AI 에이전트를 만들려면 복잡한 프레임워크를 배워야 할까요? 아니면 버전 관리가 불가능한 시각적 도구를 써야 할까요? AgentUse는 이 딜레마를 마크다운 파일 하나로 해결합니다.

AgentUse는 마크다운 파일만으로 프로덕션급 AI 에이전트를 만들 수 있는 CLI 프레임워크입니다. Claude Code의 마크다운 기반 설정에서 영감을 받아, 한 걸음 더 나아갔죠. 설정 파일이 아니라 마크다운 파일 자체가 실행 가능한 에이전트입니다.

출처: AgentUse GitHub – agentuse
출처: AgentUse Quick Start – AgentUse

AgentUse가 해결하는 문제

기존 에이전트 프레임워크는 불가능한 선택을 강요했습니다. 드래그 앤 드롭 도구는 간단하지만 버전 관리가 악몽이고, 코드 프레임워크는 강력하지만 “Hello World” 하나 만들려면 수백 줄의 보일러플레이트가 필요했죠.

AgentUse는 Infrastructure-as-Code 철학을 AI 에이전트에 적용했습니다. 마크다운 파일이 곧 에이전트라는 뜻이죠. 이게 가능하면:

• Git으로 관리: diff, merge, review가 자연스럽게 작동합니다
• URL로 공유: gist 공유하듯 에이전트를 공유할 수 있습니다
• 학습 곡선 제로: README 작성할 줄 알면 에이전트를 만들 수 있습니다

10초 만에 시작하기

설치 없이 바로 실행해보겠습니다:

# 원격 에이전트를 바로 실행 (설치 불필요)
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... npx -y agentuse@latest run https://agentuse.io/hello.agentuse

첫 에이전트를 만들어볼까요? hello.agentuse 파일을 만듭니다:

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model: anthropic:claude-3-5-haiku-latest
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사용자에게 인사하고 어떻게 도울 수 있는지 물어보세요.

실행은 한 줄이면 끝입니다:

agentuse run hello.agentuse

실전 활용 사례

일일 리포팅 자동화

매일 아침 9시에 판매 지표를 요약하는 에이전트입니다. PostgreSQL MCP 서버를 연결해 데이터베이스를 직접 조회하고, 트렌드와 알림이 포함된 경영진 리포트를 자동으로 생성합니다. cron에 등록하면 끝이죠.

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model: openai:gpt-5
mcpServers:
  postgres:
    command: uv
    args: ["run", "postgres-mcp"]
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어제의 sales_metrics 테이블 데이터를 조회하세요.
트렌드와 알림이 포함된 경영진 요약 리포트를 생성하세요.

SEO 성능 모니터링

주간 단위로 GitHub Actions에서 실행되는 SEO 분석 에이전트입니다. DataForSEO MCP 서버로 경쟁사 3곳과 순위를 비교하고, 키워드 기회와 콘텐츠 격차를 분석해 CMS용 JSON으로 출력합니다.

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model: openai:gpt-5
mcpServers:
  dataforseo:
    command: "npx"
    args: ["-y", "dataforseo-mcp-server"]
---

https://blog.example.com/blog-post의 SEO 성능을 분석하세요.
우리 분야 상위 3개 경쟁사와 순위를 비교하세요.
키워드 기회와 콘텐츠 격차 분석을 생성하세요.
CMS용 JSON 형식으로 추천사항을 출력하세요.

소셜 미디어 자동화

6시간마다 실행되는 X(트위터) 봇입니다. Exa 검색 도구로 트렌딩 기술 주제를 찾아내고, 5개의 흥미로운 포스트를 생성한 뒤 가장 좋은 것을 선택해 자동으로 게시합니다.

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model: openai:gpt-5
mcpServers:
  twitter:
    command: npx
    args: ["-y", "@enescinar/twitter-mcp"]
  exa:
    command: npx
    args: ["-y", "exa-mcp-server", "--tools=web_search_exa"]
---

Exa로 트렌딩 기술 주제를 검색하세요.
현재 트렌드 기반으로 5개의 흥미로운 포스트를 생성하세요.
가장 좋은 포스트를 선택해 X에 게시하세요.

AgentUse를 선택하는 이유

1초 이하 시작 시간과 최소한의 의존성으로 가볍게 시작하지만, 자동 재시도, 스트리밍, 에러 복구 같은 프로덕션 기능을 기본 제공합니다. Anthropic, OpenAI, OpenRouter 등 여러 AI 제공자를 지원하고, MCP 서버 통합으로 데이터베이스부터 API까지 연결할 수 있습니다.

가장 큰 장점은 역시 단순함입니다. 마크다운 파일 하나로 에이전트를 정의하고, Git으로 관리하고, URL로 공유합니다. 복잡한 설정이나 프레임워크 학습 없이 바로 시작할 수 있죠. CI/CD 파이프라인, cron 작업, 서버리스 함수 어디든 배포 가능합니다.

자동화가 필요하다면, AgentUse로 10초 만에 시작해보세요.

참고자료:

• AgentUse Introduction – AgentUse

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