크론으로 돌리던 개인 워크플로우가 하룻밤 새 투자 리서치 서비스로 나왔다

밤 9시, 한 참여자가 로컬 클로드와 코덱스를 크론으로 엮어 자동화해온 워크플로우를 오픈소스로 공개할 만한지 물으며 대화가 시작됐다.

"크론기반 자동화 워크플로우 설계해둔 내용인데 혹시 이런걸 오픈소스로 올리면 수요가 있을까요?"

반응은 곧바로 실제 사용 여부를 캐묻는 쪽으로 향했다. 프로토타입인지 실사용 중인지를 묻는 질문에, PC에서 젬마4로 테스트한 뒤 공개하겠다는 구체적인 계획이 돌아왔다.

"오 이건 프로토타입인거죠? 실제 사용하고 계신건가요?!"

"테스트로는 제 pc에 젬마4로 테스트 해보고 올리려고 합니다"

가벼운 로컬 모델로 먼저 검증한 뒤에 공개하겠다는 순서는, 크론으로 짠 자동화라도 곧바로 남에게 넘기기 전에 스스로 신뢰를 쌓는 절차를 거치고 있다는 뜻으로 읽힌다. 몇 시간 뒤 대화는 오픈소스 공개가 아니라 베타 서비스 발표로 방향을 틀었다. 여러 AI 에이전트가 공개된 투자 데이터를 각자의 관점에서 분석해 하나의 리서치로 합쳐주는 서비스라는 소개였다.

"TitanFlow는 여러 AI 에이전트가 공개된 투자 데이터를 수집하고, 서로 다른 관점에서 분석·검토한 결과를 하나의 리서치로 정리해 제공하는 AI 투자 리서치 서비스입니다."

한 명의 에이전트가 아니라 여러 에이전트가 서로 다른 관점에서 같은 데이터를 검토한 뒤 하나로 합치는 구조라는 설명이다. 개인이 크론으로 짜둔 자동화가 여러 에이전트를 굴리는 서비스 형태로 확장됐다는 뜻이기도 하다. 이후 대화는 실용적인 확장 아이디어로 이어졌다. 이메일 발송 기능을 붙이면 실제 알림 서비스로도 쓸 수 있겠다는 제안이었다.

"gmail send api를 쓴다면 구현은 가능할건같아요!"

개인용으로 짜둔 크론 자동화가 공개 여부를 저울질하던 몇 시간 사이에 정식 베타 서비스로 모습을 바꾼 흐름은, 이 방에서 개인 워크플로우 도구와 상용 서비스 사이의 거리가 그리 멀지 않다는 점을 보여준다. 오픈소스로 풀지, 서비스로 만들지를 고민하던 질문 하나가 같은 밤 안에 구체적인 제품 소개로 이어졌다는 점에서, 아이디어에서 서비스까지의 거리가 이 방 안에서는 하룻밤 수준으로 짧아졌다는 인상을 남겼다.

투자 리서치라는 영역을 골랐다는 점도 눈에 띈다. 공개된 데이터를 여러 에이전트가 각자 다른 관점에서 분석한다는 설명은, 한 명의 판단에 기대는 대신 여러 시각을 교차시켜 결과물의 신뢰도를 높이려는 의도로 읽힌다. 크론으로 개인 작업을 자동화하던 사람이 여러 에이전트를 동시에 굴리는 서비스 구조까지 손수 설계했다는 점에서, 이 방에서 자동화 도구를 다루는 수준이 개인 생산성 스크립트를 넘어선 지 오래라는 사실도 함께 드러난다.

이메일 발송 기능을 붙이면 알림 서비스로도 확장할 수 있겠다는 제안이 곧바로 뒤따랐다는 점 역시 같은 맥락이다. 리서치를 만들어내는 단계에서 그치지 않고, 그 결과를 사용자에게 어떻게 전달할지까지 실시간으로 설계가 덧붙여진 셈이다. 질문 하나로 시작된 대화가 수집·분석·전달까지 갖춘 서비스 구조로 완성되기까지, 이 방에서는 채 몇 시간이 걸리지 않았다.