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핵심 요약
에이전트가 시행착오를 통해 찾아낸 최적의 조작 경로를 마크다운 파일로 문서화하여 저장하면 이후 동일 작업 시 추론 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
배경
AI 에이전트가 복잡한 웹 환경에서 자율적으로 작업을 수행하기 위해서는 각 사이트에 특화된 조작 기술이 필요합니다.
대상 독자
AI 에이전트 구축에 관심 있는 개발자 및 자동화 워크플로우 설계자
의미 / 영향
AI 에이전트가 단순한 도구를 넘어 스스로 기술을 습득하고 최적화하는 학습형 디지털 노동자로 진화하고 있음을 시사한다. 각 웹 서비스에 특화된 조작 기술이 마크다운 형태로 공유 및 거래되는 새로운 에이전트 경제 생태계가 나타날 것으로 예상된다.
챕터별 상세
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AI 에이전트의 기술 관리 구조
에이전트의 모든 기술은 마크다운 형식의 skill.md 파일로 관리된다. 전용 Mac Mini에서 구동되는 에이전트는 X, GitHub, Gmail 등 각 서비스별 조작 가이드를 읽고 작업을 수행한다. 새로운 기술을 배울 때는 빈 마크다운 파일을 생성한 뒤 Claude Code를 통해 실시간으로 브라우저를 조작하며 최적의 경로를 찾아낸다.
- •기술을 마크다운 파일로 구조화하여 관리
- •Claude Code CLI를 통한 실시간 에이전트 제어
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링크드인 자동화 기술 학습 및 최적화
에이전트가 링크드인에서 포스트 초안을 작성하는 과정을 학습했다. 초기에는 표준 쿼리 셀렉터로 입력창을 찾지 못해 실패했으나 에이전트가 스스로 CDP 스크립트를 작성하여 Shadow DOM 내부의 에디터를 찾아냈다. 이 성공적인 워크플로우를 skill.md에 저장한 결과 다음 실행 시 소요 시간이 6분에서 40초로 단축되었다.
- •Shadow DOM 우회를 위한 CDP 스크립트 자동 생성
- •학습 전후 실행 속도 10배 이상 향상 확인
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복합 작업 수행 및 자율 운영 사례
학습된 기술을 바탕으로 특정 기업의 직원을 검색하고 필터링하여 리스트를 만드는 복합 작업을 수행했다. 또한 에이전트가 스스로 메시지를 보내고 상대방의 응답에 맞춰 후속 조치를 취하는 자율성을 보여주었다. 실제로 이 에이전트는 유튜브 채널을 직접 운영하며 영상 제작 및 업로드까지 전 과정을 스스로 처리하고 있다.
- •특정 조건에 맞는 인물 검색 및 데이터 구조화
- •유튜브 채널 운영을 통한 에이전트의 실무 적용 증명
javascript
const msgId = 1;
function newPromise(resolve, reject) {
const handler = (data) => {
const msg = JSON.parse(data);
if (msg.id === msgId) {
resolve(msg.result);
}
};
// ...(중략)
}에이전트가 링크드인 메시지 전송을 위해 작성한 CDP 기반 자바스크립트 코드
실무 Takeaway
- 에이전트의 시행착오 과정을 skill.md 파일로 문서화하여 저장하면 추론 비용과 실행 시간을 90% 이상 절감할 수 있다.
- 표준 웹 셀렉터로 접근 불가능한 요소는 에이전트가 직접 CDP 스크립트를 작성하여 조작하도록 유도함으로써 자동화 성공률을 높인다.
- 단순 명령 수행을 넘어 기술을 학습하고 자산화하는 에이전트 워크플로우를 구축하여 장기적인 업무 효율성을 확보한다.
언급된 리소스
Demoskillsmd.store
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 02.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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