구글워크스페이스 기반 뉴스수집 AI 에이전트 개발 사례
기업 현장에서 업계 동향 뉴스를 자동 수집하고 분석하고 싶은 욕구는 늘 존재한다. 기업이 속한 산업 도메인의 해외 첨단 트렌드를 비롯해 경쟁사 동향, 정책 이슈, 소비자 트렌드 등을 다루는 뉴스를 사람 손을 거치지 않고 수집해 활용하기를 원하는 것이다.
전통미디어 시대에는 기업의 홍보담당 부서에서 신문에서 관련 뉴스를 골라 가위로 잘라 스크랩으로 만들어 임원에게 보고하고 관련 부서와 공유했었다. 인터넷 시대에 접어들어 인터넷에서 관련 뉴스를 수집하는 형태로 바뀌었을 뿐 사람이 뉴스를 고르고 편집하는 형태는 바뀌지 않았다.
생성형AI 등장과 함께 에이전트 개발 붐이 일어나면서 기업의 뉴스 수집 프로세스를 사람중심에서 AI중심으로 대체하려는 아이디어가 자연스럽게 등장했다.
기업이 원하는 뉴스를 매일 알아서 수집하고 이를 기업이 원하는 형태로 가공하여 관련 임원과 부서에 신속하게 공유하는 프로세스를AI에이전트를 통해 구현하려는 것이다. 실제 뉴스수집및 공유 프로세스는 AI가 잘 할 수 있는 대표적인 사례이기도 하다.
하지만 정말 사람 손을 거치지 않고 효과적으로 작동하는 뉴스 수집 에이전트를 구축하는 것은 그리 간단하지 않다. 실제 유튜브에 소개된 뉴스 수집 에이전트 사례를 보면서 따라해보면 작동하는 원리를 익힐 수 있어도 기업에 기본 프로세스로 장착하는 것은 위험하구나 하는 것을 느끼게 된다.
IT를 혁신 수단으로 활용할 때 꼭 염두에 둬야하는 원칙이 하나 있다. 즉, ‘그냥’ 작동하는 것과 ‘잘’ 작동하는 것은 하늘과 땅 차이라는 것이다.
뉴스 수집 에이전트를 비롯해 기업이 필요로 하는 에이전트 역시 ‘잘’작동하는 수준으로 도입해야 한다. 그렇지 않으면 처음에 “와”하는 감탄을 불러일으키지만 곧 크고 작은 오류를 발생시키고 또 새로운 요구를 수용하지 못하면서 또 하나의 IT부채로 전락한다.
필자는 ‘잘’작동하는 뉴스수집 AI 에이전트를 구축하기 위해 몇 가지 기준점을 세웠다.
첫째, 기업의 홍보 부서 또는 사내 커뮤니케이션 담당 실무자가 직접 ‘바이브 코딩’을 통해 구축하고 유지 보수할 수 있는 에이전트가 돼야 한다. 외주를 주거나, 사내 IT개발 부서에서 개발하게 되면 뉴스에이전트를 지속적으로 유지하고 발전시키기 어렵기 때문이다.
둘째,수집한 뉴스를 대시보드화하여 임직원들이 지난 뉴스를 쉽게 찾아서 활용할 수 있어야 한다. 뉴스레터 형식으로 이메일 또는 채팅방에 배포하면 휘발성 정보가 되어 재활용이 어렵기에 지난 뉴스 데이터베이스기능이 반드시 있어야 한다.
셋째, 수집한 뉴스를 다시 요약하여 원페이지 보고서 형태로 만드는 뉴스 분석 작업은 뉴스 에이전트 초기에는 도입하지 않는 것을 기준점으로 정했다.
많은 정보를 다루고 수시로 결정해야 하는 리더들은 압축된 정보 형식을 좋아하기에 매일 수집한 뉴스를 원 페이지로 요약한 문서를 선호할 것이다. 하지만 실제 원 페이지 문서라도 제때 꼼꼼히 읽는 리더는 드물기 마련이다. AI 시대는 역설적으로 정보량을 폭증시키고 있기 때문이다.
원페이지 요약 문서 생성을 도입하지 않는 대신 뉴스 수집 AI 에이전트가 안정화되면 리더들이 음성으로 궁금한 점을 말로 물어서 답변을 얻는 UI를 구현하는 것으로 목표로 삼았다.
위와 같은 세가지 기준점으로 바탕으로 여러 뉴스 에이전트 구축 방식을 먼저 검토하였다.
일반적으로 가장 많이 소개된 뉴스수집 에이전트 방식은 뉴스 수집(크롤링), 내용분석및 분류, 요약(LLM),저장(시트, 데이터베이스), 트리거(자동 반복), 공유(이메일,메신저) 등 5개 기능을 조합하는 것이다.
