요즘 GPT와 같은 생성형 AI 도구는 너무나 흔해졌지만, 어느 순간부터 나는 고민하기 시작했다. 왜 나는 여전히 일일이 명령을 입력하고, 작업을 나눠줘야 하지? , 왜 이 AI는 혼자만 작동하고, 협업하지 못할까?라는 생각이었다. 그런데 ** Nekro Agent **라는 오픈소스 프로젝트를 접하면서, 그런 문제에 대한 완전히 다른 해석을 보게 되었다. 단일 GPT가 아니라, 여러 개의 AI가 서로 역할을 나눠 협업하는 구조를 만들어내는 이 플랫폼은 기존 AI 활용 방식과는 차원이 달랐다.
Nekro Agent는 AI 한 명 이 아닌 AI 팀을 구성해 작동시킬 수 있도록 설계된 오픈소스 그룹 AI 에이전트 프레임워크다. 내가 처음 이 플랫폼을 사용했을 때는 단순히 서로 대화하는 봇들이라니 신기하네 정도였지만, 시간이 갈수록 이 구조가 업무 자동화, 분석, 창작, 리서치, 전략 기획 등 다양한 영역에서 게임 체인저가 될 수 있다는 확신이 들었다. 실제로 경험해 본 바에 따르면, 이건 단순한 도구가 아니라 작업 구조 자체를 혁신하는 인공지능 집합체 시스템이다.
Nekro Agent란 무엇인가? GPT의 다음 진화
내가 처음 Nekro Agent를 알게 된 건 GitHub를 통해 우연히 접한 정보였다. 오픈소스 에이전트 그룹 플랫폼이라는 단어가 인상 깊었는데, 실제로 설치해 보고 설정을 진행해 보니 이건 단순한 GPT 연동 시스템이 아니었다. 핵심은 각 AI 에이전트가 자기 역할을 갖고 있고, 서로 협업해 하나의 목표를 달성한다는 점이다.
예를 들어 콘텐츠 제작이라는 목표를 주면, Nekro Agent는 이런 구조로 움직인다:
- 리서처 Agent는 트렌드 분석과 키워드 수집
- 카피라이터 Agent는 초안 작성
- 에디터 Agent는 자연어 교정 및 가독성 강화
- SEO Specialist Agent는 검색 최적화 구조 반영
- 발행 관리자 Agent는 블로그 등록 및 썸네일 삽입 제안
이처럼 사람처럼 역할이 분담된 AI들이 각각 작업을 진행하고, 상호 커뮤니케이션하면서 전반적인 결과물을 조율한다. 나의 첫 느낌은 진짜 조직처럼 움직이는 AI라는 것이었다.
GPT는 만능인데 왜 생산성은 그대로인가?
ChatGPT나 Claude, Gemini 같은 강력한 생성형 AI들이 쏟아져 나왔지만, 이상하게도 내 실제 업무 속도는 더디기만 했다. 오히려 더 많은 명령을 입력해야 하고, 결과물이 다양하다 보니 내가 직접 분류하고 재조합해야 하는 경우가 많았다. 이건 분명히 좋은 도구인데 왜 나만 이렇게 바쁜 거지?라는 생각이 들었다.
그 원인은 간단했다. GPT는 일꾼 이 아니라 비서였기 때문이다. 비서는 지시가 있어야 움직인다. 내가 매번 이건 이렇게, 저건 저렇게 해줘라고 일일이 설명해야 하니, 결국 나는 지시 관리자 가 된 셈이었다. 문제는 복잡한 프로젝트일수록 지시가 많아지고, 효율은 떨어진다는 것이었다.
역할 기반 협업 AI 구성, Nekro Agent의 접근 방식
Nekro Agent는 이 문제에 대해 아주 명확한 해결책을 제시한다. 바로 분업화된 AI 팀을 구성해 목표를 처리하는 방식이다. 하나의 메인 목표가 주어지면, 각 에이전트들이 해당 역할에 맞게 문제를 나누고, 병렬적으로 실행한다. 이게 어떤 의미냐면, 내가 단순히 2025년 여름 여행 트렌드 보고서 만들어줘라고만 명령해도, 그 안에서 다음과 같은 흐름이 동시에 전개된다:
- 리서처: 2025년 여름 여행 트렌드를 키워드 기반으로 분석
- 정보 수집봇: 각 키워드에 맞는 뉴스, 블로그, 통계 자료 수집
- 카피봇: 보고서 형태의 서술적 문장 구성
- 요약봇: 핵심 내용 5줄 요약 제공
- 프레젠터봇: PPT용 요점 정리 및 시각적 흐름 구상
놀라운 건 내가 따로 이 단계들을 명령하지 않아도 된다는 점이다. 전체 플로우가 목표 중심으로 자율 분화되고, AI들끼리 대화하면서 역할을 분담한다. 이건 단순히 편하다는 수준이 아니라, 실제로 작업 시간을 반 이상 절감해 줬다.
