김혜미
김혜미
🚀 SNS 챌린지 달성자

번거로운 도서관 검색을 해줄 AI가 드디어 나타났다! (feat. flowith)

소개

요즘 핫한 flowith를 활용해 이것저것 시도해보던 중, 특히 만족스러웠던 자동화 사례를 하나 소개하려고 합니다 😊

저는 아이들 나이대에 맞춘 도서 추천 리스트를 가지고 있는데요, 가까운 도서관에서 책을 자주 빌리곤 합니다. 그런데 매번 도서관 사이트에 들어가서 해당 도서가 있는지 일일이 검색하는 게 은근히 번거롭고, 저희 동네 도서관 사이트의 검색 속도가 느려서 귀찮은 일 중에 하나였어요. 게다가 보통 대여를 하면 유아책이다보니 하루에 3권을 다 보거든요.

그래서 이전부터 이걸 AI가 대신 해줬으면 했거든요. 그동안, chatgpt의 task기능을 써서 도서리스트만 가져와서 메일로 알림해주는 정도는 구현한적 있지만, 가장 귀찮은 도서관에서 매번 해당 도서 리스트를 검색하는 것이 안되니 무용지물이였어요.

진행 방법

사용한 도구

  • Flowith 하나만 사용했습니다! 🛠️

작업 흐름 요약

  1. 연령대에 맞는 책 리스트(내가 제공)에서 3권 선택

  2. 책 1권당 하나의 agent가 생성되어 도서관 사이트 검색 담당

  3. 시에서 운영하는 도서관이라 다양한 도서관들이 있지만, 저는 집 근처 2곳만 검색 대상으로 지정했습니다.

프롬프트 구성

프롬프트 예시 (자연어 기반):

첨부한 파일은 나이, 학년별 추천도서 리스트야. 
1. 유치원생인 아이를 위해서 오늘 날짜 기준의 월에 해당하는 책을 하루에 3권씩 추천받고 싶어. 메일 ***@hotmail.com으로 보내줘. 
2. 메일로 전송할 때, 리스트업된 책을 성남시 도서관에서 운중도서관, 판교도서관으로 검색해서 결과를 메일전송시 같이 보내줘.

중간에 벌어진 놀라운 일

  • 초반에는 도서관 사이트 검색이 어렵다고 했습니다. ㅠㅠ

  • 그런데, 잠시 후 화면을 직접 띄우고 DOM 요소를 분석해서 직접 체크박스를 클릭하고, 특정 도서관 2곳을 선택해 검색을 실행하더라고요! 🤯

    한국 뉴스 웹 사이트의 스크린 샷
  • 이후 3권의 책에 대해 각각 검색 결과를 정리해서 이메일로 전송까지 완료 ✅

    Google Analytics Dashboard의 스크린 샷

■ 작업 화면

많은 정보가 담긴 웹 페이지의 스크린 샷

시행착오

  • 검색 결과에 "소장 중"이라고 떴지만, 실제로는 집 근처 도서관이 아니라 다른 곳의 결과였어요.(대실망) -> 하지만, 완전히 없는 내용을 만들어낸 할루시네이션이 아니라, 실제로 다른 곳에 소장하고 있으니 참고하라는 내용이라서 희망이 있었어요. 좀 더 상세하게 지시하고, 제약사항을 프롬프트에 명시하면, 내가 원하는 결과를 얻을 수 있을거라는 생각이 들었습니다.

    한국어 한국어 한국인 한국인 한국인
  • 그래서 이 문제 해결을 위해 flowith에서 새 브랜치를 만들어 다시 지시 → 현재는 해당 작업을 생성 중입니다 (결과는 사례발표 때 보여드릴게요!)

결과와 배운 점

가장 크게 느낀 점

  • 지금까지는 AI를 활용하기는 하지만, 각각의 AI를 내가 방문해서 작업을 하거나 자동화 워크플로우를 엮어서 내가 구현하는 일이 필요했는데, flowith는 그 과정조차도 알아서 합니다. AI Agent라는게 이런거구나.. 하는 생각이 들어서 놀라웠어요.

  • 멀티 작업, 조건 분기, UI 자동 조작까지 너무 자연스럽고 유기적으로 진행돼서 감탄했습니다 😲

시행착오에서 얻은 인사이트

  • 단순한 자동화가 아니라 "지능형 흐름 제어"라는 점에서 기존 GPT 기반 자동화와 차원이 달랐어요

앞으로의 계획

  • flowith를 여러가지 일에 활용해보고 있어요. 어디까지 되는지, 그동안 알게모르게 갖게된 AI에 대한 편견과 한계를 뛰어넘어서 작업을 지시해보려고 시도중입니다.

마무리하며

AI 에이전트를 직접 써보고 싶다면, flowith 진짜 추천드려요.
예전엔 “이건 사람이 직접 해야지”라고 생각했던 일들까지도, 알아서 척척 해내는 걸 보면서 “와… 진짜 시대가 바뀌고 있구나” 싶었어요.

혹시 이런 생각 드실 수도 있어요.
“그럼 이제 make나 n8n 같은 자동화 툴은 안 배워도 되는 거 아냐?”
근데 제 생각엔, 그런 워크플로우 툴을 직접 다뤄본 경험이 있으면 확실히 달라요.
어떤 흐름으로 일이 흘러가야 하는지, 어떤 지점에서 조건 분기를 주면 좋은지 이런 감이 생기거든요.
그게 결국 AI한테도 더 정확하게 일을 시킬 수 있게 해주는 것 같아요.

결국엔, AI가 기존 툴을 대체하는 게 아니라,
우리가 더 똑똑하게 일할 수 있게 도와주는 파트너로 자리 잡아가는 중이라는 느낌이에요.
앞으로 이런 변화는 더 빠르게, 더 폭넓게 퍼질 것 같고요

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1개의 답글

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