 분류
핵심 데이터 및 인용 출처 추출
초안 논증 프레임워크 작성

3. 인적 보충 (내가 하는 가치)
내 개인 경험과 사례를 추가
에이전트가 찾지 못한 소규모 정보 원본 보충
강조해야 할 의견을 표시

이 단계는 2시간에서 30분으로 단축되었습니다.

작성 단계 (인간과 기계의 협업)

이는 가장 중요한 단계로, 나와 AI의 역할 분담이 명확합니다:

AI 책임:

· 인기있는 프레임워크에 따라 기사 구조 생성

· 데이터 및 사실 내용 채워 넣기

· 선택 가능한 여러 제목 및 오프닝 버전 생성

· 논증 논리 완결성 보장

나 책임:

· 개인적인 견해와 가치 판단 주입

· 실제 사례 및 세부사항 추가

· 어조와 표현 방식 조정

· AI가 생성한 "정확한 헛소리" 삭제

· 수정 단계 (AI 보조, 내 주도)

초안 작성 후, 에이전트에게 수행할 일 몇 가지:

1. 가독성 확인
· 문장이 너무 긴지(30자를 초과하는 문장은 붉은색 표시)
· 중복된 표현이 있는지
· 전문 용어를 설명해야 하는지

2. 인기 요소 확인
· 제목이 높은 상호 작용률 양식을 준수하는지
· 오프닝 3 단락에 훅이 있는지
· 구체적인 데이터 지원이 있는지
· 인용 가능한 명언이 있는지

3. 다중 버전 생성
· 서로 다른 3가지 스타일의 제목 생성
· 서로 다른 2가지 각도의 결말 생성
· 가장 적합한 버전을 선택합니다

이 단계에서 걸린 시간이 1시간에서 15분으로 줄었습니다.

게시 단계 (자동화)

기사 최종본 작성 후, 에이전트는 자동으로 수행합니다:

· 각 플랫폼에 맞는 형식으로 변환(X/위챗 공식 계정/ Xiaohongshu)

· 이미지 제안 생성(내가 확인한 후 생성)

· 최적 시간에 자동으로 게시(역사적 데이터 분석에 따름)

제 3단계: 데이터 주도적인 지속적 최적화

핵심 이해: 콘텐츠 에이전트는 일회성 구축이 아니라 지속적인 진화 시스템입니다.

매주 회고를 합니다:

· 어떤 유형의 제목이 최대 수집율을 보였나요? → 제목 공식 가중치를 업데이트합니다

· 어떤 주장 구조가 가장 많이 공유했나요? → 이 템플릿을 강화합니다

· 독자 의견에서 가장 자주 묻는 질문은 무엇인가요? → FAQ를 추가하여 다음 번 글에서 답변합니다

구체적인 예시를 들어보겠습니다: "데이터 중심" 기사(많은 구체적인 숫자와 차트를 포함한)가 순 의겸 기사보다 40% 높은 수집율을 보였습니다. 따라서 콘텐츠 구조를 조정하여 AI에게 초안에서 다음을 요청했습니다:

· 각 핵심 주장에는 최소한 1개의 데이터 지원이 있어야 합니다

· 각 기사에는 최소한 3개의 차트가 포함되어야 합니다

· 데이터 출처를 표시해야 합니다

결과: 최근 5편 기사의 평균 수집율이 8%에서 12%로 향상되었습니다.

2026년 1월, "에이전트 대폭발 시대, AI 불안에 대처하는 방법"이라는 제목의 기사를 썼습니다.

이 기사는 데이터 양이 많지 않았지만 공율이 매우 높았습니다. 공율이 20%에 달했습니다.

에이전트에게 분석하도록 요청하여 다음을 발견했습니다:

· 기사는 심층적인 가치관 문제(AI vs 인간의 의미)를 다룸

· "루브르 불시 화재에서 고양이를 구하느냐, 명화를 구하느냐"는 구체적인 시나리오를 사용함

· 결말에서는 "AI를 더 잘 사용하는 사람이 되는 것도 중요하지만, 어떻게 사람으로 남는지 잊지 말아야 합니다"라는 문구가 공감을 일으켰습니다

나는 이 발견을 프레임워크 라이브러리에 추가했습니다: 기술적인 글에 철학적 사고와 가치관 논의를 적절히 추가하면 공율이 크게 증가할 수 있습니다.

이것이 에이전트 시스템의 복리 효과입니다: 시스템이 나를 도와 시스템을 최적화합니다. 콘텐츠 에이전트 또한 일회성 구축이 아니라 지속적으로 진화하는 시스템입니다.

