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[IT뉴스]“이거 내가 하지 말고 AI한테 시키면 안 되나?”…10년차 기자의 AI에이전트 제작 도전기

온카뱅크관리자

2026-08-29 10:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 업스테이지 MABC 2026 참가 키워드 뉴스검색 자동화 스킬 제작 토큰 최적화 등 개선할 점 많지만 업무 자동화 궁리하게 된 건 소득 
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 <img alt="업스테이지가 지난 14일 서울 서대문구 연세대 경영대학 강의실에서 MABC 2026 서울권 핸즈온 교육을 진행했다. [사진=이윤식 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095402004sykj.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="zyjuvWQ9Cj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095402004sykj.jpg" width="658">
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 업스테이지가 지난 14일 서울 서대문구 연세대 경영대학 강의실에서 MABC 2026 서울권 핸즈온 교육을 진행했다. [사진=이윤식 기자]
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 “15분마다 최신 뉴스를 검색해서 사건당 대표 기사를 꼽아 텔레그램으로 보내줘.”
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 인공지능(AI) 에이전트 경진대회인 MABC(Making AI Beneficial Challenge) 2026에 참가하면서 만들고자 한 것은 기자라면 누구나 매일같이 반복하는 단순 업무를 대신해주는 스킬이었다.
 AI 모델 기업 업스테이지가 주최하는 MABC는 AI 에이전트 ‘타임리 AI’를 활용해 일상·업무의 불편을 해결하는 에이전트를 만드는 전국 단위 챌린지로, 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)가 후원한다. 이달 31일까지 온라인 신청 접수와 예선전을 진행하고 내달 9~18일 온라인 결선을 진행한다.
 기자가 ‘키워드 뉴스 검색 자동화 스킬’ 아이디어를 떠올린 건 기자들이 매일 반복하는 업무가 기사 검색이기 때문이다. 가령 ‘종로·혜화라인’을 맡는 경찰 출입 기자라면 종로경찰서, 혜화경찰서, 서울북부지검, 서울북부지법, 고려대, 성균관대, 참여연대, 경제정의실천시민연합 등 여러 출입처에서 뭔가 사건 터진 게 없나를 하루 종일 수시로 스크리닝한다.
 이미 이런 작업을 AI 에이전트로 자동화한 기자들도 있을 것이지만, 기자 본인은 이제껏 챗GPT나 클로드 정도만 겨우 쓰는 수준이었다. 업스테이지가 제시한 AI 활용 6단계 레벨에서 1단계(AI와 채팅으로 대화할 수 있는 수준)에 그쳤다. ‘이번 기회에 AI 에이전트를 쓸 수 있는 기자가 되자’, MABC 2026에 참여하게 된 출발점이었다.
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 <img alt="구속 전 피의자 심문(영장실질심사)을 마치고 나온 범죄 용의자를 취재하는 취재진 이미지. 기자들은 취재 못지 않게 자기 출입처 타사 기사 스크리닝이 중요한 업무다. [나노바나나 생성이미지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095403292smtx.png" data-org-width="700" dmcf-mid="q0vxUzcnTN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095403292smtx.png" width="658">
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 구속 전 피의자 심문(영장실질심사)을 마치고 나온 범죄 용의자를 취재하는 취재진 이미지. 기자들은 취재 못지 않게 자기 출입처 타사 기사 스크리닝이 중요한 업무다. [나노바나나 생성이미지]
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 AI 에이전트는 해리포터의 마법사?
 </div>
 8월 14일 금요일 오후 5시, 서울 서대문구 연세대 경영대학 강의실.
 MABC 2026 서울권 핸즈온 교육에 참석했다. 업스테이지는 서울, 대전, 대구, 부산, 전남광주 등 전국 5개 권역별로 오프라인으로 참가자들이 실제 AI 에이전트 스킬을 만드는 3시간짜리 수업을 개최했다.
 연세대에서 열린 서울권 핸즈온 교육에는 약 60명이 모였다. 2030 대학생과 직장인들이 주를 이뤘지만 40~50대 참가자도 10명 정도 눈에 띄었다.
