Claude Managed Agents를 활용한 Notion의 에이전트 출시 및 확장 방법

협업형 AI 워크스페이스 Notion은 External Agents를 출시한 지 3주 만에 고객들이 18,000개의 에이전트를 생성했으며, 에이전트 활동의 90%가 채팅이 아닌 자동화된 트리거를 통해 실행되었습니다. Notion은 에이전트를 대규모로 구축하고 배포하기 위한 Anthropic의 조합형 API 제품군인 Claude Managed Agents를 기반으로 이 기능을 개발했습니다. 제품 관리자 Eric Liu는 Anthropic과의 인터뷰에서 Managed Agents가 어떤 작업을 담당했는지, 출시 이후 어떤 점이 놀라웠는지 설명했습니다.

Anthropic: 최근에 Managed Agents를 기반으로 External Agents를 출시하셨는데요. 사용자들은 실제로 이 기능을 어떻게 활용하고 있나요?

Eric Liu, Notion: 저희는 Notion이 에이전트와 팀을 위한 최고의 협업 플랫폼이 되기를 바랍니다. 이를 위해 중요한 것은 최고의 에이전트를 Notion에서 기본적으로 사용할 수 있도록 통합하는 것입니다. 그중에서도 Claude는 가장 중요한 에이전트입니다. 사용자들이 Notion에서 가장 활용하고 싶어 했던 외부 에이전트니까요. 지금까지 약 18,000개의 Claude 에이전트가 생성되어 약 140,000개의 단계를 수행했습니다. 마케팅 활동이 거의 없었는데도 사용량이 이렇게 빠르게 늘어나서 저희도 기분 좋게 놀랐죠. 현재 Notion에서 에이전트를 만드는 사용자 중 상당수가 Claude 에이전트를 생성하고 있습니다. 또한 상당히 깊이 있게 활용하고 있습니다. Notion에서 사용자들이 Claude와 주고받는 턴의 90%는 Notion 페이지, Slack 메시지 또는 예약된 실행에서 트리거되는 자동화 작업입니다. Claude와 직접 채팅하는 방식이 아니라, 저희가 Claude를 중심으로 구축한 자동화 기능이 고객의 호응을 얻고 있는 것이죠. 가장 활발하게 사용하는 워크스페이스에서는 여러 사용자가 협업하는 워크플로우에 이 기능을 적극적으로 활용하고 있습니다. 워크스페이스 하나에서 3~4개의 에이전트가 실행되며, 주로 자동화를 통해 하루에도 수십 개의 스레드를 처리합니다.

Anthropic: Managed Agents를 기반으로 구축한 시스템에 대해 설명해 주시겠어요?

Liu: Notion에서 소프트웨어 구성 요소를 만들고, 이를 원하는 대로 조합하여 다양한 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 저희는 오케스트레이터 역할을 하는 작업 보드를 만들었습니다. 작업을 생성하고, 상태를 '시작 준비 완료'로 변경하면, Claude 세션이 호출됩니다. Claude는 연결된 페이지와 디자인 시스템, API 문서, 제품 요구 사항 문서에서 필요한 컨텍스트를 파악합니다. 다시 말해, 동료와 협업하듯 Claude와 함께 일하는 것이죠.

좋은 점은 한 번에 하나의 작업만 처리할 필요가 없다는 것입니다. 고객은 30~40개의 작업을 동시에 시작할 수 있고, 저희 플랫폼은 승인을 받을 수 있도록 해당 작업을 적절한 담당자에게 전달합니다. 사용자들은 실험 플래그를 정리하거나 문제를 분류하고 우선순위를 지정하는 과정에서 발생하는 여러 소규모 작업처럼 반복적이고 번거로운 작업을 자동화하고 있습니다.

Anthropic: Managed Agents를 Notion에 도입하게 된 이유는 무엇인가요?

Liu: 사용자들이 Claude를 원했기 때문입니다. 저희 고객들은 에이전트끼리 연결하기 위해 한 에이전트를 다른 에이전트와 대화하도록 시키는 등의 복잡한 과정을 거치고 싶어 하지 않았습니다. 그저 Notion에서 "Claude, 이 웹사이트 만드는 것 좀 도와줘"라고 말하고 싶을 뿐이죠. Managed Agents는 API를 연동하기만 하면 Notion 내에서 바로 작동했기 때문에 아주 훌륭한 솔루션이었습니다.

