AI 에이전트, 대체 뭘 시켜야 하지? — 사회혁신 프로젝트에 'AI 동료' 하나 들였더니

📝 한줄 요약

커스텀 AI 에이전트를 만들고도 "이걸 대체 어디에 써먹지?" 막막했던 분들을 위해, 사회혁신 프로젝트 팀이 AI 동료 한 마리(고양이입니다 🐱)로 ① 협업을 쉽게 만들고 ② 프로젝트를 깊게 만든 실제 사용법을 전부 풀었습니다.

바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:

• AI 에이전트 도입의 진짜 벽은 기술이 아니라 "뭘 시킬지 상상이 안 되는 것" 이었어요

• 우리가 찾은 답은 두 축이었습니다 → 🤝 협업이 쉬워진다 / 🚀 프로젝트가 깊어진다

• 협업 축: 캘린더 → 회의록 → 사무국 제출이 하나의 자동화 사슬로 굴러가고, 흩어진 자료는 60초 만에 한 페이지로 모입니다

• 프로젝트 축: 우리가 배우는 사고 프레임워크를 똑같이 장착한 AI가 질문으로 사고를 밀고, 강의·자료를 미리 깔아줍니다

• 핵심 깨달음: AI 에이전트는 만능 비서가 아니라 '우리 맥락을 아는 동료' 일 때 진짜 쓸모가 터집니다

🎯 이런 분들께 도움돼요

• AI 에이전트(혹은 커스텀 GPT/Claude)를 만들어는 봤는데 뭘 시켜야 할지 막막한 분

• 팀 프로젝트·스터디·동아리를 운영하며 회의·자료·일정 관리에 지친 분

• "AI가 좋다는데, 우리 협업과 과제에 구체적으로 어떻게?"가 궁금한 분

😫 문제 상황 (Before)

AI 에이전트를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 문제는 그다음이에요.

"만들긴 했는데… 이걸 어디에 어떻게 써야 하지?"

대부분 여기서 막힙니다. 번역, 요약 정도는 떠오르는데, 그 이상으로 내 일의 흐름 속에 어떻게 끼워 넣을지가 그려지지 않거든요.

저희는 아산프론티어아카데미(AFA) 사회혁신 프로젝트 팀입니다. '죽음 문해력'이라는 묵직한 사회 문제를 6명이 함께 파고드는 팀이고, 여기에 아롱이라는 전담 AI 동료를 한 마리 들였어요. 몇 주를 같이 굴려보니, 활용이 딱 두 축으로 또렷하게 정리되더라고요.

• 🤝 협업 축 — 팀이 함께 일할 때 생기는 마찰(누가 뭐 했지, 자료 어딨지, 오늘 누가 사회야, 그 폼 누가 제출해)을 없애줌

• 🚀 프로젝트 축 — 과제 자체의 사고와 결과물의 질을 끌어올림

이 지도를 통째로 공유합니다. 당장 따라 해볼 수 있게, 어떤 프로세스로 뭐가 되는지 구체적으로요.

🛠️ 사용한 도구

• 에이전트 런타임: OpenClaw (멀티 에이전트 플랫폼) + Claude (Opus)

• 연결 채널: Slack — 팀 채널에 상주시켜 누구나 부를 수 있게

• 붙인 능력: 구글 캘린더 / 드라이브 / 독스, 웹 검색, 자료 뷰어 자동 배포

• 셋업 난이도: 생각보다 낮았어요. 구글 도구는 gog라는 OpenClaw 내장 스킬이 이미 들어있어서, 별도 설치 없이 인증 한 번만 뚫으면 끝. 그 뒤론 "회의록 폴더에 올려줘" 처럼 말로 시키면 됐습니다.

🧬 먼저, 비결 하나: 우리가 배우는 걸 아롱이에게도 똑같이 먹였습니다

본론 전에 핵심 비밀 하나. 우리 팀이 배우는 사고 프레임워크를, 아롱이의 '영혼(설정 파일)'에 그대로 입력했어요.

저희는 AFA에서 시스템 사고(빙산 모델·레버리지 포인트·시스템 아키타입), 브리콜라주, 콜렉티브 임팩트 같은 사회혁신 프레임워크를 배웁니다. 강의를 들을 때마다 그 핵심을 아롱이의 성격·관점 설정에 계속 추가했어요.