클로드 스킬, 메이크닷컴,n8n 등 뉴스 수집 에이전트로 활용되는 여러 도구들은 모두 공통적으로 5개 기능을 조합한다고 보면 크게 틀리지 않는다.
필자는 여러 도구를 이용해 뉴스 수집 에이전트를 구축해 사용해보고 나서 세가지 기준에 가장 부합하는 조합으로 구글시트+앱스스크립트+제미나이 API+구글챗+데이터스튜디오를 선택하였다.
종합하면 구글워크스페이스 플랫폼에서 제공하는 도구를 조합하고 연결하여 뉴스 수집 에이전트를 만들어 운영하는 그림이다.
앱스스크립트 코딩은 제미나이를 주로 사용하면서 클로드를 오류 검증용으로 활용하였다.
구글워크스페이스 기반 뉴스 수집 에이전트 구축에 필요한 구성요소
항목 | 역할 | 내용 | 비고 |
구글알리미+RSS | -뉴스 소스 | -네이버 뉴스의 경우 외부 크롤링 봇 접근을 차단 | |
구글시트 | -데이터 베이스(데이터 저장 역할 | ||
구글앱스스크립트 | -뉴스 크롤링 -트리거(일정 시간 작업 반복) -LLM 프롬프트 연결 | -스크립트 코딩은 제미나이+클로드 | |
제미나이 API | -내용 분석, 요약 -분류 | ||
구글챗 | -각 채팅방별로 수집한 뉴스 배포 | ||
구글 데이터 스튜디오 | -지난 뉴스 찾아서 보기 | ||
외부데이터 API | -조달청 입찰 정보 API |
필자는 이런 조합을 통해 실제 중견 제조 기업이 필요로 하는 뉴스 수집 에이전트를 개발하여 기업 프로세스에 적용하였다. 이 기업은 신규 사업으로 농업용 사족 로봇 사업을 하면서 일반 로봇 산업 동향, 사족로봇 동향, 지자체 로봇 실증 사업 정보 등 사업 관련 뉴스 수집을 필요로 했다.
일반 뉴스 수집 대상으로 구글 뉴스를 선택하였고, 조달청의 입찰정보는 공공데이터포털에서 제공하는 API를 활용하였다.
두뇌 역할을 하는 스크립트 코드는 매일 오전 6~7시 사이 구글 뉴스에서 원하는 테마 또는 키워드를 담은 뉴스를 수집해서 LLM의 도움으로 내용을 요약하고 분류해서 구글 시트에 카테고리에 맞게 저장하는 기능을 수행한다. 또 뉴스레터 포맷으로 콘텐츠를 제작하여 구글챗의 해당 스페이스(일종의 단톡방)에 뿌려주는 역할도 한다.
구글 시트에 저장한 카테고리별 뉴스를 쉽게 찾아보게 하기 위해 데이터스튜디오에서 구글 시트 데이터를 연결하여 뉴스 찾아보기 화면을 구성하였다.
제미나이의 바이브 코딩을 이용해 하루만에 프로토타입을 만들어 사내에 배포하여 피드백을 받으면서 점차 완성도를 높였다. 사용자의 피드백이 완성도를 높이는데 크게 도움이 되었다.
지금까지 소개한 구글워크스페이스 기반 뉴스 수집 에이전트는 기업에서 쉽게 도입하여 요긴하게 활용할 수 있다.
우선, 구글 워크스페이스 플랫폼에서 기능들이 연결되기에 복잡한 인증절차와 API연결 절차에 시달리지 않아도 된다. 또 상황에 따라 기업이 새로운 테마의 뉴스 수집을 원할 때 현업 실무자가 쉽게 에이전트를 수정할 수있는 장점이 있다.
이밖에 조달청 입찰 정보 API처럼 특정 타깃 정보를 수집하려고 할때 공공 데이터 API를 계속 추가할 수 있는 이점이 있다.
기업입장에서 AX는 불가피한 전략이다. 그러면서 AX가 진행되면서 생산성이 높아지는 등 이점을 누리면서 동시 새로운 관리 부담을 안을 가능성이 높아지고 있다.
예를 들어 사용하는AI모델 또는 서비스 가지수가 많아지고 바이브코딩 의존도가 높아지면서 토큰 비용, 서비스 사용 비용 등을 체계적으로 관리해야 하는 일이 벌어지고 있다. 또 에이전트를 계속 도입하면 에이전트 성능 평가부터 유지 보수 이슈가 뒤따르게 마련이다.
AX가 자칫 혹을 떼려다 다른 혹을 붙이는 꼴이 되어서는 안된다. 관리 가능한 범위안에서 비용을 효율적으로 사용하는 스마트한 AX가 꼭 필요하다. 그런 면에서 구글워크스페이스를 활용한 AX를 추천하고 싶다.