 강사의 해리포터 비유가 인상적이었다.
 에이전트는 마법사다.
 스킬은 마법 주문이다.
 툴은 마법사의 도구다.
 “너는 마법사야. 이 일을 이렇게 해. 빗자루가 있으면 하늘을 날아”라는 식으로 에이전트에게 성격과 업무 방법을 알려주고, 필요한 도구와 스킬을 붙여나간다는 설명이었다. 스킬은 결국 반복 업무를 처리하는 나만의 매뉴얼이자 지적 자산이라는 설명도 와닿았다.
 실습이 시작됐다. 타임리 계정에서 5000 크레딧이 충전됐다. 스킬 몇 개는 만들어볼 수 있는 양이라고 했다.
 나는 기자용 ‘15분 간격 키워드 뉴스 검색 브리핑’ 스킬 만들기에 돌입했다.
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 <img alt="업스테이지가 지난 14일 서울 서대문구 연세대 경영대학 대강당에서 진행한 MABC 2026 서울권 핸즈온 교육에서 참가자들이 타임리 에이전트로 스킬을 제작하고 있다. [사진=이윤식 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095404581sotx.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="BZBsJLZvWa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095404581sotx.jpg" width="658">
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 업스테이지가 지난 14일 서울 서대문구 연세대 경영대학 대강당에서 진행한 MABC 2026 서울권 핸즈온 교육에서 참가자들이 타임리 에이전트로 스킬을 제작하고 있다. [사진=이윤식 기자]
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 네이버 API 연동에서 막히다
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 만들려고 하는 스킬 구상은 이랬다.
 ① 사용자가 키워드를 설정한다.
 ② 스킬은 15분마다 해당 키워드로 뉴스를 검색한다.
 ③ 같은 사건을 다룬 기사 가운데 사건별 대표 뉴스 1개를 선정한다.
 ④ 선정된 뉴스들의 제목과 링크를 사용자에게 텔레그램으로 보낸다.
 이번 스킬 제작에는 최신순 정렬 기능이 있는 네이버 뉴스 기능을 활용하고자 했다. 기자들이 새로운 사건을 파악하기 위해 필요한 것은 ‘방금 새로 나온 뉴스’였다. 중요도 판단은 기자의 몫이다.
 그런데 네이버 API(어플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 연동 과정에서 자꾸 막혔다.
 결국 구글 뉴스로 선회했다. 구글은 API 연동하는 것은 쉬웠지만, 구글 뉴스는 기대했던 방식과 조금 달랐다. 최신 뉴스를 검색해도 중요도가 높은 기사가 먼저 나오는 경우가 있었다.
 “아… 이건 아닌데.”
 하지만 아쉬운대로 구글 뉴스 적용을 유지했다. 중요한 건 오늘 스킬 하나를 완성하는 것이니까.
 텔레그램 연동은 순조로웠다. 타임리 자체에 텔레그램, 카카오톡, 슬랙 등 주요 메신저앱과 연동을 할 수 있는 ‘알림 채널’ 기능을 제공하고 있기 떄문이다.
 텔레그램 앱을 설치하고 연결하니 뉴스 피드가 메시지로 들어오기 시작했다. 일단 그런대로 성공이었다.
 하지만 결과물에는 문제가 많았다. 검색 키워드를 바꿔도 처음 저장해 놓은 키워드로만 검색이 이뤄졌다. 게다가 동일 사건의 기사들이 여러 개씩 쏟아졌다. 타임리 에이전트가 여러 방면으로 고민하며 솔루션을 모색했지만, 대표 기사 하나를 추리는 기능은 구현하지 못했다.
 기자가 출입처 뉴스 파악을 위해 쓰기 위한 용도로는 활용도가 ‘0’ 수준이었다.
