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TL;DR
자연어 지시만으로 Slack, 웹 검색, Linear 등 외부 도구와 연동되는 강력한 에이전트를 구축할 수 있다. 이를 통해 흩어진 피드백을 요약하고 실제 개발 티켓으로 즉시 전환하는 업무 자동화가 가능하다.
배경
제품 팀이 직면하는 수많은 채널의 피드백을 효율적으로 정리하고 실행 가능한 작업으로 전환해야 하는 배경에서 제작됐다.
대상 독자
제품 관리자, 운영 효율화를 고민하는 개발자, AI 에이전트 도입을 검토 중인 기업 사용자
의미 / 영향
기업 내 반복적인 관리 업무가 AI 에이전트로 대체되어 제품 팀이 전략적 의사결정에 더 집중할 수 있는 환경이 조성된다. ChatGPT Business 및 Enterprise 사용자는 조직 고유의 데이터를 안전하게 연결하여 맞춤형 워크플로 에이전트를 즉시 배포할 수 있다.
챕터별 상세
00:00
에이전트 생성 및 목표 설정
ChatGPT 에이전트 생성 도구에서 자연어로 에이전트의 역할을 정의하며 시작한다. 에이전트는 온라인 포럼과 Slack 채널의 제품 피드백을 검토하고 버그, 기능 요청, 반복되는 페인 포인트로 그룹화하는 임무를 부여받았다. 사용자가 입력한 평문 지시사항은 ChatGPT에 의해 구조화된 실행 계획으로 변환된다.
00:30
외부 앱 연결 및 권한 설정
에이전트가 임무를 수행하기 위해 필요한 외부 도구들과의 연결을 설정한다. 웹 검색을 위한 Web Search, 팀 협업을 위한 Slack, 그리고 티켓 관리를 위한 Linear MCP 서버를 연결했다. 각 도구에 대한 읽기 및 쓰기 권한을 세부적으로 설정하여 에이전트가 허용된 데이터 범위 내에서만 작동하도록 제어한다.
MCP(Model Context Protocol)를 통해 에이전트가 외부 서비스의 API를 직접 호출할 수 있는 환경이 구축된다.
01:15
지시사항 및 워크플로 자동 생성
ChatGPT는 연결된 도구들을 기반으로 에이전트가 어떻게 작동해야 하는지 구체적인 지시사항(Instructions)을 초안으로 작성한다. 여기에는 피드백 요약 형식, Slack 포스팅 주기, Linear 티켓 생성 규칙 등이 포함된다. 사용자는 생성된 초안을 검토하고 필요에 따라 수정하여 에이전트의 동작 방식을 확정한다.
01:45
피드백 요약 및 Slack 공유 시연
구축된 'Scout' 에이전트를 실행하여 실제 피드백을 처리하는 과정을 보여준다. 에이전트는 Slack 채널에서 최근 메시지들을 읽어와 10개의 고유한 이슈로 클러스터링했다. 분석된 내용은 데이터 신뢰성, 알림 자동화 등의 테마별로 정리되어 제품 리더십 Slack 채널에 자동으로 포스팅됐다.
02:15
Linear 티켓 생성 및 자동 라우팅
에이전트가 분석한 이슈 중 상위 3개를 선택하여 Linear에 개발 티켓을 생성하도록 지시한다. 에이전트는 먼저 기존에 유사한 티켓이 있는지 확인하여 중복 생성을 방지한다. 새로운 이슈인 경우 고객의 관찰 내용과 해결 방법 제안을 포함한 상세 컨텍스트와 함께 티켓을 자동으로 생성하고 링크를 공유했다.
용어 해설
- MCP
- — Model Context Protocol의 약자로 AI 모델이 외부 도구, 데이터 소스 및 서비스와 안전하고 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 돕는 개방형 프로토콜이다. 이를 통해 에이전트는 Slack이나 Linear 같은 외부 앱의 데이터를 직접 읽고 쓸 수 있다.
- Agent
- — 사용자의 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 세우고 도구를 사용하여 작업을 수행하는 AI 시스템이다. 이 영상에서는 제품 피드백을 수집하고 분석하여 티켓을 생성하는 특정 워크플로를 자동화하는 역할을 한다.
- Triage
- — 수집된 수많은 이슈나 피드백 중 우선순위를 결정하고 적절한 담당 팀에 배정하는 과정을 의미한다. 에이전트가 이 과정을 자동화함으로써 제품 관리자의 반복적인 업무 부담을 줄여준다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 23.수집 2026. 04. 23.출처 타입 YOUTUBE
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