Zapier Agents 같은 서비스 제작하기: 업무 지시·승인·앱 실행을 연결하는 AI 업무 자동화 제작법

핵심 요약

1. 업무 지시와 회사 자료를 실행 계획·앱 작업으로 연결하는 AI 업무 자동화 서비스를 만듭니다. 2. Claude API는 도구 호출 후보를 만들고, 앱 API는 작업을 수행하며, LangGraph는 승인 대기와 상태 관리를 돕습니다. 3. 권한 검증, 승인 내용 확인, 오류 재처리와 중복 실행 방지는 자체 로직으로 구현합니다.

만들 기능과 제품 범위를 정합니다

Zapier Agents의 핵심 가치는 업무 지시와 회사 자료를 연결된 앱의 작업으로 이어주는 것입니다. 유사한 업무 자동화 에이전트 개발에서는 계획 생성, 도구 연결, 승인 실행, 결과 확인을 나누어 설계합니다. 아래 기술은 이 기능을 만드는 구현 후보이며 Zapier의 실제 내부 기술을 뜻하지 않습니다.

2026년 10월 1일 갱신된 공식 안내는 Agents를 Zap 편집기의 AI by Zapier로 이전한다고 설명하며, 해당 안내에서 종료일은 미정입니다. 기존 Agents는 지시문에 확인 요청을 넣어 승인 대기를 구성합니다. 이전 후에는 도구별 승인과 Zap history를 제공하며, 채팅 시작 방식과 일부 지식 소스의 지원에는 차이가 있습니다. 따라서 기존 제품과 이전 후 제품의 기능 범위를 구분해 제작 요구사항을 정합니다.

Claude API 도구 호출로 실행 계획을 만듭니다

입력은 “고객 문의를 읽고 답변 초안을 작성해 달라”는 업무 지시와 관련 회사 자료입니다. Claude API 도구 호출은 지시를 해석해 필요한 도구와 인수를 구조화된 호출 후보로 반환하는 데 사용합니다. 자체 로직은 필수값·입력 형식·허용 작업을 검사하고, 정보가 부족하면 추가 입력을 요청합니다. 출력은 실행 전에 검토할 단계 목록과 도구 호출 후보입니다.

모델이 호출 후보를 만들었다고 앱 작업이 실행된 것은 아닙니다. 사용자 정의 도구는 애플리케이션이 실행하고, 실행 결과를 모델에 돌려줘 후속 판단이나 설명에 반영하도록 구성합니다.

회사 데이터와 권한을 연결하는 앱 연동을 만듭니다

회사 데이터 연결 AI 에이전트의 입력은 연결 계정, 허용 권한, 실행 계획입니다. 앱 API는 허용된 범위에서 업무 자료를 조회하고, 자체 연결 모듈은 요청·응답 형식을 서비스 내부 형식으로 맞춥니다. 자체 로직은 OAuth로 부여받은 접근 권한과 사용자별 허용 도구 목록을 대조합니다. 출력은 해당 요청에 사용할 수 있는 도구 목록과 조회된 업무 자료입니다.

OAuth는 사용자가 정해진 범위의 계정 접근을 허용하는 권한 위임 방식입니다. AI 에이전트 앱 연동에서는 조회와 발송처럼 작업별 권한을 나누고, 계정이 연결됐더라도 허용되지 않은 작업은 실행 대상에서 제외합니다. 앱별 API 지원 작업과 이용 권한도 연결 모듈마다 확인해야 합니다.

고객 문의 이메일 자동화에 승인 단계를 넣습니다

입력은 문의 내용, 회사 지식, 수신자 정보입니다. AI API가 답변 초안을 만들면, LangGraph의 interrupt로 실행을 멈추고 승인 입력을 기다리도록 구성합니다. LangGraph는 단계별 실행과 상태를 관리하는 오픈소스 프레임워크이며, interrupt는 외부 입력을 기다리는 중단 기능입니다.

AI 에이전트 승인 워크플로의 자체 로직은 승인된 수신자·제목·본문을 고정하고 실행 직전 발송 내용과 대조합니다. 승인 후에는 Gmail API의 messages.send로 직접 발송하거나 drafts.send로 초안을 발송합니다. API 클라이언트 라이브러리는 요청 작성을 돕고, 계정 권한과 승인 여부는 애플리케이션이 관리합니다. 출력은 발송 결과와 처리 상태이며, Gmail API의 지원 범위는 이메일 작업이므로 다른 업무 앱은 별도 연결이 필요합니다.

실행 이력과 중복 실행 방지를 구현합니다

Zapier Agents 실행 이력에서 참고할 요소는 상태·사용 앱·시각과 세부 실행 내용입니다. 유사 기능의 입력은 각 단계의 시작·완료·실패 이벤트와 앱 API 응답입니다. LangGraph의 체크포인트에 진행 상태를 저장하고, 실행 흐름을 식별하는 thread_id로 승인 이후 작업을 재개하도록 구성합니다. 자체 로직은 실행 ID, 승인 내용, 결과, 오류를 함께 기록해 실행 이력과 재처리 대상을 출력합니다.

AI 에이전트 중복 실행 방지는 별도 코드로 구현합니다. 재개 시 노드 앞부분이 다시 실행될 수 있으므로 승인 대기와 발송 단계를 나누고, 작업 식별자와 완료 기록으로 같은 요청의 재실행을 제어합니다. 발송 여부가 불분명한 오류는 결과를 확인한 뒤 재시도하도록 설계합니다.

MCP와 AI 스킬의 역할을 나눠 제작합니다

MCP는 AI 앱과 외부 도구·자료를 연결하는 공통 규약입니다. 필요하면 자체 연결 모듈을 MCP 서버로 제공할 수 있지만, 규약 자체가 앱 API나 계정 권한을 제공하지는 않습니다. Agent Skills는 지시와 참고 자료, 선택적 스크립트를 묶는 형식으로, 문의 분류 기준이나 답변 작성 지침을 재사용하는 데 적용할 수 있습니다. 실제 앱 실행과 권한 확인은 API 연결 모듈과 자체 로직이 담당합니다.

제작 범위는 연결할 앱의 지원 작업, 회사 자료의 이용 권한, 승인 대상, 실패 후 재개 기준까지 포함해 정합니다. 필요한 기능·입력 자료·연결할 업무를 정리해 트램스 AI에 유사 서비스 제작을 문의해 주세요: https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry