"생성형 AI 다음은 Agentic AI"… 더글로이, 다중 AI 에이전트 기반 자동 마케팅 플랫폼 공개

- 4개 전문 AI 에이전트가 비즈니스 분석부터 콘텐츠 생성·검색 노출·성과 추적까지 자율 수행… 지역 비즈니스 마케팅 자동화 기술 선보여

생성형 AI가 텍스트를 생성하는 단계를 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 'Agentic AI(에이전트형 AI)' 시대로 진입하면서, 기업용 AI 플랫폼도 단순한 챗봇에서 자율 실행 시스템으로 빠르게 진화하고 있다.

이러한 흐름 속에서 AI 마케팅 플랫폼 더글로이가 다중 AI 에이전트(Multi-Agent AI) 구조를 기반으로 한 자동 마케팅 플랫폼을 공개했다. 단일 AI가 명령을 수행하는 방식이 아니라, 서로 다른 역할을 가진 AI 에이전트들이 협업하며 하나의 업무를 완성하는 구조를 적용한 것이 특징이다.

더글로이는 사용자가 업체명과 어떤 일을 하는지 한 줄만 입력하면 이후 과정은 AI 에이전트가 스스로 수행한다. 비즈니스를 분석하고, 고객이 검색할 가능성이 높은 키워드를 도출한 뒤, SEO 구조를 고려한 콘텐츠를 생성하고 발행한다. 이후 검색엔진과 AI 검색 환경에 맞는 색인 요청과 노출 상태 분석까지 하나의 자동화 사이클로 이어진다.

업계에서는 이러한 구조를 단순한 콘텐츠 자동 생성이 아니라 'AI Workflow Automation'을 넘어선 'Agentic AI Pipeline'으로 평가한다. 여러 AI가 독립적으로 판단하면서도 공통 목표를 위해 협업하는 방식이기 때문이다.

더글로이에는 각각의 역할을 담당하는 4개의 AI 에이전트가 탑재되어 있다.

첫 번째 탐색 에이전트(Discovery Agent)는 업종과 비즈니스 정보를 분석하고 검색 의도를 파악해 잠재 고객이 사용할 가능성이 높은 키워드와 콘텐츠 주제를 생성한다.

두 번째 작가 에이전트(Writer Agent)는 분석 결과를 기반으로 검색엔진 최적화(SEO)와 AI 답변 엔진(AEO)을 동시에 고려한 콘텐츠를 자동 작성한다. 콘텐츠에는 구조화 데이터와 메타 정보가 함께 생성되어 검색엔진과 AI가 이해하기 쉬운 형태로 구성된다.

세 번째 색인 에이전트(Indexing Agent)는 콘텐츠 발행 이후 Google, Naver 등 검색 플랫폼의 색인 상태를 관리하고 검색 반영을 위한 자동 요청 프로세스를 수행한다.

마지막 옵저버 에이전트(Observer Agent)는 검색 노출과 크롤링 상태를 지속적으로 분석하고, 수집된 데이터를 다음 콘텐츠 생성 과정에 반영해 AI 에이전트의 의사결정 품질을 높이는 역할을 수행한다.

이러한 구조는 비즈니스 분석 → 콘텐츠 생성 → 발행 → 색인 요청 → 노출 분석 → 재학습으로 이어지는 Agentic Loop 형태로 반복된다. 사람의 개입 없이 AI가 작업 결과를 다음 단계의 입력 데이터로 활용하는 것이 핵심이다.

플랫폼 내부에는 검색 최적화를 위한 기술도 자동 적용된다.

새로운 콘텐츠가 생성되면 Schema.org 구조화 데이터, XML Sitemap, RSS·Atom Feed, Canonical URL, Open Graph, Twitter Card, Hreflang, llms.txt 등 검색엔진과 AI 답변 엔진이 활용하는 메타데이터가 함께 생성된다. 별도의 개발 작업 없이도 최신 검색 표준을 자동 반영하도록 설계했다.

특히 최근 중요성이 커지고 있는 AI 검색 환경을 고려해 FAQPage, QAPage 등 응답 중심 구조를 자동 생성하고, ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity 등 AI 시스템이 이해하기 쉬운 정보 구조를 지속적으로 구축하는 것이 특징이다.

플랫폼은 콘텐츠 생성에 그치지 않는다. Googlebot, Bingbot을 비롯해 GPTBot, ClaudeBot, Gemini, Applebot, PerplexityBot 등 다양한 크롤러의 접근 현황과 색인 상태를 지속적으로 분석하고 대시보드에서 실시간으로 확인할 수 있도록 설계됐다.

더글로이 개발팀은 플랫폼을 일반적인 AI 콘텐츠 생성 서비스와 구분되는 핵심 요소로 '에이전트 기반 의사결정 구조'를 꼽는다.

기존 생성형 AI는 사용자의 프롬프트에 응답하는 방식이라면, Agentic AI는 목표를 기준으로 여러 AI 에이전트가 역할을 분담하고 작업을 자율적으로 수행한다. 사용자는 최소한의 정보만 입력하고, 실제 업무 수행은 AI 에이전트 팀이 담당하는 구조다.

업계에서는 검색 환경이 키워드 중심에서 AI 답변 중심으로 이동하면서 SEO만으로는 충분하지 않다는 분석이 나온다. 앞으로는 검색엔진 최적화(SEO), AI 답변 최적화(AEO), 지역 검색 최적화(GEO)를 통합적으로 관리하는 플랫폼이 새로운 표준이 될 가능성이 높다는 전망이다.

더글로이 관계자는 "우리가 개발하는 것은 글을 자동으로 작성하는 AI가 아니라, 여러 AI 에이전트가 협업하며 스스로 마케팅 업무를 수행하는 Agentic AI 시스템"이라며 "최종적으로는 사용자가 비즈니스만 등록하면 마케팅 전략 수립부터 실행, 검색 노출 관리까지 AI 에이전트가 자율적으로 수행하는 플랫폼으로 발전시키는 것이 목표"라고 밝혔다.

AI 업계에서는 생성형 AI 이후의 핵심 경쟁력이 개별 모델의 성능보다 여러 AI를 연결해 실제 업무를 수행하는 'Agentic AI 아키텍처'에 있다는 분석이 이어지고 있다. 지역 비즈니스 시장에서도 이러한 기술을 활용한 자율형 마케팅 플랫폼이 새로운 기술 트렌드로 자리 잡을지 관심이 모이고 있다.