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 <img alt="업스테이지가 제시한 AI 활용 레벨 6단계. 이번 AI에이전트 교육을 받기 전 기자는 1단계였다. [자료=업스테이지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829102102484ghyi.png" data-org-width="700" dmcf-mid="3M3XNA0HWU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829102102484ghyi.png" width="658">
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 업스테이지가 제시한 AI 활용 레벨 6단계. 이번 AI에이전트 교육을 받기 전 기자는 1단계였다. [자료=업스테이지]
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 <div contents-hash="f167b5a8cb4409192fa3e00fd2c05802fbad695b63f2de2adb63fa423f3ffa45" dmcf-pid="za5WLg1yCn" dmcf-ptype="general">
 ‘거인의 어깨’를 찾다
 </div>
 그로부터 아흐레가 지난 8월 23일 일요일 오후 2시, 강남역 인근의 한 카페에서 MABC 팀원과 첫만남을 가졌다. 왠지 혼자서는 스킬 완성 작업을 안 할 것만 같아 MBAC 게시판에서 구한 팀원이었다. 대학교 3학년인 팀원은 지금 모 기업에서 인턴 활동을 하고 있었는데, 이미 그곳에서 AI 에이전트를 업무에 활용하고 있었다. 서로의 스킬 아이디어를 공유한 뒤 각자 작업에 돌입했다.
 지난번 작업에서 막혔던 네이버 API 연동 해법은 의외로 가까운 곳에 있었다. 타임리의 ‘스킬 스토어’에서 k-naver-news라는 스킬을 찾은 것이다. 네이버 검색 Open API의 뉴스 검색을 이용해 최신 뉴스의 제목·발행시각·링크·요약을 가져오면서 별도의 API 키 발급 없이 사용할 수 있는 스킬이었다.
 “이거 내가 찾던 건데?”
 바로 적용했다. 됐다.
 드디어 구글 뉴스가 아니라 네이버 뉴스 기반으로 바꿀 수 있었다. 며칠 동안 헤매던 해결책을 누군가는 진작 만들어놓았던 것이다. 이게 바로 ‘거인의 어깨 위에 올라선다’는 것일까.
 AI 시대 생존을 위해서는 모든 것을 처음부터 만드는 것이 아니라, 이미 누군가 만들어놓은 것을 찾아 자신의 목적에 맞게 조합하는 게 현명하겠다는 것을 몸소 느꼈다.
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 <img alt="기자가 타임리AI로 만든 스킬이 작동해 텔레그램으로 보낸 뉴스 피드 메시지. 삼성전자라는 키워드로 15분 간격으로 검색해 최신 기사 5건의 제목과 URL을 보내도록 했다. [사진=이윤식 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095407261pfho.jpg" data-org-width="682" dmcf-mid="KoSxUzcnWo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829095407261pfho.jpg" width="658">
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 기자가 타임리AI로 만든 스킬이 작동해 텔레그램으로 보낸 뉴스 피드 메시지. 삼성전자라는 키워드로 15분 간격으로 검색해 최신 기사 5건의 제목과 URL을 보내도록 했다. [사진=이윤식 기자]
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 잘못된 첫 설계는 끝까지 따라온다
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 하지만 이후 개발 과정은 순탄하지 않았다. 더욱이 핵심적이지 않은 사안에 아까운 시간과 크레딧이 많이 소요됐다.
 처음부터 ‘15분 간격 자동 실행’ 방식으로 설계했더니 제작 과정에서 실시간 테스트가 불편해졌다. 타임리의 자동화 방식을 활용하기 위해 매시 정각, 15분, 30분, 45분에 실행하도록 설정했기 때문이다.
 중간에 구조를 바꾸려고 하니 이미 만들어놓은 여러 요소와 얽혀 있었다. 이를 디버깅하는 작업을 하며 ‘클루지(Kluge)’라는 개념이 떠올랐다. 완벽하지 않은 방법들을 임시방편으로 이어 붙여 만든 서툴지만 작동하는 해결책. 처음 설계를 조금 잘못했더니, 그것을 바로잡기 위해 훨씬 더 많은 노력이 필요해지는 상황을 지금 내가 직접 겪고 있는 셈이었다.
 디자인에도 애를 먹었다. 희망했던 것은 키워드 입력과 즉시 실행 버튼이 있는 ‘제어창’을 프롬프트 창 맨 밑에 고정하는 것이었다.
