Claude Agent SDK를 활용한 자율 브라우징 유저 페르소나 도구 Noemica 구축기

실용적 조언

에이전트 워크플로 설계 시 실행 모델(Sonnet)과 추론/합성 모델(Opus)을 분리하여 비용과 성능을 최적화하라.
브라우저 기반 에이전트 구현 시 세션 격리와 재시도 로직을 통해 인프라 불안정성에 대비하라.

섹션별 상세

Claude Agent SDK를 활용하여 각 유저 페르소나의 행동과 종합 의견 작성을 자동화했다. 행동 제어에는 Sonnet 모델을 사용하고 최종 결과물 합성에는 Opus 모델을 배치하는 이원화 구조를 채택했다. 이를 통해 각 페르소나가 실제 브라우저 세션에서 독립적으로 작동하며 사용자 관점의 의견을 형성하도록 설계했다.

Noemica 서비스의 랜딩 페이지와 페르소나 기반 테스트 비교표를 보여주는 스크린샷이다. — Screenshot기존의 유저 인터뷰나 분석 도구와 비교하여 Noemica가 제공하는 가치(즉각적인 결과, 비용 절감 등)를 표 형식으로 제시한다. 에이전트가 실제 제품을 탐색하고 피드백을 주는 워크플로의 시각적 배경을 제공한다.

커스텀 MCP 서버를 구축하여 에이전트가 브라우저 도구 표면에 접근할 수 있는 환경을 구현했다. 각 페르소나 세션마다 브라우저 상태를 격리하여 병렬적인 테스트가 가능하도록 처리했다. 특히 Steel 인스턴스 충돌에 대비한 웹소켓 실패 시 재시도 로직을 포함하여 시스템의 안정성을 확보했다.

실제 5명의 페르소나를 투입하여 자가 테스트를 진행한 결과 예상치 못한 UX 인사이트를 도출했다. 특정 임원 페르소나가 작업 소요 시간의 불확실성 때문에 중도 포기하는 사례를 발견했다. 이는 단순한 기능 결함이 아닌 심리적 진입 장벽을 데이터로 확인한 사례이며 단 한 줄의 문구 수정으로 해결 가능한 실무적 단서를 제공했다.

에이전트의 캐릭터 유지 능력을 강화하여 프롬프트 주입 공격에 대한 방어력을 높였다. 외부의 악의적인 지시에도 페르소나 설정을 파괴하지 않고 캐릭터를 유지하며 응답하도록 설계했다. 보고서 형식이 아닌 페르소나 고유의 목소리를 유지함으로써 실제 사용자와 대화하는 듯한 피드백 경험을 제공한다.

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): — AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공하는 프로토콜이다. 이 프로젝트에서는 브라우저 도구 표면을 제어하기 위한 커스텀 서버 구축에 활용되어 에이전트의 환경 제어 능력을 확장한다.
프롬프트 주입(Prompt Injection): — 악의적인 입력을 통해 AI 모델의 원래 지시사항을 무시하거나 우회하게 만드는 공격 기법이다. 본문에서는 페르소나 에이전트들이 이러한 공격에도 캐릭터 설정을 유지하며 대응하는 안전성을 갖추었음을 언급한다.
드리프트 체크 아키텍처(Drift-check Architecture): — 에이전트가 수행 중인 작업이 원래의 목표나 페르소나 설정에서 벗어나는 현상을 감지하고 교정하는 설계 방식이다. 자율적인 브라우징 과정에서 에이전트의 일관성을 유지하기 위한 핵심 기술 요소로 사용된다.

언급된 도구

Claude Agent SDK추천

에이전트 페르소나 행동 제어 및 논리 엔진

MCP추천

브라우저 제어 도구 연결을 위한 프로토콜 서버

언급된 리소스

DemoNoemica Public Study