[튜토리얼] 코딩 없이 6개월 만에 직접 만든 AI 자동화, 그 진짜 가능성과 한계 이야기

새벽별그림자

2025.03.06156 조회10 좋아요0 댓글

출처 :https://www.youtube.com/watch?v=QhujcQk8pyU

코딩 없이 6개월 만에 직접 만든 AI 자동화, 그 진짜 가능성과 한계 이야기

요즘 AI 에이전트가 핫한데, 실제로는 코딩 없이도 멋진 AI 자동화 시스템을 만들 수 있다는 점이 흥미로워요. 이 영상에서는 프로그래밍 배경 없는 Nate가 6개월간 AI 자동화를 실험하며 얻은 7가지 교훈을 공유합니다. 핵심은 1) 온라인 데모는 대부분 개념 증명일 뿐 2) 실제 비즈니스 적용엔 맞춤 조정과 테스트가 필수 3) 대기업도 AI 안정성 문제로 고생 중이라는 점입니다. AI 자동화에 관심 있다면, 무료 템플릿을 활용해 직접 데이터 흐름을 이해하고, 커뮤니티에서 도움받으며 차근차근 배워보는 걸 추천해요. AI 에이전트 구축의 현실과 실용 팁을 알고 싶다면 꼭 한번 보세요!

[영상 정보]

영상 제목: 180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes
채널명: Nate Herk | AI Automation
업로드 날짜: 2025-03-05
영상 길이: 43:06

[영상에서 사용한 서비스]

[주요 내용]

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 1번째 장면

코딩 지식 없이도 AI 에이전트를 직접 만들고 비즈니스를 자동화하는 방법을 6개월간 실험하며 얻은 실용적인 교훈을 친절하게 알려드립니다. AI 자동화에 관심 있다면 꼭 참고해 보세요.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 2번째 장면

무료 템플릿은 각 노드의 작동 원리를 이해하도록 돕기 위해 제공됩니다. 1) 다운로드 2) 실행 3) 데이터 흐름 관찰 4) 맞춤 조정으로 자동화 완성하기. 초보자도 쉽게 시작하지만, 실제 프로덕션 적용에는 세심한 테스트와 조정이 필요하다는 점을 친절히 알려줍니다. AI 자동화와 워크플로 차이점도 함께 이해할 수 있어 유용합니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 3번째 장면

AI 기반 워크플로우의 차이점과 활용법을 쉽게 이해할 수 있어요. 1) 고정된 단계의 순차적 처리 2) 입력에 따라 유동적으로 단계 선택 3) 개인화된 이메일 작성 4) CRM 자동 업데이트 5) 효율적인 업무 자동화 방법을 친절하게 알려줍니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 4번째 장면

AI 워크플로를 먼저 만들고, 반복 작업은 규칙 기반 자동화로 처리하는 게 핵심입니다. 1) 데이터 정리 2) CRM 업데이트 3) 이메일 발송 순서로 일관성 있게 진행하면 디버깅도 쉬워집니다. AI 에이전트보다 워크플로 중심 접근법이 더 효과적이라는 점을 친절하게 알려줍니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 5번째 장면

양식 제출 데이터를 규칙 기반으로 자동 분류하고, 영업 지원과 일반 문의를 구분해 자동 확인 메시지를 보내는 실용적인 워크플로우를 단계별로 쉽게 이해할 수 있어요. AI가 꼭 필요한 경우와 간단한 자동화의 차이점도 친절하게 알려줍니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 6번째 장면

AI 기반 필터는 들어오는 데이터를 분석해 이메일 유형을 판단하고, 1) 맥락 이해 2) 질문 분류 3) 적절한 처리 도구로 라우팅하는 과정을 거칩니다. 복잡한 코딩 없이도 자동화가 가능해 업무 효율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 7번째 장면

AI 활용 시 꼭 필요한 와이어프레임 작성법을 친절히 알려줍니다. 1) 아이디어 정리 2) 전체 프로세스 설계 3) 복잡한 워크플로 단순화로 효율을 높이는 방법을 쉽게 이해할 수 있어요.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 8번째 장면

프로젝트를 워크플로로 나누고 시각적으로 매핑하는 과정이 중요해요. 1) 머릿속 생각 정리 2) 작은 작업 단위로 분할 3) 트리거와 데이터 흐름 파악 4) 조건과 API 호출 점검 5) 고객과 협력해 작업 범위 이해하기. 이렇게 하면 복잡한 프로젝트도 한결 수월해집니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 9번째 장면

