스스로를 판매하는 자율형 AI 에이전트를 구축한 방법

TormentNexus 이야기: 리드를 발견하고, 연락처를 보강하며, 개인화된 아웃리치(Outreach)를 생성하고, 계약을 성사시키는 Go 기반의 마케팅 파이프라인 — 이 모든 과정은 인간의 개입 없이 이루어집니다.

문제 (The Problem)

개발자 도구(Developer tools)를 판매하는 것은 어렵습니다. 놀라운 것을 만들어내지만, 정작 만드는 시간보다 판매하는 데 더 많은 시간을 쓰게 됩니다. 콜드 아웃리치(Cold outreach)는 지루하고, 개인화 작업은 시간이 많이 걸리며, 대부분의 마케팅 자동화 도구는 너무 일반적이거나 너무 비쌉니다.

저는 다른 것을 원했습니다. 다음과 같은 일을 할 수 있는 AI 에이전트를 원했습니다:

• 내 제품이 필요한 기업 찾기
• 그들의 기술 스택(Tech stack)과 페인 포인트(Pain points) 조사하기
• 실제로 사람처럼 들리는 개인화된 이메일 작성하기
• 응답을 추적하고 전체 영업 파이프라인(Sales pipeline) 관리하기
• 소셜 미디어에 콘텐츠 게시하기
• 계약이 성사되었을 때 결제 처리하기

그래서 저는 그것을 만들었습니다. 그리고 그것을 이용해 그것 자체를 판매했습니다.

아키텍처 (The Architecture)

TormentNexus는 35개 이상의 내부 패키지를 가진 Go 기반의 모듈형 모놀리스(Modular monolith)입니다. 자율 영업 파이프라인이 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

리드 발견 (Lead Discovery)

에이전트는 Hacker News의 "Who is Hiring" 스레드와 GitHub 리포지토리(Repositories)를 스크래핑하여 AI/ML 역할을 적극적으로 채용 중인 기업을 찾습니다. 만약 그들이 AI 인력을 채용하고 있다면, 아마도 AI 툴링(Tooling)이 필요할 것입니다.

// internal/scraper/hn_whoishiring.go
func (s *HNWhoIsHiringSource) DiscoverLeads(ctx context.Context) ([]Lead, error) {
    // 최신 "Who is Hiring" 스레드 가져오기
...

연락처 보강 (Contact Enrichment)

기업을 찾았다면, 이제 의사 결정권자가 필요합니다. 에이전트는 다음을 사용합니다:

• Hunter.io API — 이메일 패턴 및 연락처 찾기
• GitHub 커밋 스크래핑 (GitHub commit scraping) — 커밋 기록을 통해 개발자 찾기
• LinkedIn 브라우저 자동화 (LinkedIn browser automation) — 프로필 데이터 추출

개인화된 아웃리치 (Personalized Outreach)

여기가 마법이 일어나는 지점입니다. 에이전트는 MiMo v2.5(강력한 LLM)를 사용하여 다음을 기반으로 개인화된 이메일을 생성합니다:

• 기업의 기술 스택 (Tech stack)
• 최근 GitHub 활동
• 채용 공고
• 페인 포인트 (데이터로부터 추론됨)

각 이메일은 고유하며, 관련성이 높고, 조사를 마친 사람이 작성한 것처럼 들립니다.

멀티 채널 전달 (Multi-Channel Delivery)

에이전트는 단순히 이메일만 보내는 것이 아닙니다. 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

• 적절한 DKIM/SPF를 갖춘 SMTP를 통한 콜드 이메일 (Cold email) 발송
• 브라우저 자동화 (Browser automation)를 통한 Bluesky 및 LinkedIn 게시
• 회사 웹사이트에 블로그 포스트 게시
• 오픈(Opens), 클릭(Clicks), 답장(Replies) 추적

파이프라인 관리 (Pipeline Management)

전체 영업 파이프라인은 7단계 라이프사이클을 가진 PostgreSQL에서 추적됩니다:

Discovered → Researched → Outreach_Sent → Engaged → Negotiating → Closed_Won / Closed_Lost

상태 전환은 원자적 (Atomic)입니다. 모든 상호작용은 로그로 기록됩니다. 에이전트는 각 참여 (Engagement)로부터 학습합니다.

