고객 스토리
Brainlabs의 ‘Get Stuff Done’ 시스템: 내가 의미 있는 일에 몰입할 수 있도록 해 주는 커스텀 에이전트
Brainlabs는 회의록을 기반으로 작업 항목을 생성하고, 이를 백그라운드에서 계속 실행되는 커스텀 에이전트에 자동 할당하는 시스템을 Notion에 구축했습니다. Worker는 작업이 안정적으로 실행되도록 하고, Cortex 연동 도구는 인사이트를 가져와 결과를 워크스페이스에 다시 반영합니다.
API 호출부터 멈추지 않고 돌아가는 에이전트까지
Josh Reid에게 회의는 일상입니다. 지금 이 순간에도 글래스고 어딘가에서 회의가 한창일 테죠.
모든 회의 내용은 그가 한 글자도 입력하지 않아도 자동으로 기록됩니다. 회의록에서 생성된 작업은 각기 적절한 에이전트에 배정되고 회의가 끝나기도 전에 마무리됩니다.
Brainlabs 수석 엔지니어 Josh는 “회의 후 차 한 잔 마시고 오면 끝이에요.”라면서, “그사이 백그라운드에서 다 처리해 주는 거죠.”라고 말합니다.
물론 여기까지 오는 과정에는 수년의 시간이 걸렸습니다.
Brainlabs는 500개 이상의 고객사를 보유하고 광고 캠페인을 운영하는 글로벌 미디어 에이전시입니다. 엔지니어링 팀은 의도적으로 소규모로 운영되며 긴밀한 팀 문화를 바탕으로, 타사에서는 찾아볼 수 없는 수준 높은 자체 도구를 구축합니다. 여기에는 Cortex라는 내부 플랫폼도 포함되는데, 이는 각 고객을 담당하는 팀이 주요 광고 플랫폼 전반에서 예산 최적화, 계정 감사, 캠페인 설정 관리를 위해 사용하는 독자적인 도구 모음입니다.
LLM이 등장했을 때도 Josh의 팀은 빠르게 Cortex에 도입했습니다. 하지만 여기에는 빈틈이 있었습니다. 작업을 맡기면 잠시 사라졌다가 결과를 내놓는 도구는 진정한 에이전트라고 보긴 어렵다는 점이었죠. Josh는 “일을 시키면 다 백그라운드에서 처리되긴 합니다.”라면서, “하지만 대부분은 지연이 큰 API 호출 응답과 크게 다르지 않아요.”라고 말합니다. 진정한 에이전트는 사용자가 다른 작업을 하는 동안에도 스스로 작업을 이어가고, 필요하면 질문을 던지고, 응답을 기다리면서도 멈추지 않고 계속 실행되어야 합니다.
Brainlabs는 이를 구현해 냈습니다. 그리고 그 과정은 Notion이 도입되면서 비로소 가능해졌습니다.
Notion, 기존 시스템 위 레이어로 자리 잡다
Brainlabs의 내부 플랫폼은 강력했지만, 그 결과물은 철저히 분리되어 해당 도구를 실행한 사람만 확인할 수 있었고 다른 사람이나 시스템에서는 볼 수 없다는 한계가 있었습니다. Notion이 회사 전체의 정보를 하나로 연결해 드러내는 레이어로 자리 잡으면서, Josh는 Notion이 Cortex의 작업을 Cortex 외부에서도 활용할 수 있게 하는 인터페이스가 될 수 있다고 깨달았습니다.
첫 검증 사례는 고객 온보딩이었습니다. 이는 Brainlabs가 ‘Get Stuff Done’이라고 부르는 시스템의 첫 번째 구성 요소로, 회사 전반의 작업 항목을 자동으로 수집하고 처리하는 Notion 커스텀 에이전트 시스템입니다.
