웹 스크래핑 AI 에이전트 구축: 브라이트 데이터와 익스팬더 AI로 노코드 데이터 분석

핵심 메시지

• 브라이트 데이터와 익스팬더 AI를 연결하면 코딩 없이 웹 데이터 수집부터 분석까지 자동화하는 에이전트를 만들 수 있다.
• 브라이트 데이터는 프록시 네트워크, 웹 스크래퍼 API, 데이터셋 마켓플레이스로 구성된 웹 데이터 수집 플랫폼이다.
• 익스팬더 AI는 시각적 에이전트 빌더, API 연동, 지식 베이스, 메모리 기능을 갖춘 노코드 에이전트 백엔드다.
• 데모에서는 인스타그램 데이터셋을 올려 상위 게시물, 해시태그, 비즈니스 인사이트를 담은 구조화된 보고서를 몇 분 만에 생성했다.
• 경쟁사 분석, 이커머스 가격 모니터링, 고객 리뷰 분석 등 실무에서 매주 수 시간의 수작업을 줄일 수 있다.

쉽게 이해하기

이 영상은 코드를 한 줄도 쓰지 않고 웹 전체를 스크래핑해 데이터를 정리하고 비즈니스 인사이트까지 뽑아내는 AI 에이전트를 만드는 과정을 다룬다. 핵심은 웹 데이터 수집 플랫폼인 브라이트 데이터(Bright Data)와 노코드 에이전트 빌더인 익스팬더 AI(Xpander AI) 두 도구를 조합하는 것이다.

브라이트 데이터는 단순한 스크래핑 도구가 아니라 세 가지 축으로 이루어진 플랫폼으로 소개된다. 차단을 피할 수 있는 주거용·모바일·데이터센터 프록시 네트워크, 아마존·링크드인·인스타그램 등에서 구조화된 데이터를 뽑아 오는 웹 스크래퍼 API, 그리고 이커머스·금융·부동산·소셜미디어 등 카테고리별로 바로 내려받을 수 있는 데이터셋 마켓플레이스다. 발표자는 99.9% 가동률과 GDPR·CCPA 준수를 강점으로 꼽는다.

익스팬더 AI는 AI 에이전트를 위한 백엔드 서비스로, 원래라면 코드 작성·서버 관리·스케줄링·오류 처리에 몇 주가 걸릴 작업을 시각적 빌더로 대체한다. 시크릿 매니저로 API 키를 안전하게 보관하고, 스케줄링·로깅·버저닝을 자동 처리하며, 여러 에이전트가 같은 파이프라인에서 협업하는 멀티 에이전트도 지원한다.

라이브 데모에서는 브라이트 데이터 마켓플레이스에서 인스타그램 게시물 샘플 데이터를 CSV로 내려받은 뒤, 익스팬더 AI에서 폴더와 에이전트를 만들고 LLM(GPT 계열)과 마크다운 출력, 세션·에이전트 메모리 등을 설정했다. 이어 CSV를 지식 베이스에 업로드하고 '소셜미디어 데이터 분석가' 역할의 프롬프트를 준 다음 상위 게시물, 해시태그, 비즈니스 인사이트를 요청했다.

그 결과 에이전트는 총 게시물 수, 게시물당 평균 좋아요·댓글, 참여도 상위 5개 게시물, 상위 10개 해시태그, 세 가지 비즈니스 인사이트를 담은 구조화된 보고서를 만들어 내려받을 수 있는 형태로 제공했다. 발표자는 데이터 분석가가 수작업으로 며칠 걸릴 일을 몇 분 만에 끝냈다고 강조한다.

주요 인사이트

• 브라이트 데이터가 데이터 '수집'을, 익스팬더 AI가 '분석과 전달'을 맡는 역할 분담 구조가 모든 활용 사례에서 동일하게 반복된다.
• 데이터셋 마켓플레이스에는 이미 정제된 데이터가 준비돼 있어, 스크래핑 코드를 짜는 대신 필요한 카테고리를 골라 바로 활용할 수 있다.
• 에이전트 설정에서 LLM 선택, 출력 형식, 가드레일(PII 탐지·프롬프트 인젝션 방지), 지식 베이스, 메모리를 노코드로 구성하는 점이 핵심이다.
• 프롬프트에 원하는 보고서 구조(개요·평균 지표·상위 게시물·해시태그·인사이트)를 명시하면 결과물의 형식이 그대로 따라온다.
• 경쟁사 모니터링, 가격 추적, 리뷰 감성 분석 같은 반복 업무는 이런 파이프라인으로 완전 자동화가 가능하다.

자주 묻는 질문

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