직접 구축하며 느낀 실용성과 한계
처음 Nekro Agent를 설치했을 때는 다소 복잡해 보였다. GitHub에서 소스 코드를 가져오고, Python 가상환경을 구성하며 종속 패키지를 설치하고,. env 파일에 API Key를 입력하는 절차가 필요했기 때문이다. 하지만 설치 자체는 크게 어렵지 않았다. 오픈소스라 가이드도 충실했고, 무엇보다 에이전트 설정을 JSON 파일로 자유롭게 편집할 수 있다는 점이 장점이었다.
예를 들어, 나는 SNS 콘텐츠 제작용 Nekro Agent 팀을 구성해 봤다.
- 브레인봇: 트렌드 주제 생성
- 구조봇: 소제목 및 콘텐츠 흐름 정리
- 작성봇: 실제 문장 출력
- 검수봇: 맞춤법 및 어투 조정
- 요약봇: 썸네일용 문장 생성
이 팀으로 TikTok 영상 소개 문구를 일주일 치 만들어봤는데, 매일 내가 소셜미디어 앞에서 고민하던 시간을 거의 없애주는 수준이었다. 물론, 설정된 봇 간의 톤이 안 맞거나, 한 봇이 과도한 출력을 해버리는 경우도 있었지만, 이건 prompt 세부 조정이나 role 명세 변경으로 개선이 가능했다.
Nekro Agent는 멀티 대화 능력의 실험장이다
일반적인 GPT는 사용자와 1:1 대화를 전제로 한다. 하지만 Nekro Agent는 다르다. AI들끼리도 서로 대화할 수 있는 구조를 갖고 있기 때문에, 인간이介入하지 않아도 토론하고, 충돌하고, 합의한다. 예를 들어 콘텐츠 스타일을 두고 한 에이전트가 이건 감성적이어야 해라고 주장하고, 다른 에이전트는 정보 중심이 우선이다라고 응답하면, 그 대화에서 새로운 중간 스타일이 도출되는 식이다. 이건 단순한 자동화나 API 호출의 수준을 넘어서서, ** 의사결정 AI 시뮬레이션 **이라는 실험으로 발전할 가능성이 있다.
나는 이걸 보고 느꼈다. "우리가 만들 수 있는 건 더 이상 한 명의 AI 비서가 아니라, AI 회의실이다." Nekro Agent는 이 회의실을 구성하는 기술적 토대를 제공한다.
블로그, 마케팅, 리서치, 보고서 작업에 실질적인 효율 극대화
내가 지금까지 Nekro Agent를 실무에 적용해 본 분야는 다음과 같다:
- 블로그 콘텐츠 자동화: 키워드별 글 구성, 초안 작성, SEO 반영까지 자동으로
- 마케팅 플로우 정리: 광고 카피 실험, 타깃별 문장 다변화, 썸네일 제안
- 리서치 보조: 뉴스 트렌드 수집, 요약, 정리
- 보고서 작성: 목차→본문→결론 흐름 설계 및 PDF 저장까지
이중 가장 놀라웠던 건 회의 요약 에이전트 팀을 구성해 줌 회의 녹취 파일을 자동 분석하고, 요점만 뽑아주는 기능이었다. 사람이 들으면 30분 걸리는 내용을 AI가 5분 안에 정리해 PDF까지 출력했다.
결론: Nekro Agent는 AI를 조직화하는 시대의 서막이다
우리는 이제 단일 AI에게 글 써줘 , 요약해 줘라고 명령하던 시대에서, AI 집단에게 목표를 위임하는 시대로 넘어가고 있다. Nekro Agent는 바로 그 전환점에 있는 플랫폼이다. 오픈소스라는 점도 중요하다. 누구나 커스터마이징 할 수 있고, 자유롭게 자기만의 AI 팀을 만들 수 있다. 물론 초보자에겐 약간의 설정 허들이 있지만, 그 문턱을 넘는 순간, 진짜 생산성은 AI 혼자서가 아니라 AI들의 협업에서 폭발한다는 걸 실감하게 된다.
지금도 나는 매일 아침 Nekro Agent로 하루의 콘텐츠 플랜을 짜고 있다. 더 이상 무엇을 할까 를 고민하지 않는다. 내 에이전트들이 이미 그 일을 마치고 기다리고 있으니까.