03 개인 능력에서 컨설팅 서비스로: 검증 방법론의 복제 가능성

내 투자 연구와 콘텐츠 에이전트 시스템을 운영하고 나서, 나는 궁극적으로 다음을 고민하기 시작했습니다: 이 방법론은 다른 사람을 도울 수 있을까요?

작년 12월, 한 펀드 매니저와 함께 저녁 식사를 했습니다. 그는 자신이 바빠 자기 50억 규모의 사모 펀드를 관리하고 있고, 소속된 직원은 거의 10명에 이르지만 여전히 시장 소식에 쫒기며 매일 정신없이 일하고 있다고 말했습니다.

그는 매일 다음과 같은 리듬으로 작업합니다:

· 아침 6시 30분 일어나서 글로벌 시장 변동 사항 확인

· 7-8시: 전반적인 글로벌 시장 소식 확인

· 8시 30분-9시 30분: 아침 회의, 투자 전략 논의

· 9시 30분-15시: 시장 동향 파악, 거래 처리

· 15-18시: 회사 조사, 재무제표 확인

· 18-20시: 투자 일지 작성, 리뷰

· 22시: 해외 시장 개장 확인

저는 그를 위해 한 번의 작업 프로세스 분석을 진행했고, 다음을 발견했습니다:

· 정보 수집 및 정리에 60%의 시간 소요 (에이전트화 가능)

· 반복적인 분석에 20%의 시간 소요 (에이전트화 가능)

· 의사 결정에 15%의 시간 소요 (인간-기계 협업)

· 거래 실행에 5%의 시간 소요 (자동화 가능)

따라서 저는 2주 동안 그를 위해 투자 연구 에이전트의 간소화된 버전을 구축했습니다:

· 1주차: 작업 프로세스 인터뷰, 에이전트화 가능한 부분 식별

· 2주차: 지식 베이스 구축 + 3가지 핵심 기술 구성 + 자동화 작업 설정

2주 후 그는 제게 한줄의 메시지를 보냈습니다: 생각할 시간이 더 많아져 투자 태도가 더 안정적으로 변했습니다.

이 프로젝트를 통해 저는 깨달았습니다: 에이전트화 개선의 요구는 보편적이며, 정보 처리 시간을 단축하는 것이 투자 효율을 높이는 길이기도 합니다.

하지만 빠르게 알게 된 것은, 순수한 컨설팅에는 두 가지 문제가 있음을 발견했습니다:

1. 시간 병목: 각 프로젝트는 2-4 주가 소요되며, 한 달에 최대 3개의 프로젝트를 수용할 수 있습니다

2. 확장 불가능성: 각 고객의 요구사항이 모두 다르기 때문에 표준화하기 어렵습니다

이것이 저로 하여금 다음 단계에 대해 고민하게 만들었습니다: 서비스로부터 제품으로.

04 Agent as a Service: SaaS에서 AaaS로의 패러다임 이동

전통적인 소프트웨어는 SaaS(Software as a Service)입니다:

· 당신은 고객에게 도구를 제공합니다

· 고객은 그 도구를 어떻게 사용해야 하는지 학습해야 합니다

· 고객은 직접 작동하고 유지보수를 합니다

미래는 AaaS(Agent as a Service)입니다:

· 당신은 고객에게 에이전트를 제공합니다

· 고객은 명령만 내리면 됩니다

· 에이전트가 자동으로 실행되고 자동으로 최적화됩니다

차이는 여기에 있습니다: SaaS는 "능력"을 판매하고, AaaS는 "결과"를 판매합니다.

올해 1월에, 저는 그 펀드 매니저 친구와 다시 만났습니다.

그는 말했습니다: "당신이 구축해준 이 에이전트 시스템은 너무 편리합니다. 몇 명의 동료들에게 추천했더니 모두가 원합니다. 하지만 당신은 혼자 컨설팅을 하기에 몇 명의 고객을 서비스하겠어요?"

저는 말했습니다: "맞아요, 이것이 문제입니다."

그는 이렇게 말했습니다: "왜 그것을 제품화하지 않나요? Salesforce처럼 소프트웨어를 판매하는 것이 아니라, 에이전트 서비스를 판매하는 것이죠."

맞아요, 저는 좋은 에이전트는 SaaS를 대체하는 서비스로 만들어져야 한다고 생각합니다. 마치 Openclaw의 창시자인 Peter가 예언한 것처럼, 미래는 에이전트의 세계가 되어가고 있으며, 사용자는 더 이상 소프트웨어를 설치할 필요가 없을 것입니다.