 그래서 “마지막에 실행 제어창을 띄워달라”고 지시했지만 자꾸 실행 결과 뒤에 긴 설명이 붙었다. 타임리의 ‘절대 규칙’에 해당하는 AI 지침 항목에도 넣어봤지만 소용없었다.
 결국 이날은 ‘네이버 뉴스를 기반으로 키워드와 관련된 최신 기사 5건을 추려 텔레그램 메시지로 전송한다’는 정도까지 구현하고 작업을 마쳤다.
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 <img alt="기자의 MABC 2026 창에 크레딧 한도를 모두 사용했다는 안내 메시지가 떠 있다. [사진=MABC 2026 페이지 캡쳐]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829102103900gxvl.png" data-org-width="700" dmcf-mid="0zutkD71Tp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/mk/20260829102103900gxvl.png" width="658">
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 기자의 MABC 2026 창에 크레딧 한도를 모두 사용했다는 안내 메시지가 떠 있다. [사진=MABC 2026 페이지 캡쳐]
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 “크레딧 한도를 모두 사용했어요”
 </div>
 다음 날 다시 타임리와 텔레그램을 켰다. 텔레그램에는 밤새 뉴스 피드가 계속 들어와 있었다. 그 순간은 뿌듯했다. 노트북을 꺼놔도 에이전트가 작동했기 때문이다.
 하지만 안 좋은 소식이 함께 와 있었다. 타임리 MABC 2026 페이지에 들어가 보니 남은 크레딧이 ‘0’이었다.
 “배정된 크레딧 한도를 모두 사용했어요”라는 메시지가 떴다. 이번 대회에 참가하며 무상 지급받은 2만크레딧이 바닥나 있었다. 전날 작업을 마쳤을 때만 해도 1만3000크레딧 정도가 남아 있었다.
 그랬다. 에이전트는 성실했다. 밤새 크레딧을 야금야금 쓰면서 열심히 일한 것이다. 작업을 중지시키지 않았던 까닭에 에이전트는 15분마다 뉴스를 검색하고 텔레그램으로 보내고 있었다.
 MABC 운영지원 사무국에 사정을 설명하고 크레딧 추가 지급을 요청했다. 하지만 답변은, “안타깝게도 크레딧 추가 지급은 규정에 위반합니다.”
 결과적으로 ‘15분 간격 키워드 뉴스 검색 브리핑’ 스킬은 개발 중간 단계 수준으로 제출하게 됐다.
 이 스킬은 개선할 점이 많다. 토큰을 너무 많이 쓰지 않으면서 원하는 주기로 뉴스를 확인하는 방법을 더 고민해야 한다. 키워드가 하나만 돼도 토큰 사용량이 반나절에 1만크레딧이 넘는데, 실제 사용하려면 키워드가 수십개는 돼야 한다.
 또 같은 사건의 기사를 하나로 묶어 대표 기사만 보여주는 기능도 추가해야 한다. 디자인도 더 사용자 친화적으로 고쳐야 한다.
 그럼에도 MABC에 참가하며 얻은 소득은 분명 있다. 무언가 어려운 것이라고만 생각했던 AI 에이전트였지만, 그 핵심은 “내가 매일 반복하는 일이 무엇이지?”라고 질문하고 그것을 AI에게 맡기는 것이었다.
 또 하나, AI 에이전트 스킬은 처음부터 완벽하게 만들 필요가 없었다. 막히면 AI에게 물어보고, 안 되면 고치고, 남이 만든 스킬을 참고하고, 또 고치면 된다.
 기회가 주어진다면 △토큰 사용량을 줄이고 △동일 사건의 대표 기사를 선별하고 △사용자 인터페이스를 단순화하는 세 가지 작업부터 해보고 싶다.
 하지만 본선 진출 여부와 관계없이 이번 도전은 여러모로 좋은 경험으로 남을 것 같다. 이제는 반복되는 업무를 마주하면 이 생각부터 할 테니까.
 “이거, 내가 하지 말고 에이전트한테 시키면 안 되나?”
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