제품 팀을 위한 AI 자동화 시리즈 입니다. 노션-Relay-Slack을 연동한 AI Agent 생성 사례를 공유합니다.
🧙AI Agent의 시대의 시작
Open AI는 AI의 발전을 아래와 같이 5단계로 묘사하였다.
- 현재 레벨2의 추론모델은 사람의 지능수준을 넘어서는 수준에 이르고 있고,
- 딥리서치를 사용해보면 스스로 작업계획을 세우고 상호작용할 수 있고, Cursor와 같은 코드 Assistant를 사용해보면 스스로 작업방향/수정사항 등을 진단하고 의사결정을 요청하기도 한다. 시스템이 스스로 판단하고 의사결정 하는 Level 3의 수준을 타겟하고 있는 것이다.
- 물론 “온전히” 스스로 판단하고 행동하는 Agent가 되려면, 여러가지 장벽이 있지만 그 수준을 계속 올리고 있는 것이다.
25년 5월 현재 MS와 메타 등 빅테크는 코드의 30% 가까이를 AI가 생산하고 있다고 하며, 내년은 50%가 될 것이라고 전망한다.
추론모델을 특정 Task에 활용하는 것인 지금도 충분히 유효하지만, 스스로 판단하고 동작하는 완전한 Agent를 만드는데는 아직 한계가 있다. 그럼에도 Agent를 스스로 만들어보고 경험해야 다가올 미래에 변화하고 적응할 수 있을 것이다.
이번 글에서는 Notion-Relay-Slack을 활용하여, 비개발자가 구현해본 AI Product Manager 사례를 공유해보고자 한다.
🏭Workflow, 툴, 상호작용 정의
아래 과업을 수행하는 수행하는 AI Product Manager를 만들어보자.
- 서비스 개선 요청사항을 검토하여 백로그를 만들고, 승인 받은 백로그로 PRD를 스스로 작성하는 Agent
- 단, 각 단계의 산출물이 완성되면 인간 PM이 검토하고 승인한다.
먼저 환경 구성이 필요하다.
- 결과물 업데이트: 노션
. 개선 요청사항 >> 백로그 목록 >> PRD 목록을 구성한다.
- AI: GPT API 활용(저렴한 4o mini 모델)
. 물론 Relay의 경우 API Key가 없어도, Built-in으로 AI 모델을 제공하기도한다.
- 상호작용: Slack을 연동
. Slack으로 인간 PM은 검토하고 승인하도록 한다.
이제, 상세한 Workflow를 정의한다. 단계와 Task, 그리고 상호작용을 브레인스토밍 한다. 아래와 같이 정리해보았다.
Steps | Task | 툴 | AI PM | AI Researcher | Human PM |
0 | 고객 VOC 기반 개선사항 등록 | 노션 | ㅤ | ㅤ | ㅤ |
1 | 백로그 작성 | 노션, GPT API | 백로그 작성 | ㅤ | ㅤ |
2 | 백로그 v1.0 완성 | 노션, GPT API | 백로그 보완 | ㅤ | ㅤ |
3 | 백로그 리뷰 및 승인 | 노션, Slack | ㅤ | ㅤ | PRD 확인 및 컨펌 |
4 | PRD 작성 | 노션, GPT API | PRD 작성 | ㅤ | ㅤ |
5 | PRD 리서치 | GPT API | ㅤ | 리서치 수행 | ㅤ |
6 | PRD v1.0 완성 | 노션, GPT API | PRD 보완 | ㅤ | ㅤ |
7 | PRD 리뷰 및 승인 | Slack, 노션 | ㅤ | ㅤ | PRD 확인 및 컨펌 |
🤖 AI Product Manager 만들어보기
사전 준비
Relay에서 모든 설정이 이루어진다. 그전에 연동할 서비스의 세팅, AI에게 요청할 프롬프트는 미리 준비해둔다.
1. 먼저 정의된 Workflow를 고려하여 Notion에 각 Database 테이블과 속성을 추가해둔다.
2. AI에 입력할 프롬프트도 노션에 미리 메모해두기
1. 노션에 아래와 같이 Database 테이블과 속성을 세팅해둔다.
- My AI Product Manager라는 페이지를 만들고 하위에 DB 테이블을 생성한다.
2. 프롬프트도 미리 노트해둔다.
- My AI Product Manager페이지 하단에 프롬프트를 노트해둔다.
3. Relay.app 에서 자동화를 구현한다.
전체 시나리오를 아래와 같이 구성하였다.
GPT로 수행하는 Task,노션에 작성하는 Task, Huma 승인 Loop 설정(Slack)하는 Task의 예시들을 하나씩 소개한다.
GPT와 연결된 AI Task 실행하기
- 이전 단계의 데이터 값을 Source로 추가할 수 있다
- 본인의 API를 활용해도 되고, Relay의 Built-in AI 모델을 써도 된다. 저렴한 GPT 4o mini를 활용했다.
- Output은 Rich Text로 해도 되고, Relay에서 제안하는 Structured Data 포맷을 적용해도 된다.
- Test를 실행하면 결과를 미리볼 수 있다.
노션에 업데이트하는 Task
- 노션의 원하는 Database에 새로운 페이지를 생성한다.
- 본문(Content)에 AI 결과물을 작성하도록 하고, Field에 원하는 값을 입력하도록 설정할 수 도 있다.
Human Loop 만들기
- Slack 메세지를 세팅하고, [승인] 절차를 만들 수 있다.
- 승인이 되면 다음단계가 진행된다.
🤖 결과물
전체 프로세스를 실행했고, 슬랙을 통한 [승인] 과정을 포함해 3분 정도 소요되었다.
위 작업을 수행한 노션페이지이다.
- 전체 결과물은 링크에서 확인할 수있다.
PRD v1.0
☝️ 인사이트
- 가상의 예시이기 때문에 내용의 Format이나 품질은 아쉽지만, 실제 사례로 내용을 채우고 프롬프트를 보완한다면 훨씬 더 나은 결과가 나올 것이다.
- 그리고 전체 Flow를 자동화해보고자 했기 때문에 한계가 있었다. 실제 AI를 활용한다면, 더 확실하게 필요한 Task에만 적용하고 Human Loop를 강화할 것이다.
AI가 인간을 대체하는 날이 오기 전까지, 모든 업무를 AI로 자동화하기는 어려울 것이다.
그전까지는 AI와 협업가능한 방법을 지속적으로 찾아야한다. 그래서 우리는(특히 매니저라면),
1) 지금 하고 있는 과업을 날카롭게 정의하고
2) AI와 협업할 만한 업무를 테스트하고 적용하며
3) 그 품질을 Evaluation 해야한다.
AI시대가 원하는 인재상이 무엇일지를 늘 생각하면서 말이다.
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