따라서, 이 에이전트 시스템을 완성시킨 뒤에 오픈 소스 프로젝트로 만들어, 누구나 사용하고 복제할 수 있도록 할 것이며, 상업적인 요구가 있는 기관 고객을 위해 고급 기능은 유료 구독이나 이용량 제약에 따라 청구하게 될 것입니다.

05 에이전트화의 본질: 시간 레버리지에서 알고리즘 레버리지로

여기까지 쓰면서, 저는 좀 더 깊이있는 사고를 나누고 싶습니다.

전통적인 개인 비즈니스 성장 경로는 다음과 같습니다:

1. 초급 단계: 시간 판매 (시간당 요금)

2. 중급 단계: 제품 판매 (한 번 개발하고 여러 차례 판매)

3. 고급 단계: 시스템 판매 (플랫폼을 구축하고 다른 사람들이 그 위에서 거래하도록 함)

에이전트화는 네 번째 경로를 제공했습니다: 알고리즘 능력 판매.

이제 더 이상 필요하지 않은 것들입니다:

· 팀 고용 (관리 비용을 절감할 수 있음)

· 복잡한 소프트웨어 개발 (기술 장벽을 제거할 수 있음)

· 플랫폼 구축 (네트워크 효과 냉동 시작 비용을 절감할 수 있음)

지금 당신이 할 일은:

· 당신의 전문지식을 구조화하는 것

· 에이전트 시스템을 구성하여 실행하는 것

· 알고리즘 프레임워크를 계속 최적화하는 것

이것은 새로운 지렛대입니다: 알고리즘 지렛대.

이것의 특징은 다음과 같습니다:

· 저렴한 비용: 주로 API 호출 요금, 인력 비용보다 훨씬 낮음

· 복제 가능: 같은 세트의 에이전트가 무수히 많은 고객을 서비스할 수 있음

· 진화 가능: 대형 모델 능력 향상에 따라 당신의 에이전트는 자동으로 강화됨

귀하의 에이전트화 행동 항목

이 기사에 감명받았다면 다음 단계를 추천합니다:

단계 1: 진단 (이번 주 완료)

당신의 매일 업무 목록을 작성하고 다음을 표시하십시오:

· 반복적인 작업은 무엇인가요 (정보 수집, 데이터 정리, 형식 변환)

· 판단적인 작업은 무엇인가요 (의사 결정, 창의성, 전략)

· 실행 작업은 무엇인가요 (배포, 추적, 회신)

원칙: 반복적인 작업은 우선적으로 에이전트화하고, 판단적인 작업은 인간-기계 협업, 실행 작업은 자동화합니다.

간단한 연습

종이 한 장을 꺼내어 어제의 업무 목록을 작성하세요.

각 작업에 대해 다음 세 가지 질문을 스스로에게 하십시오:

1. 이 작업을 표준화할 수 있습니까? (가능하다면 에이전트화할 수 있음)

2. 이 작업에는 창의적 사고가 필요합니까? (필요없다면 에이전트화할 수 있음)

3. 이 작업에는 제 독립적인 심사가 필요합니까? (필요없다면 에이전트화할 수 있음)

50% 이상의 작업을 에이전트화할 수 있다는 것을 발견하게 될 것입니다.

단계 2: 구축 (이번 달 완료)

최소 실행 가능 시나리오를 선택하고 실험을 시작하십시오.

예시 몇 가지:

· 투자자인 경우 → "매일 시장 요약" 에이전트 구축

· 콘텐츠 크리에이터인 경우 → "주제 제안" 에이전트 구축

· 영업 직원인 경우 → "고객 배경 조사" 에이전트 구축

· 디자이너인 경우 → "디자인 아이디어 수집" 에이전트 구축

완벽을 추구하지 마십시오. 먼저 최소한의 루프를 실행하십시오.

단계 3: 최적화 (이번 분기 완료)

에이전트 시스템이 당신에게 얼마나 많은 시간을 절약해 주었는지, 생산성이 얼마나 안정적인지 기록하십시오.

매주 회고를 진행하십시오:

· 어떤 부분에서 에이전트가 잘 수행되었습니까?

· 어떤 부분에서 여전히 인간의 개입이 필요합니까?

· 기술을 조정하여 에이전트를 더욱 자신의 기준에 부합하도록 하는 방법은 무엇입니까?

단계 4: 상업화 (올해 완료)

에이전트 시스템이 안정적으로 운영 중인 경우 고려할 사항:

· 동료들에게 이 방법이 가치가 있는지?

· 그렇다면, 그들은 얼마나 지불할 의향이 있습니까?

· 제품화할 수 있습니까?

만약 답변이 yes라면, 축하합니다. 새로운 비즈니스 모델을 발견하였습니다.

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