소개
스터디 단톡방 메시지가 너무 많이 올라오다 보니 중요한 정보를 자주 놓치는 문제가 있었습니다.
특히 GPTers 22기 스터디를 진행하면서:
실습 링크
GitHub 저장소
Claude / Hermes 설정법
에러 해결 방법
공지사항
과제 관련 내용
같은 정보들이 빠르게 대화 흐름 속에 묻히는 경우가 많았습니다.
단순히 “전체 대화 요약”을 하는 방식도 고민했지만, 실제로는 요약 자체가 또 다른 노이즈가 되는 경우가 많았습니다.
그래서:
“내가 꼭 봐야 하는 정보만 자동으로 추출해서 Digest 형태로 다시 전달해주는 Agent를 만들면 어떨까?”
라는 생각으로 프로젝트를 시작하게 되었습니다.
이번 프로젝트의 목표는:
카카오톡 특정 스터디방의 메시지를 주기적으로 확인하고
중요한 내용 및 링크, 파일만 선별한 뒤
텔레그램으로 Digest 형태로 보고하는 AI Agent를 만드는 것이었습니다.
특히 아래 스터디방들을 주요 모니터링 대상으로 설정했습니다.
22기 스타트업실험실
22기 인생OS
22기 에이전틱AI투자
22기 네트워킹방
22기 가성비Hermes
22기 공지방
22기 투자자동화
22기 리서치하네스
22기 AI논문
22기 CTO
22기 Hermes메가진화
22기 반려에이전트
22기 헤르메스입문
이 중에서도 특히:
22기 Hermes메가진화
22기 리서치하네스
22기 헤르메스입문
22기 반려에이전트
방의 중요도를 높게 설정해,
해당 채팅방의 메시지는 우선적으로 Digest 하도록 설계했습니다.
진행 방법
이번 프로젝트에서는 카카오톡 Mac용 Skill을 활용했습니다.
참고한 기능 문서:
kakaotalk-mac skill docs
전체 구조는 아래와 같이 구성했습니다.
카카오톡 특정 채팅방
↓
Hermes Agent
↓
중요 메시지 / 링크 / 파일 추출
↓
Digest 생성
↓
텔레그램 Bot 전송1. 카카오톡 특정 채팅방만 모니터링
전체 카카오톡 메시지를 읽는 것이 아니라,
특정 스터디방만 whitelist 형태로 제한했습니다.
TARGET_ROOMS = [
"22기 Hermes메가진화",
"22기 리서치하네스",
"22기 헤르메스입문",
"22기 반려에이전트",
"22기 공지방",
]특히:
Hermes메가진화
리서치하네스
헤르메스입문
반려에이전트
방은 priority 값을 높게 설정했습니다.
2. 중요 메시지 추출
처음에는 전체 메시지를 요약하려 했지만,
오히려 정보량이 너무 많아져 읽기 어려웠습니다.
그래서:
“나중에 다시 찾을 가능성이 높은 메시지”
를 기준으로 중요도를 판단하도록 변경했습니다.
예를 들어:
공지
과제
GitHub 링크
Notion 링크
실습 코드
에러 해결법
파일 첨부
같은 내용을 우선 추출하도록 했습니다.
IMPORTANT_KEYWORDS = [
"공지",
"필독",
"과제",
"github",
"notion",
"docker",
"error",
"설정",
]3. 링크 및 파일 정리
단순 요약이 아니라:
GitHub
Notion
Google Drive
YouTube
링크를 별도로 정리하도록 구현했습니다.
예시 Digest:
[22기 Hermes메가진화 Digest]
🔥 중요 공지
- Hermes Docker 설정 변경 안내
📎 공유 링크
- https://github.com/...
- https://notion.so/...
🛠 에러 해결
- uv 환경에서 발생한 dependency 충돌 해결 방법 공유4. 텔레그램 Bot 연동
최종 결과는 텔레그램 Bot으로 전달하도록 구성했습니다.
카카오톡은 메시지가 빠르게 묻히는 반면,
텔레그램은 개인 아카이브처럼 다시 보기 쉬워 Digest 용도로 적합했습니다.
특히:
오전
오후
밤
시간대별 Digest 전송을 목표로 설계했습니다.
사용한 프롬프트 예시
카카오톡 메시지 중 아래 조건에 해당하는 내용만 추출해줘.
- 공지
- 과제
- 실습 관련 정보
- GitHub / Notion 링크
- 에러 해결 방법
- 중요한 파일 공유
중요하지 않은 잡담은 제외하고,
Digest 형태로 간결하게 정리해줘.결과와 배운 점
이번 프로젝트를 진행하면서 가장 크게 느낀 점은:
“요약보다 중요한 건 신호와 노이즈를 분리하는 일”
이라는 점이었습니다.
처음에는 전체 대화를 요약하려 했지만,
실제로는 중요한 정보를 다시 찾기 어려워지는 문제가 있었습니다.
그래서:
중요 메시지 선별
링크 추출
우선순위 분류
를 먼저 수행한 뒤 Digest를 생성하도록 구조를 변경했습니다.
그 결과:
중요한 공지 누락 감소
링크 재탐색 시간 감소
실습 자료 접근 속도 향상
효과를 얻을 수 있었습니다.
시행착오
가장 큰 시행착오는:
“처음부터 너무 큰 자동화를 만들려고 했던 것”
이었습니다.
초기에는:
전체 카카오톡 자동화
완전 자율형 Agent
복잡한 planning 구조
를 한 번에 구현하려 했는데,
오히려 context가 너무 커져 Agent가 timeout 되는 문제가 자주 발생했습니다.
특히:
planning loop 증가
context 과대화
reasoning 시간 증가
로 인해 작업이 불안정해졌습니다.
그래서 이후에는:
task를 작은 단위로 분리하고
Digest 기능만 먼저 구현하는 방향
으로 구조를 단순화했습니다.
배운 점
이번 프로젝트를 통해:
Agent 설계에서 가장 중요한 것은 “복잡한 AI”보다 “workflow 설계”라는 점
완전 자동화보다 “작지만 안정적인 자동화”가 훨씬 실용적이라는 점
정보 처리 시스템에서 핵심은 “수집”보다 “필터링”이라는 점
을 배울 수 있었습니다.
앞으로의 계획
앞으로는:
중요도 점수화
GitHub / Notion 자동 분류
사용자별 관심 키워드 필터링
파일 자동 아카이빙
기능까지 확장해볼 계획입니다.
또한 장기적으로는:
“정보 과부하 환경에서 필요한 정보만 살아남게 만드는 개인 AI Agent”
형태로 발전시켜보고 싶습니다.
도움 받은 글 (옵션)
