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LLM Agent 활용 — 반복 리서치 작업 자동화 경험
Agent를 활용해 반복적인 정보 수집·요약 작업을 자동화한 경험이 있습니다. 경쟁사 동향이나 시장 변화를 주기적으로 정리하는 업무가 있었는데, 매번 수동으로 검색·정리하는 데 시간이 많이 걸렸습니다. LLM 기반 Agent에 검색 도구·요약 도구·포맷팅 도구를 연결해, 지정한 주제를 자율적으로 검색하고 형식에 맞게 정리하는 파이프라인을 구성했습니다. 도전 과제는 Agent가 잘못된 정보를 신뢰하거나, 지시와 다른 형식으로 출력하는 경우가 있었던 것이었고, 출력 검증 단계를 파이프라인에 추가해 사람이 확인할 항목을 명확히 했습니다. 결과 측정 면에서는 동일 작업을 수동으로 했을 때 대비 소요 시간 70% 단축이 확인됐고, 작업자의 업무 집중도가 고부가가치 판단 작업으로 이동했습니다.
Agent 활용은 완전 자동화가 아니라 사람의 판단이 필요한 지점을 명확히 하고 그 외를 위임하는 구조가 핵심입니다.
이 결의 특징
Agent 파이프라인에 출력 검증 단계를 추가했다는 디테일이 이 결을 단순 자동화 경험과 구분합니다. '70% 시간 단축'이라는 수치보다 '사람이 확인할 항목을 명확히 했다'는 설계 판단이 면접관의 눈길을 먼저 잡는 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
AI 도구 도입의 현실적 한계를 이해하는 조직에서 통합니다. '완전 자동화가 아니라 사람의 판단 지점을 명확히 하는 구조'라는 마무리가 제품 책임을 중시하는 면접관에게 신뢰를 쌓는 흔적으로 작동합니다.