신규 고객이 생길 때마다 설정해야 할 작업과 체크리스트는 상당합니다. 계정 구성, 플랫폼 연결, 예산 매핑이 필요하죠. 기존에는 Cortex에 마련된 다양한 도구 전반에 이러한 작업 목록이 흩어져 있었고 이 과정을 따로 관리하는 누군가가 필요했습니다. Josh는 이 역할을 대신 수행할 에이전트를 만들었습니다. 이제는 Notion에 새 고객이 생성되면 담당 팀에서 개입하기도 전에 에이전트가 페이지를 읽고 작업 데이터베이스를 만들어 하나씩 처리하기 시작합니다.
비개발자도 쓸 수 있는 ‘풀 리퀘스트’ 방식 워크플로
Notion은 복잡한 시스템을 누구나 쉽게 쓸 수 있게 만들어 주는 인터페이스가 되었고, Josh는 Claude용 스킬 인프라를 구축할 때도 같은 원리를 적용했습니다.
Brainlabs는 직무나 지역에 관계없이, 터미널 없이도 모든 직원이 Claude 스킬을 개발하고 공유할 수 있는 환경을 원했습니다. 그래서 Josh는 Notion에 PR 방식의 검토 시스템을 구축했습니다. 직원이 스킬을 제출하면 에이전트가 이를 정리하고 분류합니다. 이후에는 담당자가 Notion에서 검토하고 모든 내용은 GitHub으로 전달된 뒤 다시 Claude에 자동으로 반영됩니다.
에이전트는 본래 확률 기반으로 작동하지만, 정확한 실행이 중요한 작업에서는 이것만으로는 부족한 경우가 생깁니다. 이 문제를 해결한 것이 바로 Worker입니다. 이제 Josh는 Slack 메시지 발송이나 이미지 API 호출 같은 작업이 어떻게 실행되어야 하는지를 JavaScript 함수로 정의하고, 이를 도구 형태로 에이전트에 넘겨줄 수 있습니다. 에이전트는 언제 이 도구를 쓸지 판단하고, 실제 실행은 함수가 결정론적으로 처리합니다.
이미지 생성 에이전트는 이 시스템이 어떻게 함께 작동하는지를 잘 보여줍니다. 예를 들어, *‘곧 예정된 캠페인과 관련된 LinkedIn 그래픽을 만들어 주세요.’*라는 작업이 들어오면 에이전트가 이를 처리합니다. 이미지 API를 호출하는 Worker로 두세 가지 시안을 생성하고, 검토를 위해 Notion 페이지에 올려둡니다. Notion에 브랜드 가이드라인이 있기 때문에 에이전트는 Brainlabs의 브랜드 컬러와 로고, 서체를 이미 알고 있습니다.
Josh는 Worker 덕분에 작업이 "훨씬 수월해졌다"고 말합니다. 직접 코드를 작성해 입력할 필요도 거의 없습니다. 필요한 게 무엇인지 Claude에 설명하기만 하면 되죠.
대체 대상은 사람이 아닌 잡무입니다
Josh는 이 시스템의 목적이 인력 감축이 아니라는 점을 분명히 합니다. 반복적인 잡무를 줄이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 하는 것이 핵심이죠.
Josh는 “하루 중 정말 필요한 일을 하는 시간은 30% 정도에 불과할 겁니다.”라고 말합니다. 또 그는 “나머지 70%는 그 일과 관련된 잡무에 소모되고요.”라고 덧붙입니다. 목표는 이처럼 반복적이고 시간을 많이 잡아먹는 70%의 업무를 에이전트가 처리하도록 하고, Brainlabs가 나머지 30%의 핵심 업무에 온전히 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
Josh는 Notion을 중심으로 이것이 가능한 아키텍처를 구축했습니다. 스킬, 지식 베이스, 작업 이력 등 에이전트에 필요한 모든 컨텍스트가 Notion에 모여 있어, 어떤 모델이나 플랫폼을 사용하더라도 제약이 없습니다.
Josh는 "다른 LLM으로 갈아타도 문제없어요."라면서, "모든 정보 소스는 여전히 Notion으로 연결되니까요."라고 강조합니다.
Josh가 회의를 마치고 차를 끓이는 사이, 백그라운드에서는 모든 작업이 조용히 마무리되어 있습니다.
