Pervis

퍼포먼스 마케터를 위한 AI Agent

Abear2025.11 – 현재9개월

배경

광고 세팅은 퍼포먼스 마케터 업무의 대부분을 차지하면서도 단순 반복으로 치부됨. 정작 피로도가 가장 높은 구간이 여기였음

이 구간의 일괄 세팅에서 시작해 광고 세팅 → 성과 분석 → 전략 수립 사이클 전체를 AI로 자동화하는 것이 목표. 입력은 따로 만들지 않고 마케터가 평소 관리하던 시트와 데이터를 그대로 받음

그 시작점인 광고 세팅 구간은 숨은 데이터와 암묵지로 차 있음. 들어오는 데이터도 양식이 정해져 있지 않고 복잡하게 파편화되어 있음

이를 전부 자율적으로 해석하되, 정해진 워크플로를 벗어나서는 안 됐음. 워크플로 안에서 최대한의 자율성을 갖는 FSM 기반 AI Agent로 설계한 이유

워크플로를 13개 스테이지로 명시하고 전이는 전진 전용으로 고정
- 경로는 잠그되 각 스테이지 안에서의 판단은 에이전트에 맡김
스테이지마다 쓸 수 있는 도구를 한정해, 지금 단계에서 할 수 없는 일은 시도조차 못 하게 구성
LLM 호출 앞에 결정적 게이트를 세워 취소·주제 이탈·교정 요청을 모델에 닿기 전에 처리
- 가장 비싼 단계에 도달하는 요청 수 자체를 줄임
집행 직전에 검수·승인 스테이지를 두고 전이 조건 자체에 사람의 승인을 걸어, 승인 없이는 다음 단계로 넘어가지 못하게 구성
구조로 막히지 않는 실패는 런타임 가드레일로 차단
- 같은 도구 반복·핑퐁·스테이지 회귀·질문 과다에 더해 실행 자체의 턴·비용 상한까지 감지해 중단. 카운터를 체크포인트에 남겨 요청이 끊기거나 재시작해도 유지
도구 결과는 전량을 모델에 넘기지 않고 체크포인트에 적재한 뒤 요약만 반환
- 스테이지가 늘어도 모델이 읽어야 할 양은 함께 늘지 않도록 구성
플랫폼 차이는 파이프라인 템플릿으로 선언해, 엔진 하나 위에 광고 플랫폼 다섯 곳을 탑재

13개 스테이지를 묶어 본 흐름 — 승인 전까지는 되돌릴 수 있는 구간

경로만 고정하고 그 안은 열어둔 구조
- 스테이지 순서는 잠겨 있지만 어떤 도구를 어떤 순서로 쓸지는 에이전트가 정함. 금지 사항을 프롬프트로 나열하는 대신, 지금 할 수 없는 일은 도구 목록에서 아예 빠짐
양식이 정해지지 않은 시트를 그대로 입력으로 받음
- 구조 파악·컬럼 의미 매핑·셀 값 해석·셀 간 추론을 층으로 나누고, 규칙이 확신하는 구간은 규칙이 끝내고 모호한 구간만 모델로 넘김
같은 입력에 매번 다른 경로를 밟는 모델을 구조가 감쌈
- 전이는 게이트가, 실행은 가드레일이 잡아 헤매는 실행이 실패가 아니라 중단으로 끝남
스테이지를 13개까지 늘리고도 모델이 한 번에 읽는 양은 늘지 않음
- 도구 결과는 체크포인트에 쌓이고 모델에는 요약만 들어감
플랫폼별 차이를 템플릿 선언으로만 흡수해 엔진 하나 위에 광고 플랫폼 5곳과 에이전트 도구 217개를 올림
- Meta·Google Ads·TikTok·Kakao·Naver

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