와이어프레임으로 작업 범위를 명확히 하면 예상치 못한 질문과 복잡성을 줄일 수 있습니다. 1) 기능과 요구사항 완전 일치 2) 단계별 작업 분해 3) 명확한 조립 지침 마련으로 효율적인 프로젝트 진행이 가능해집니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 10번째 장면

AI 활용 시 핵심은 ‘맥락’입니다. 전문 지식과 명확한 목표 없이는 모호한 답변만 나오니, 1) 시스템 프롬프트 설정 2) 에이전트 기억 활용 3) 구체적 정보 제공으로 AI 성능을 높여보세요.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 11번째 장면

AI가 과거 대화와 실시간 데이터를 기억하고 활용하는 방법을 쉽게 설명합니다. 1) 사전 지식 기반 설정 2) 사용자 맞춤 컨텍스트 저장 3) 실시간 API 연동으로 자연스러운 대화 가능. 반복 질문 없이 효율적인 AI 활용법을 친절하게 알려줍니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 12번째 장면

벡터 데이터베이스는 멋진 기술이지만, 모든 비즈니스에 꼭 필요한 건 아니에요. 1) 데이터 구조 파악 2) 정확한 검색 필요 여부 확인 3) 관계형 데이터베이스와 비교해 적합한지 판단하는 과정이 중요합니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 13번째 장면

구조화된 데이터와 관계형 데이터베이스의 기본 개념을 쉽게 설명하며, 고객 정보와 주문 데이터를 연결해 비즈니스 분석에 어떻게 활용되는지 친절하게 알려줍니다. SQL 쿼리의 효율성과 실용성도 함께 이해할 수 있어 데이터 활용 입문자에게 딱 맞는 내용입니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 14번째 장면

50만 개 레코드 중 필요한 주문 정보만 빠르게 필터링하는 SQL 쿼리 활용법과, 비정형 데이터를 의미 단위로 나누어 벡터 데이터베이스에 저장해 효율적으로 검색하는 방법을 쉽게 설명해 드립니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 15번째 장면

벡터 데이터베이스는 단어가 정확히 일치하지 않아도 의미를 파악해 관련 정보를 똑똑하게 찾아줍니다. 예를 들어, ‘퍼지’라는 단어가 없어도 비슷한 소재나 느낌을 가진 담요를 쉽게 추천할 수 있어 고객 챗봇에 활용하기 딱 좋아요. 1) 쿼리 벡터화 2) 의미 기반 검색 3) 유사 항목 추천으로 더 똑똑한 검색 경험을 만들어줍니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 16번째 장면

AI 에이전트를 만들 때는 처음부터 프롬프트를 손수 작성하는 게 중요해요. 1) 시스템 프롬프트에 내용을 넣고 2) 테스트하며 문제를 찾아내고 3) 수정하는 과정을 반복해야 하죠. 이렇게 반응형 프롬프트를 활용하면 더 정확하고 유연한 AI 대화가 가능해집니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 17번째 장면

AI 에이전트 성능을 높이려면 1) 시스템 프롬프트에 도구 제공 2) 쿼리 테스트 3) 동작 관찰 4) 프롬프트 반응적 수정 5) 역할과 목적 명확화가 중요합니다. 이렇게 하면 AI가 일관성 있게 정확히 작동하도록 훈련할 수 있어요.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 18번째 장면

AI 에이전트가 혼란 없이 정확한 출력을 내도록 하려면 1) 입력 컨텍스트 명확화 2) 도구 사용 규칙 정의 3) 환각 방지 위한 제약 설정이 꼭 필요합니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 19번째 장면

AI 에이전트 개발 시 도구 활용과 워크플로 이해가 중요해요. 1) 잘못된 출력 확인 2) 적절한 도구 호출 3) 강력한 프롬프트 작성 4) 지속적 모니터링과 평가 5) 사용자 맞춤 적용 단계를 통해 안정적인 AI 운영법을 배울 수 있습니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 20번째 장면

AI 에이전트 확장 시 환각과 부정확성 문제를 줄이려면 1) 수직 확장으로 한 영역 완성 2) 지식 기반과 데이터 파이프라인 구축 3) 평가와 모니터링 반복 4) 이후 수평 확장 순서로 진행하는 것이 중요합니다.

180 Days of Building No Code AI Agents in 43 Minutes 21번째 장면

에이전트가 많은 데이터를 처리할 때 속도 저하와 일관성 문제를 겪을 수 있어, 1) 엄격한 검색 규칙 설정 2) 데이터 분할 3) 비동기 처리 및 캐싱 활용 4) 신뢰도 평가 5) 필요 시 인간 개입으로 안정성을 높이는 방법을 소개합니다. 코드 없는 자동화 도구의 장단점과 실용적인 활용 팁도 함께 알 수 있어요.