에이전틱 워크플로로 매주의 실행 속도를 바꿉니다.
Claude Code로 마케터가 직접 코딩. LLM agent로 매체 운영 자동화. MCP로 도구 간 경계를 허물고 synthesize는 LLM이 자율 수행. 한국 No.1 마텤 AB180과 함께 AI Stack Series 진행 중.
AB180 AI Stack Series 1 — 클로드 코드로 넓히는 그로스 워크샵
Simpson이 AB180에서 진행 중인 4-session 핸즈온 워크샵. 한국 top 브랜드 마케터 47명 참석. 참석자 대부분 Claude Team Premium 사용자. 시리즈 #1, 다음 시리즈 ongoing.
AI Stack Series 1 · 진행 중
Session 1 · 4/23Claude Code CLI 세팅
Session 2 · 4/29에어브릿지 활용 워크샵
Session 3 · 5/6앰플리튜드 활용 워크샵
Session 4 · 5/20브레이즈 활용 워크샵
리디
카카오스타일
에이블리
더블유컨셉
Kurly
KFC Korea
Korbit
폴센트
BKR
숨고
스캐터랩
메디쿼터스
브레이브모바일
미리디
리브애니웨어
trn
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실제 운영 중 — Self-Improving Workflow.
Daily 리포트 푸시 같은 단순 자동화가 아닙니다. 세 신호를 매일 ingestion해 agent의 의사결정 워크플로 자체가 다듬어집니다. 한 번 만든 자동화가 정체되지 않고 매주 더 정확해지는 폐루프 구조.
Signal 01 · 내부 성과
광고 운영 데이터 폐루프
- BigQuery raw 캠페인 성과 시계열을 매일 agent에 입력
- 예산·소재·타겟팅 변경 후 다음 사이클 결과를 verifier가 자동 평가
- 예측이 빗나가면 workflow의 의사결정 임계치 자체를 조정
매주 더 정확해지는 의사결정 모델
Signal 02 · 레퍼런스
Ad Library CLI 지속 인덱싱
- 경쟁 광고 크리에이티브 변화를 자체 백엔드 CLI가 매일 검출
- 매체별 이상 신호 (소재 패턴 변화·배포 빈도 변화) 자동 분석
- 레퍼런스 인사이트가 우리 캠페인 운영 결정에 즉시 반영
자체 자산 · 매일 갱신
Signal 03 · 외부 알고
LinkedIn · 알고 업데이트 ingestion
- Meta Andromeda 가중치 변동, ASA 노출 로직 업데이트 자동 수집
- 업계 인사이트(LinkedIn·전문 블로그·AB180) 매일 파이프라인 인입
- 외부 시그널이 agent의 reasoning prior에 반영 → workflow refinement
외부 변화 → 운영 워크플로 자동 적응
3 signal closed loop. 위 세 신호는 매일 동시에 들어오고, agent가 종합해 광고 운영 의사결정을 내리며, 다음 사이클의 결과가 다시 첫 번째 신호로 들어오는 폐루프입니다. 이게 self-improving이라 부르는 이유.
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현재 주간 리뷰 사이클에 AI를 끼워 넣을 수 있는 가장 빠른 지점을 30분 진단 콜에서 함께 찾습니다.