결제 통합 (Billing Integration)

계약이 성사되면 Stripe가 나머지를 처리합니다. 에이전트는 고객을 생성하고, 결제를 처리하며, 구독을 관리합니다 — 이 모든 과정은 자율적으로 이루어집니다.

결과

운영 첫 달의 성과는 다음과 같습니다:

• 2,000개 이상의 리드 (Leads) 발견 및 처리
• 500개 이상의 개인화된 이메일 발송
• 50개 이상의 의미 있는 대화 시작
• 파이프라인 내 다수의 계약 (Deals) 진행 중
• 수동 개입 (Manual intervention) 제로

에이전트는 Hetzner VPS에서 24/7 가동되며, 운영 비용은 월 $20이고, 제가 잠든 동안에도 수익을 창출합니다.

메타 스토리 (The Meta Story)

사람들을 경악하게 만드는 부분은 바로 이것입니다: 저는 자율형 에이전트를 판매하기 위해 자율형 에이전트를 사용했습니다.

마케팅 에이전트는 AI 오케스트레이션 (AI orchestration) 도구가 필요한 기업들을 찾아내어 TormentNexus의 리드를 발굴했습니다. 에이전트는 그들의 기술 스택 (Tech stack)을 조사하고, TormentNexus가 어떻게 그들의 구체적인 문제를 해결할 수 있는지 설명하는 개인화된 아웃리치 (Outreach)를 작성했으며, 전체 영업 프로세스를 관리했습니다.

제품이 스스로를 마케팅합니다. 영업 에이전트가 스스로를 판매합니다. 이는 끝없이 반복되는 구조 (It's turtles all the way down)입니다.

기술 스택 (The Tech Stack)

유사한 것을 구축하고자 하는 분들을 위해:

• 언어 (Language): Go 1.24 (백엔드용)
• 데이터베이스 (Database): 엄격한 관계형 스키마 (strict relational schema)를 적용한 PostgreSQL
• LLM: MiMo v2.5 (API를 통해 사용)
• 이메일 (Email): DKIM 서명이 적용된 Postfix
• 소셜 (Social): Bluesky/LinkedIn을 위한 브라우저 자동화 (Browser automation)
• 결제 (Payments): Stripe
• 호스팅 (Hosting): Hetzner VPS (월 $20)
• 분석 (Analytics): 자체 호스팅되는 Umami (개인정보 보호 친화적)

내가 배운 것들 (What I Learned)

1. Go는 이를 위해 완벽합니다. 동시적인 리드 처리 (concurrent lead processing)를 위한 고루틴 (Goroutines), 데이터 무결성을 위한 강력한 타입 지정 (strong typing), 반복적인 개발을 위한 빠른 컴파일 속도.

2. LLM은 개인화 (personalization)에 능숙합니다. 완벽하지는 않지만, 충분한 문맥 (context)이 주어지면 인간처럼 들릴 정도로 충분히 훌륭합니다.

3. 자동화는 복리로 작용합니다. 수동 아웃리치 (manual outreach)에서 절약된 매 시간은 개발에 투자할 수 있는 한 시간이 됩니다.

4. 최고의 마케팅은 스스로를 마케팅하는 제품입니다. 제품이 충분히 훌륭하다면, 스스로 자신의 가치를 설명할 수 있어야 합니다.

다음 단계 (What's Next)

에이전트는 여전히 학습 중입니다. 향후 개선 사항은 다음과 같습니다:

• 이메일 제목 A/B 테스트
• 답장에 대한 감성 분석 (Sentiment analysis)
• 자동 회의 일정 예약
• CRM 시스템 (Salesforce, HubSpot)과의 통합
• 다국어 지원

직접 시도해 보세요 (Try It Yourself)

TormentNexus는 오픈 소스이며 BSL 1.1 라이선스에 따라 개인적인 용도로 사용할 수 있습니다. 자율형 마케팅 에이전트가 포함되어 있습니다.

• GitHub: github.com/MDMAtk/TormentNexus
• 웹사이트 (Website): tormentnexus.site
• 토론 (Discussions): GitHub Discussions

AI 도구를 구축하고 있으며 영업 파이프라인 (sales pipeline)을 자동화하고 싶다면, 직접 시도해 보세요. 질문이 있다면, 제가 답변하기 전에 에이전트가 먼저 답변할지도 모릅니다.

이 포스트는 인간이 작성했습니다. 마케팅 에이전트는 아직 글쓰기 실력을 연마하는 중입니다. 현재로서는 말이죠.