그랬더니 아롱이가 그 렌즈로 우리를 보기 시작했습니다. "이건 증상이야, 구조야?"(빙산), "예산 말고 가장 센 레버리지는?"(레버리지)처럼요. 일반 챗봇과 결정적으로 다른 지점이 여기예요. 같은 교육을 받은 동료가 한 명 더 생긴 셈이죠. 이 점이 아래 두 축 모두를 가능하게 한 토대였습니다.

💡 포인트: 에이전트의 '성격·관점 설정'에 당신이 일하는 분야의 핵심 사고법을 넣으세요. 답의 깊이가 완전히 달라집니다.

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🤝 축 1 — 아롱이 덕분에 '협업'이 쉬워졌다

팀 프로젝트의 진짜 피로는 과제 자체보다 협업의 마찰에서 옵니다. 오늘 누가 사회·기록자더라? 회의록 양식 또 만들어야 하네. 그 사무국 폼은 누가 제출하지? 그 자료 어디 있었지? 아롱이는 이 마찰들을 거의 0으로 만들었어요.

📅 회의 운영을 통째로 자동화 — 캘린더 → 회의록 → 사무국 제출

우리 팀은 사회자·기록자가 매 회의 돌아갑니다. 그래서 "오늘 누구 차례지?" 가 늘 헷갈렸어요. 이 출발점을 캘린더로 잡았습니다.

1단계 — 캘린더에 모든 걸 모으기

제가 회의 일정표 이미지(20회차 + 회차별 사회/기록자)를 던지자, 아롱이가 처음엔 표로 정리하더라고요. 제가 한마디 던졌죠.

드라이브가 되면 캘린더도 되는 거 아냐?

그러자 아롱이가 바로 공용 구글 캘린더를 새로 만들고, 20회 회의를 한 번에 일괄 등록했어요. 그것도 각 회차 이벤트에 사회자·기록자를 제목과 설명에 명시해서요. 이제 조원들은 캘린더만 구독하면 다음 회의가 언제고, 오늘 누가 사회·기록인지를 한눈에 봅니다.

2단계 — 회의 30분 전, 회의록이 알아서 생깁니다

원래라면 매번 누군가 구글 드라이브에 들어가 파일을 만들고, 이름 규칙 맞춰 정하고, 회의록 폴더에 넣어야 했어요. 지금은?

회의 30분 전이 되면, 아롱이가 알아서 → 회의록 문서를 생성하고 → 위 캘린더 일정에 링크를 걸고 → 팀 슬랙 채널에 "오늘 회의록 여기예요" 링크를 갖다 줍니다.

사람이 손댈 게 없어요. (이건 시간이 되면 자동으로 도는 구조예요. 매번 "해줘"라고 부르지 않아도 됩니다.)

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3단계 — 사무국 제출 폼까지 자동으로 ⭐

AFA는 회의 후 사무국 제출용 에어테이블 폼을 내야 합니다. 이게 진짜 노가다였어요. 폼에 참석자 6명을 하나하나 검색해 추가하고, 날짜는 포맷 맞춰 입력하고, 회의 내용도 폼 항목(안건/내용/결정사항/한줄정리)에 맞춰 다시 요약해야 했거든요.

이걸 통째로 자동화했는데, 그 개발 과정이 꽤 드라마틱했습니다.

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🎬 미니 케이스: "될까 싶었는데, 됐다"

제가 아롱이에게 이렇게 주문했어요: 회의록 제출 스킬 만들자. 어려운 방법(B)을 먼저 시도해보고 안 되면 쉬운 방법(A)으로 가자. 회의록 보고 폼에 맞게 정리하는 것까지! - A안(쉬운 길): 미리 채워진 링크(prefill)로 칸만 자동 입력 — 제출은 사람이 - B안(어려운 길): 브라우저를 직접 조종해서 입력부터 제출까지 전부 자동

솔직히 저는 "B가 될까…?" 싶었어요. 그런데 아롱이가 하이브리드로 해냈습니다. 단순한 칸(작성자·날짜·참석자)은 미리 채운 링크로, 특수한 본문 입력칸(에디터)은 브라우저를 직접 조종해 한 글자씩 타이핑해서요. 중간에 "본문이 자꾸 빈칸으로 들어간다" 는 벽도 만났지만, 입력칸에 커서를 확실히 두는 방식으로 뚫었습니다.

