노코드 링크드인 AI 영업 에이전트 만들기: 스크래퍼·스킬·콜드 이메일 자동화

핵심 메시지

• 코딩 없이도 링크드인 프로필을 조사해 깊이 있는 잠재 고객 프로필과 콜드 이메일을 만드는 영업 에이전트를 구축할 수 있다.
• 링크드인 데이터는 로그인 뒤에 있고 스크래핑 방지 장치가 있어, 챗GPT 딥리서치 같은 공개 정보 기반 도구만으로는 한계가 있다.
• 범용 슈퍼 에이전트에 전용 스크래핑 도구를 붙이면 일반 도구로는 막히는 데이터에 접근할 수 있다.
• '스킬'은 어떤 도구를 어떤 순서로 쓸지 단계별로 정의한 안내서이며, AI가 직접 작성하고 개선해 나갈 수 있다.
• 동명이인 구분 같은 현실적 문제까지 스킬에 명시해 두면 에이전트가 사용자에게 확인을 요청하며 정확도를 높인다.

쉽게 이해하기

발표자는 코딩 지식 없이 링크드인 영업 에이전트를 만드는 과정을 시연한다. 목표는 특정 인물(예: 투자자 엘리자베스 인)을 조사해 풍부한 프로필 리포트를 만들고, 이를 근거로 설득력 있는 콜드 이메일을 작성하는 것이다. 한 명에게 적용한 흐름을 잠재 고객 리스트 전체로 확장할 수 있다는 점이 핵심이다.

그는 챗GPT의 딥리서치도 공개 정보에 대해서는 꽤 잘 동작하지만, 링크드인처럼 로그인 화면 뒤에 있고 스크래핑을 막는 장치가 내장된 데이터에는 한계가 있다고 지적한다. 링크드인은 해당 데이터를 별도로 판매하기 때문에 보호 장치를 둔다.

해결책의 1단계는 약 2,500개 통합을 기본 제공하는 범용 '슈퍼 에이전트'를 쓰는 것이다. MCP 설정이나 코딩 없이 작동하며, 하위 에이전트·커스텀 도구·스킬로 커스터마이즈할 수 있다. 2단계로는 Appify라는 스크래퍼 마켓플레이스를 활용한다. 특정 작업에 특화된 스크래퍼('액터')는 스크래핑 방지 장치를 우회할 수 있고, 링크드인 프로필 1건당 약 1센트 수준으로 저렴하다.

이 과정에서 '스킬'이 중요한 역할을 한다. 스킬은 어떤 도구(구글 검색·링크드인 프로필 스크래퍼·파이어크롤 등)를 어떤 순서로 써서 좋은 조사를 수행할지 단계별로 적은 안내서다. 특히 '동명이인 구분' 같은 현실적 문제를 다뤄, 같은 이름이 여럿이면 에이전트가 구글 검색으로 후보를 찾아 사용자에게 어느 인물인지 되묻게 한다. 이 스킬 자체도 사람이 일일이 쓰지 않고 AI에게 작성·수정을 맡긴다.

실제 흐름에서 에이전트는 먼저 인물을 특정하고, 링크드인 프로필을 스크래핑한 뒤, 파이어크롤로 추가 조사를 해 한 장짜리 리포트를 만든다. 이어 콜드 이메일 작성 스킬을 불러와 짧고 잘 쓰인 이메일 초안을 만든다. 발표자는 도구와 스킬을 마켓플레이스에 공유해 두었으니 바로 가져다 쓸 수 있다고 안내한다.

주요 인사이트

• 범용 슈퍼 에이전트에 특화 도구를 결합하는 방식이, 일반 도구만으로는 막히는 데이터에 접근하는 실용적 패턴이다.
• 스킬의 가치는 단순 자동화가 아니라 '어떤 도구를 언제 쓸지'를 명시해 에이전트가 엉뚱한 도구를 고르지 않게 만드는 데 있다.
• 스킬을 만드는 방법 자체가 반복 개선이다. AI에게 작업을 시키고 결과를 보고, 부족한 점을 알려주며 스킬을 업데이트하게 한다.
• 동명이인 확인처럼 사람에게 되묻는 단계를 설계에 넣으면 자동화의 정확도가 크게 올라간다.
• 영상은 특정 상용 플랫폼과 유료 스크래퍼 사용을 전제로 한다. 콜드 이메일·스크래핑은 플랫폼 약관과 개인정보 규정을 확인하고 신중히 활용할 필요가 있다.

자주 묻는 질문

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