저희는 Notion의 고유한 강점인 기업의 지식 정보에 집중합니다. 저희 에이전트는 Notion을 사용하는 데는 능숙하지만, 코딩에 최적화되어 있지 않습니다. 반면 Claude 모델은 코딩에 매우 능숙하죠. Claude는 코딩 외에도 다양한 형식의 파일을 생성하는 데 뛰어납니다. 사실 모든 에이전트는 기본적으로 코딩 에이전트라고 할 수 있죠. 그래서 코딩 이외의 영역에서도 다양한 활용 사례가 가능해지고 있습니다. 마케팅이나 영업을 위한 프레젠테이션을 만든다고 생각해 보세요. 지식 정보를 활용하여 PDF나 슬라이드 등의 결과물을 생성하는 작업입니다. 이렇게 정보를 종합해 결과물을 만드는 작업은 코딩 분야에서 효과적으로 작동하는 워크플로우와 거의 동일합니다. 현재 이런 작업 방식이 다른 지식 업무 전반으로 확대되고 있습니다.

Anthropic: 팀은 Managed Agents를 세 가지 방법으로 구현할 수 있습니다. 제품 내에서 Claude 브랜드를 사용하는 에이전트로 제공하거나, 자체 에이전트를 구동하며 브랜드를 드러내지 않는 엔진으로 활용하거나, 내부용 에이전트로 구현하는 방식입니다. Notion은 왜 Claude 브랜드를 사용하는 방식을 선택했나요?

Liu: 저희는 Notion을 에이전트의 명령 센터로 만드는 것을 목표로 합니다. 팀이 선호하는 에이전트를 Notion 내에서 기본적으로 사용할 수 있도록 지원하는 것이죠. 협업 제품의 경우, 제품 내에서 에이전트를 활용할 수 있어야 하고, 이는 핵심적인 사용자 여정입니다. Claude 도입의 장점은 사람들이 모델의 지능과 사용자 경험 모두를 신뢰한다는 점입니다.

Managed Agents의 세션은 Notion의 클라이언트로 스트리밍되지만, 사용자들은 이러한 과정이 진행되고 있다는 사실을 알지 못합니다. 사용자에게 보이는 것은 Claude가 파일과 Notion 페이지를 작성하고, 내용을 업데이트하며, 댓글을 남기고, 팀원과 다른 에이전트가 할 수 있는 모든 작업을 수행하는 모습뿐이죠.

Anthropic: Managed Agents 덕분에 직접 구축하지 않아도 되었던 기능은 무엇인가요?

Liu: 장시간 실행되는 작업을 처리할 수 있는 인프라 계층이 무엇보다 중요했습니다. 작업을 지속적으로 실행하고, 메모리를 관리하며, 시간이 지나도 고품질 결과물을 만들어 내려면 모델 자체뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라 계층도 매우 중요합니다.

가장 놀라웠던 점은 이러한 것을 저희가 직접 설정할 필요가 없었다는 것입니다. 필요한 모든 Skills와 다양한 패키지를 아주 쉽게 준비하고 실행할 수 있었습니다.

코딩 관련 기능을 구현하려면 샌드박스가 매우 중요합니다. 저희가 제공하는 사용자 워크플로우에는 GitHub를 연결하는 기능이 포함되어 있습니다. 이를 통해 리포지토리를 가져온 뒤 코드를 실행할 수 있죠. 이 과정에서 Managed Agents의 GitHub 엔드포인트가 매우 유용했습니다.

Anthropic: 대부분의 에이전트 도구는 한 사람이 하나의 에이전트와 작업하는 방식으로 설계되어 있다고 설명하셨는데요. 조직이 이를 대규모로 확장하려고 하면 어떤 문제가 발생하나요?

Liu: 에이전트를 대규모로 도입할 때 가장 큰 과제는 바로 협업입니다. 현재 에이전트는 기본적으로 일대일 방식으로 사용하는 것처럼 느껴지죠. 하나의 인터페이스에서 사용자 한 명이 하나의 에이전트와 작업하는 것입니다. 하지만 팀 전체가 에이전트를 사용하고, 대규모 활용에 필요한 승인 절차와 여러 요구 사항을 처리하려면 어떻게 해야 할까요? 이는 근본적으로 Notion이 이미 해결해 온 사람들 간의 협업 문제와 같습니다. 이제는 에이전트와 사람 간의 협업으로 바뀐 것이죠. 그리고 수정 제안, 버전 기록, 공유 지식 기반과 같은 기존 협업 방식이 여기에서도 매우 중요하다는 사실을 알게 되었습니다.

Anthropic: 직접 사용해 보셨는데, 어떠셨나요?

Liu: Managed Agents는 저에게 놀이터와 같은 제품입니다. 초기 프로토타입 단계에서도 12시간이 걸리던 프로토타입 제작 작업이 약 20분으로 줄어드는 것을 확인했습니다. 이후에는 팀 전체가 참여하여 함께 다듬을 수 있었죠.