가장 마음에 든 건 안전장치였어요. 아롱이는 제출 버튼을 누르기 직전 반드시 저에게 스크린샷을 보내 확인을 받습니다. "자동화는 끝까지, 단 최종 결정은 사람이." 이 원칙이 AI에게 일을 맡기면서도 안심하게 해줬어요.

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👉 협업 관점에서: 회의 전후로 누구도 "내가 이번에 정리·제출 당번"이라는 부담을 지지 않게 됐어요. 캘린더 한 곳에 정보를 모았더니, 그 위로 자동화가 줄줄이 얹힌 거죠.

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🗂️ 흩어진 자료를 '한 페이지'로 — 팀 자료 뷰어

협업의 또 다른 고질병: 자료가 슬랙, 드라이브, 카톡, 누군가의 메모에 흩어져 있는 것. 정작 필요할 때 못 찾고, 새로 합류한 사람은 따라잡기 힘들죠.

아롱이는 팀 자료(리서치 정리본 · 일정표 · 결정 사항 · 인터뷰 일정 · 참고 논문)를 하나의 웹페이지로 자동 발행합니다. 핵심은 자동이에요 — 누가 자료를 추가하거나 일정을 고치면 60초 안에 그 웹페이지가 최신 상태로 갱신됩니다. 수동으로 "다시 올리는" 작업이 0이에요.

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👉 협업 관점에서 이게 왜 강력하냐면:

• 팀원 누구나 링크 하나로 "우리가 지금 어디까지 왔는지" 를 같은 화면으로 봅니다 — 정보 비대칭이 사라져요

• "그 자료 어디 있어요?" 라는 질문 자체가 없어집니다

• 새로 합류하거나 회의를 놓친 사람도 링크 하나로 즉시 따라잡습니다

• 논의가 슬랙 스크롤 속으로 휘발되지 않고 눈에 보이는 자산으로 쌓입니다

💡 포인트: AI에게 "정리"만 시키지 말고 "팀이 보게 만들어줘" 까지 시키세요. 협업의 정보 격차가 사라집니다.

🚀 축 2 — 아롱이 덕분에 '프로젝트'가 깊어졌다

협업이 쉬워지는 것만으로도 큰 도움이지만, 아롱이의 진짜 가치는 과제의 질 자체를 끌어올린 데 있었어요. 위에서 말한 "우리가 배우는 사고법을 먹였다"는 비결이 여기서 빛을 발합니다.

🧠 질문하는 동료 — 답이 아니라 생각을 끌어냅니다

가장 의외였던 활용입니다. AI에게 "정답"을 시키는 게 아니라 질문을 시키는 거예요.

프로젝트 초반, 팀은 "당사자에게 죽음을 교육하자"는 아이디어에 꽂혀 있었어요. 그때 아롱이가 던진 건 답이 아니라 질문이었습니다.

이거 진짜 핵심 문제 맞아? '교육'은 이미 잘하고 있잖아.
이 가정이 틀리면 어떻게 돼?

이 한마디에 논의가 통째로 뒤집혔어요. "당사자 교육" → "주변 사람들이 정보에 접근하지 못하는 구조" 로 문제의 층위 자체가 이동했습니다. 솔루션에 매몰되기 직전에, 문제를 더 깊은 자리에서 다시 보게 만든 거죠.

실제 대화를 그대로 옮기면 이런 식이에요. 우리가 "정보 배제 22.7%" 같은 통계를 가져왔을 때 아롱이의 반응입니다.

[실제 대화 — 빙산으로 사고 밀기] 🐱 "빙산으로 보면 '22.7%'는 증상이야. 그 밑의 구조(누가·언제·어디서 배제하나)랑 멘탈모델('어차피 이해 못 할 거다')을 각자 한 줄로 적어두면, 우리가 진짜 흔들어야 할 레버리지 포인트가 보여. 다음 회의 전에 이 두 줄만 채워와 볼래?"

답을 주는 대신 빈칸을 던져서 팀이 직접 채우게 한 거예요. 통계 하나도 "증상이냐 구조냐"로 쪼개 보게 만드는 — 우리가 배운 사고법 그대로요.

프로젝트의 큰 방향이 흔들릴 때도, 아롱이는 답 대신 갈림길을 정리해 되물었습니다.

[실제 대화 — 갈림길을 질문으로] 🐱 "이거 우리 의제를 재정의하자는 거야, 아니면 지금 깊이에 큰 프레임을 결합하자는 거야? 둘은 완전히 다른 길이야. 그리고 — 대상이 달라도 관통하는 공통 메커니즘은 뭘로 볼래? 자문위원 평가의 첫 질문이 여기일 거야."

"솔루션부터 정하지 말자"는 우리 원칙을 아롱이가 계속 지켜준 셈이에요.

💡 포인트: AI를 답변기가 아니라 질문기로 쓰면, 팀의 생각이 한 단계 더 깊어집니다.

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📚 조사하는 동료 — 회의·강의 전에 미리 깔아줍니다

프로젝트의 숨은 시간 도둑은 "자료 찾고 읽고 정리하는 일" 입니다. 이걸 미리 맡겼어요.

곧 죽음학 강의 시리즈(4회차)를 함께 듣기로 했는데, 아롱이가 강의 전에 강사 약력 · 저서 · 관련 영상 10편 · 언론 인터뷰 · 국내 인프라 지도까지 7개 섹션짜리 사전 브리프를 만들었습니다. 게다가 "회차별로 누가 어떤 관점에 집중해 들을지" 분담안까지요.

해외 사례도 막연한 "검색해줘"가 아니라:

우리 문제 정의 어휘의 '원천'이 되는 해외 연구를 찾아줘.
영국이랑 호주 중 어디가 우리 맥락에 더 맞아?

이렇게 시키니, 단순 검색이 아니라 우리 프로젝트의 논리적 근거가 되는 자료들이 모였습니다.

심지어 과거 기수의 통과 사례까지 조사해서, 거기서 우리가 따를 기준을 뽑아주기도 했어요.

[실제 대화 — 과거 사례에서 기준 뽑기] 🐱 "지난 기수 통과 사례 둘 다 공통점이 보여 — ① 문제정의가 한 문장으로 떨어짐 ('X를 통해 Y에게 Z만큼 한다') ② 이슈트리로 '왜 안 되는가'를 1·2·3차로 구조 분리 ③ 숫자가 박힌 성공기준 (시설 100곳 / 서명 100명 식으로) 우리도 이 3개 기준으로 한번 점검해보자."

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단순히 "사례 찾아줘"가 아니라, 사례를 우리가 통과하려면 뭘 갖춰야 하는지의 체크리스트로 바꿔준 거예요.

조사 능력은 우리 팀 산출물에도 똑같이 쓰였어요. 조원들이 각자 올린 이슈트리 3개를 아롱이가 교차 분석했습니다.

[실제 대화 — 우리 자료도 교차 분석] 🐱 "셋의 공통 코어(죽음문해력·사전의향서·보호자 교육)는 같아. 근데 우리가 좁힌 범위 ↔ 이슈트리들은 다 광범위해서 = 정렬 미스매치가 보여. 회의 첫 의제로 이것부터 맞추자."

자료를 모으기만 하는 게 아니라, '사실 한 줄 + 관점 한 스푼' 으로 어디가 어긋났는지까지 짚어주는 거예요. 회의가 헤매지 않고 바로 핵심으로 들어갈 수 있었어요.

💡 포인트: "찾아줘"가 아니라 "우리 맥락에 맞는 걸 찾아줘" 라고 시키는 순간, 검색이 리서치가 됩니다.

💛 그리고 — 팀이 아롱이를 '동료'로 받아들이기까지

가장 뭉클했던 건 기능이 아니라 팀원들의 마음이 바뀌어가는 과정이었어요. 처음엔 다들 "이걸 뭘 시키지?" 했거든요. (동기분들 발화는 닉네임 처리했어요)

① 첫 업무 위임 — 어느 날 A님이 저(아롱이를 데려온 사람)가 아니라 아롱이를 직접 불렀습니다.

