소개
Lindy AI 내 기본 제공 템플릿 [Research Agent]를 활용한 기업 분석 실습
20기에 처음 합류해 참여하게 된 첫 스터디 시간, "워크플로우 자동화"나 "에이전트"라는 말이 낯설게 느껴졌던 저도 스터디장님의 안내에 따라 부담 없이 실습에 참여해볼 수 있었어요. 😃 처음이니만큼 직접 에이전트를 설정하기보단, Lindy AI에서 제공하는 기본 리서치 에이전트 템플릿을 사용해보며 앞으로 어떤 과제를 해볼 수 있을지를 체험해보았습니다.
진행 방법
직무별 사용 케이스도 있고, 마케터들이 활용해볼 수 있는 기본 템플릿이 많아 보였어요!
사용 도구: AI CMO | Research Agent
실행 방법
Workflow가 사전 세팅되어 있는 템플릿이기 때문에 URL 하나만 입력하면, 이후 세팅된 단계가 자동으로 실행되더군요.
플로우를 마치면, 연결된 구글 드라이브에 분석 리포트가 자동 저장되는데 앱/솔루션 간의 연결성이 자유롭다는 점이 장점처럼 보였습니다 ✅
관찰 포인트:
Task탭에서 연산 중인 실시간 작업을 관찰할 수 있었고,Flow 편집탭에서는 전체 워크플로우가 어떤 노드로 구성되어 있는지, 어떤 트리거로 작동하는지 하나하나 뜯어볼 수 있었습니다 👀 당장 복잡한 플로우를 세팅하는 건 어렵겠지만 완성된 플로우를 기반으로 고도화해볼 생각을 하니 꽤 재밌게 써볼 수 있을 것 같더군요!
결과와 배운 점
Lindy를 사용하기 전에 n8n이나 make 같은 자동화 툴을 다뤄본 경험은 없었지만, drag and drop 방식으로 직관적으로 조작 가능한 Lindy 덕분에 구성 원리를 하나하나 살펴보는 재미가 있었어요.
기억시킬 프롬프트는
Memories에 추가할 수 있다는 꿀팁도 알려주셨는데, 아직 한국어 지원이 완벽하진 않아서인지? 결과물에 한/영이 섞여 나오는 이슈는 있었어요 😅 (번역은 아직까진 챗Gpt나 gemini 같은 다른 LLM으로 해결하면 될 것 같아요!)짧은 시간 안에 브랜드 컨텍스트, 고객 프로필, 타겟/세그먼트, 프로모션 혜택, 가치 제안 등 풍부한 내용의 리서치 결과가 도출되었고, 이 결과를 Notebook LM에 넣어서 슬라이드 형태(전반적인 자료 요약, 각 4사의 타겟 오디언스 & 29cm의 SWOT 분석 형태로 정리 등)로 시각화까지 해보았습니다 📊 (결과물이 놀랍더군요... 앞으로의 야근 멈춰...)
앞으로 고도화를 잘 해나가면 실제 사내 보고에도 충분히 활용 가능할 것 같다는 기대감이 생겼습니다 💡
끝