작업 보드 워크플로우를 사용하여 Notion의 새로운 기능에 대한 프로토타입을 제작한 적이 있었습니다. 당시 작업이 약 30개 정도 있었는데, 저는 이 작업들을 모두 선택해 시작 상태로 끌어다 놓기만 했죠. 간식을 가지러 갔다가 돌아왔더니, 모든 프로토타입이 완성되어 있었습니다. 그래서 팀원 한 명을 태그해 Notion에서 같은 결과물을 놓고 함께 다듬었습니다. 혼자 하던 AI 작업이 협업의 순간으로 바뀐 것이죠. 그 순간 저는 모든 사람이 이렇게 일해야 한다는 생각이 들었습니다.

이제 사용자들은 Notion 작업에 Claude가 나타나 일을 처리하는 것을 보고 좋아요나 싫어요를 표시합니다. 이미 익숙하게 사용하는 인터페이스인 것이죠.

Anthropic: 팀이 작업 단계마다 별도의 Claude를 배치해 수많은 에이전트를 운영하고, 대부분 트리거를 통해 실행하는 방식에 대해 설명하셨는데요. 이러한 에이전트가 안전하게 작동하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

Liu: 저희는 각 작업 단계마다 Claude 에이전트를 만들었습니다. 조사를 담당하는 에이전트, 계획을 세우는 에이전트, 구축 작업을 담당하는 에이전트가 각각 있는 것이죠. 이 방식의 장점은 에이전트마다 고유한 권한, 컨텍스트, 자동화 기능을 설정할 수 있다는 것입니다. 검토 에이전트는 소수의 담당자가 관리하지만, 조사 에이전트는 더 많은 인원이 관리할 수 있습니다.

생성하는 모든 에이전트는 기본적으로 접근 권한이 제한되어 있으며, 처음에는 비공개 상태로 설정됩니다. 명시적으로 공유해야만 다른 사람들이 사용할 수 있습니다. 이후에는 다양한 접근 권한을 부여할 수 있습니다. 어떤 사람들은 에이전트와 채팅만 할 수 있고, 어떤 사람들은 에이전트 실행을 트리거할 수 있으며, 또 어떤 사람들은 에이전트를 편집할 수 있습니다. 20~30명이 같은 공유 작업 보드에서 협업할 때 필요한 시점에 적절한 담당자가 참여하도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 저희는 자동화 워크플로우의 문제를 해결하는 것이 곧 권한과 협업 문제도 해결하는 것이라고 생각합니다. 이 세 가지는 서로 밀접하게 연결되어 있으니까요.

Anthropic: Claude의 공개 Skills를 사전에 탑재하고, Skills 마켓플레이스를 운영하는 것은 물론, 에이전트가 자체 Skills 데이터베이스를 관리할 수 있도록 지원하고 계신데요. Skills를 이렇게 중요하게 생각하는 이유는 무엇인가요?

Liu: Claude에는 훌륭한 Skills가 많기 때문에 PowerPoint, PDF, 문서 제작에 사용할 수 있는 공개 Skills를 미리 탑재했습니다. Notion에는 다양한 Skills를 제공하는 마켓플레이스가 있고, 사용자들이 자신의 Claude 에이전트에 직접 만든 Skills를 추가할 수도 있습니다.

Skills에서 중요한 것은 어떤 작업을 할 수 있는지가 아니라, '어떤 방식으로 하느냐'입니다. PowerPoint를 만드는 방법을 아는 것보다는 "이것이 우리 회사만의 PowerPoint 스타일이고, 우리는 이런 방식으로 작성하는 것을 좋아한다"에 초점을 맞추는 것이죠.

이러한 Skills의 상당수는 자동으로 유지 관리됩니다. 풀 리퀘스트가 병합되거나 작업이 완료되면, Claude는 에이전트가 배울 만한 점을 찾아내고, 이를 업데이트 방식으로 Skills에 반영합니다. 사용자가 "정말 훌륭한 프로토타입이네요" 또는 "이 PDF는 정말 훌륭하네요"라고 말할 때마다 그 피드백이 Skills에 반영됩니다. 누군가 지식 베이스를 직접 업데이트하지 않아도 품질은 계속 향상되고 있습니다.

Anthropic: 이번 변화로 앞으로 6개월 동안 Notion이 어떻게 달라질 것이라고 생각하시나요?

Liu: 인터페이스는 점점 더 에이전트의 작업을 사람이 검토하는 방식으로 변화하고 있습니다. 저희는 사람들이 에이전트와 자연스럽게 협업할 수 있도록 연결해 주는 역할을 합니다. 페이지와 데이터베이스를 중심으로 한 기존의 기본 구성 요소는 그대로 유지하면서, 버전 관리와 사람이 작업 과정에 개입할 수 있는 기능을 더 많이 개발할 예정입니다.

결국 중요한 것은 사람이 직접 작업을 수행하는 대신 어떻게 에이전트가 수행한 작업을 검토하는 역할로 전환할 수 있느냐는 점입니다. 이러한 패러다임은 AI의 다양한 영역에도 적용된다고 생각합니다.