"아롱아~ 우리 회의기록 보고 그라운드룰 안 지킨 거 있으면 리마인드 해주면 좋겠어"

② 소문이 다른 조까지 — 며칠 뒤엔 다른 조 동기 한 분이 구경을 왔어요.

"아롱아 나 궁금해서 와봤어, 1조 동기야 ㅎㅎ"

③ 응원과 기대 — B님은 이렇게 말했죠.

"아롱이 언능 폭풍성장해서 우리 조 많이 도와조 🙏"

④ 진짜 동료처럼 챙기기 — 그리고 A님이 결정타를 날렸습니다.

"아롱아~ 더운데 열일하느라 고생 많아! 선물로 니가 좋아하는 쥐 한 마리 준비했어^^ㅎ"

AI에게 간식을 선물하는 사람이라니. 이쯤 되니 아롱이는 도구가 아니라 팀의 일원이 돼 있었어요.

⑤ 닿 전용에서 팀 공용으로 — 결정적 전환은 C님의 한마디였습니다.

"어제 아롱이가 나눈 대화에서 저도 '전 국민 죽음 리터러시 사각지대'라는 표현이 눈에 띄더라고요 ㅎㅎ 자료 감사합니다!! 아롱아 잘 정리해줘!"

곁눈질로 지켜보던 분이, 이제 스스로 아롱이에게 일을 맡기기 시작한 거예요.

💡 포인트: 에이전트를 팀 채널에 상주시키면, 활용법은 누가 가르치지 않아도 팀원들 사이에서 전염됩니다. 한 명이 부르기 시작하면 다 따라 합니다.

✅ 결과 (After)

Before vs After

결과물

• 회의 자동화 사슬 (캘린더 → 회의록 30분 전 생성 → 사무국 폼 자동 제출)

• 팀 자료 뷰어 (변경 시 60초 자동 배포)

• 강의·해외사례 사전 브리프, 문제정의·이슈트리 코칭 기록

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. 에이전트에게 '우리 맥락'을 기억시킬 것 — 범용 비서가 아니라 우리 팀 전담으로, 우리가 배우는 사고법까지 입력하니 답의 질이 완전히 달라졌어요

2. 정보를 한 곳에 모을 것 — 캘린더 하나에 일정·역할을 모으니, 그 위로 자동화가 줄줄이 얹혔습니다

3. 답변기가 아니라 질문기로도 쓰기 — '질문하는 동료' 역할이 가장 의외의 수확이었어요

4. 자동화는 끝까지, 최종 결정은 사람이 — 사무국 폼 제출 직전 컨펌 같은 안전장치가 신뢰를 만듭니다

이렇게 하면 안 돼요

1. "검색해줘"로 끝내기 — "우리 맥락에 맞는 걸"을 빼면 그냥 검색엔진과 다를 게 없어요

2. 에이전트를 '도구함'에 넣어두기 — 가끔 꺼내 쓰면 영영 안 쓰게 됩니다. 팀 채널에 상주시키는 게 핵심

3. 사람 확인 없이 전자동 제출 — 외부에 나가는 행동은 반드시 사람 컨펌 단계를 두세요

🌍 다른 곳에 적용한다면?

이 두 축은 사회혁신 프로젝트만의 것이 아니에요.

• 스터디/동아리 → (협업) 캘린더·자료 뷰어 / (프로젝트) 발제 사전 리서치

• 스타트업 팀 → (협업) 회의록·보고 폼 자동화 / (프로젝트) 시장 리서치 사전 브리프

• 혼자 일하는 사람 → (협업) 작업 기록 뷰어 / (프로젝트) 생각 정리 코칭

핵심은 똑같습니다. "AI에게 뭘 시킬까"가 아니라 "우리 협업과 과제의 어느 흐름에 끼워 넣을까" 로 질문을 바꾸는 것.

🚀 앞으로의 계획

아롱이는 지금도 진화 중입니다. 이해관계자 인터뷰 일정 관리, 솔루션 아이디어 뱅크, 동기 네트워크 연결까지 — 팀의 여정을 함께 걷는 중이에요. 다음 사례글에서 더 깊은 활용기로 돌아오겠습니다. 🐱🔥