2025년 AI 마케팅 에이전트, 3가지 툴로 실전 자동화 어디까지 가능할까?

최근 들어 마케팅과 데이터 관리 업무에서 AI 에이전트 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 현업에서 직접 활용하고 있는 여러 플랫폼들을 비교 분석해 보면, 단순 반복 작업 자동화부터 복잡한 데이터 분석까지 실무에서 적용 가능한 영역이 다양함을 알 수 있습니다. 아래에서는 Lindy, Replet, Claude code(MCP+Cursor 지원) 세 가지 툴의 실제 활용 방법과 특징, 그리고 직접 시도해볼 때 유의할 점들을 정리해 봅니다.

바로 써먹는 AI 에이전트, Lindy 활용법

Lindy 플랫폼은 신규 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 템플릿 기능을 제공하고 있습니다. 회의 준비, 영업 미팅 기록, 아웃바운드 콜, 주요 업무 프로세스 등에 에이전트를 바로 적용할 수 있는데, 템플릿을 선택하고 원하는 조건만 입력하면 에이전트가 실시간으로 생성됩니다.

실제 작업 흐름은 다음과 같습니다. 미팅 준비 봇 구축 시, 회의 참가자 확인부터 최근 30일간 SNS 활동 추출(인스타그램, X, LinkedIn 등), 기업 관련성 분석, 이메일·슬랙 동시 알림까지 요구사항을 자유롭게 입력하면 에이전트가 이를 단계별로 질문하며 추가 정보를 요청합니다. 설정이 완료되면 자동 일정 인식 및 정보 검색·전달이 반복적으로 이루어집니다.

특이점은 복잡한 워크플로우도 템플릿 수정만으로 손쉽게 맞춤화할 수 있다는 점입니다. 여러 정보처리 기능이 병렬(스웜) 방식으로 작동해, 분산 검색과 데이터 수집 부담도 줄일 수 있습니다.

개발자 없이도 자동화, Replet로 에이전트 완성

Replet은 웹 기반 플랫폼으로, 복잡한 앱 개발 지식 없이도 직접 AI 에이전트를 만들고 실시간으로 검증·수정할 수 있다는 점이 인상적입니다. Slack 연동, 데이터베이스 검색, 채용보조 봇 등 자동화 시나리오를 지원하며, 실제로 운영 중인 채용 보조 봇의 예시를 보면 특정 조건에 맞춘 인재 탐색(예: 2번 이상 승진 경험, 특정 지역/업계 경험 등)도 자연어 요청만으로 처리됩니다.

물론, 완성도 높은 에이전트를 만들기 위해서는 일부 코드나 추가 개발의 도움이 필요할 수 있습니다. 하지만, 업무 흐름의 80% 이상은 직접 설계가 가능하고, 추후 필요한 마무리 작업만 외부 도움을 받을 수 있다는 점이 강점입니다.

복합 데이터 분석엔 Claude 코드+MCP+Cursor 조합

더 전문적인 사용을 고려한다면 Claude 코드와 MCP(Model Context Protocols), Cursor(IDE)의 결합이 유용합니다. 이 방식은 구글 애널리틱스, 검색 콘솔, 별도 SEO 툴(hs 등)과 직접 연결된 서브 에이전트를 생성해 실시간 데이터 수집·분석·전략 제안까지 자동화할 수 있습니다.

실제 구축 과정은 4~5시간가량 소요되었으며, 외부 개발자와의 협업이 필요했습니다. MCP 디렉토리에서 적합한 프로토콜을 찾아 Cursor와 연동하면, 데이터 집계와 인사이트 도출이 자동화됩니다. 이 과정에서 작업 속도, 실수 감소와 빠른 의사결정이 모두 가능해집니다.

반복 작업, 자동화로 효율 극대화하는 현실적 포인트

실무에서 Lindy 같은 템플릿 기반 서비스는 회의 준비나 미팅 기록 등 반복 기능에 즉시 도입할 수 있습니다. 한편, Replet은 자연어 입력만으로 복잡도 있는 자동화 업무를 직접 설계·실험해볼 수 있다는 점에서 활용도가 높다고 판단됩니다. 전문 분석 업무에는 Claude 코드+MCP+Cursor의 구조가 더 적합하지만, 개발 리소스가 필요함을 감안해야 합니다.

각 플랫폼은 작업 시간이 대폭 단축되고, AI 자동화 도입으로 인한 비즈니스 ROI 개선을 뒷받침합니다. 특히 마케팅 대행, 데이터 분석 등 인력 소모가 큰 반복 업무에 적합하며, 업무 효율성 향상을 직·간접적으로 누릴 수 있습니다.

적용 전에 고려해야 할 포인트

세 가지 툴의 특징을 살펴보면, 즉시 업무에 반영할 수 있는 부분과 현실적인 제약이 분명 존재합니다. 템플릿 기반 에이전트(Lindy)는 반복성이 강한 작업에서 빠른 도입이 가능하지만, 복잡한 맞춤 업무에는 추가 설정이나 수동 검수가 필요합니다. Replet은 비개발자도 손쉽게 워크플로우를 만들 수 있지만, 마지막 마무리 단계에서는 여전히 개발자의 손길이 요구될 수 있습니다. 특히 데이터 불확실성(예: AI의 '환상' 답변)이나 업무 특화 조건을 맞추려면 반복 테스트가 필수적입니다.

Claude 코드, MCP, Cursor 조합 방식은 더욱 전문적인 커스터마이징을 지원하지만, 초기 세팅과 운영 안정화에 시간과 비용이 요구됩니다. 대규모 데이터 분석, 복합 전략 도출 등에는 근본적으로 개발/IT 역량이 필요하므로, 팀 내 협업 구조나 운영 리소스를 먼저 점검할 필요가 있습니다.

종합적으로 보면, 정형화된 반복 업무가 많은 직장인이나 마케팅·광고 대행사의 실무자라면 충분히 의미 있는 시도가 될 수 있습니다. 반면, 창의적 전략 수립이나 정밀 검증이 중요한 분야에서는 보조 도구 수준에서 활용해야 하며, 대량 자동화로 인한 오류나 비즈니스 의사결정 리스크도 반드시 체크해야겠습니다.

실제 적용을 고민한다면, 자신의 업무 성격에 맞는 플랫폼을 소규모로 시도해서 테스트하고, 요구 기능을 명확히 커뮤니케이션할 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요합니다.

또, 반복 작업 자동화를 먼저 실험해 본 뒤, 복잡한 맞춤 업무로 점진적으로 확장해야 한다는 것을 명심하세요!

출처 및 참고 :