AI 브라우저 에이전트를 활용한 기업 워크플로우 자동화 혁신

기업의 워크플로우 자동화, AI 브라우저 에이전트로 어떻게 달라지는가?

소개: 전통적인 자동화 방식의 한계와 변화를 요구하는 환경

기업 내 다양한 부서에서는 여전히 웹 기반 애플리케이션들을 사용하여 핵심 프로세스를 처리하고 있습니다. 그러나 수많은 시스템 간의 수동 입력, 검증 및 컨텍스트 전환은 운영 효율성을 떨어뜨리고 컴플라이언스 이슈까지 발생시키고 있습니다. 자동화를 도입하고자 API 연동, RPA, BPM 등 다양한 방식이 쓰이고 있으나, 이는 비정형 업무나 자주 변하는 UI를 따라잡기에는 취약합니다. 이런 상황에서 ‘에이전트 기반 브라우저 자동화’ 방식이 주목받고 있습니다.

본론: AI 에이전트를 통한 브라우저 자동화 방식의 구성과 활용

AI 브라우저 자동화는 단순한 스크립트자동화가 아닙니다. Amazon은 Amazon Bedrock AgentCore와 AI 에이전트(Amazon Nova Act, Strands Agent 기반)를 조합해 지능적이고 대규모 자동화가 가능한 프레임워크를 구성했습니다. 특히, API가 없는 전자상거래 사이트 간의 주문 처리 자동화는 좋은 예시입니다.

해당 시스템은 ECS Fargate에서 실행되는 FastAPI 백엔드 및 React 프론트엔드를 기반으로 하며, 실시간 오더 처리 진행을 위해 WebSocket을 사용합니다. 주문 데이터는 CSV 업로드 또는 웹 UI에서 입력되며, AI 에이전트가 Bedrock 기반 브라우저를 통해 익명 세션을 생성하여 각 리테일 웹사이트에 접속, 주문 처리, 결제, 검증 등을 이행합니다.

이 프레임워크의 핵심 구성요소와 사용법은 다음과 같습니다:

1. Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool: 안전한 브라우저 세션을 생성해 웹 상호작용 자동화를 지원
2. Secrets Manager + DCV Streaming: 리테일 사이트에 안전하게 로그인하고 제어 가능한 실시간 브라우저 뷰 제공
3. Nova Act, Strands + Playwright 조합: 시각 기반 분석 또는 DOM 구조 분석 방식으로 비정형 폼 입력에 대응

특히 AI 에이전트는 다음과 같은 자동화 활용 가이드를 통해 업무 효율을 극대화합니다:

• 주문 입력 시 URL, 사이즈, 색상, 고객 정보, 배송 주소를 자동으로 추출하여 입력
• 품절 제품 처리, CAPTCHA 등 복잡한 예외 상황 발생 시 사람에게 알림 후 제어 반환
• 세션 영상, 화면 캡처, 로그를 포함한 종합적인 모니터링 기능 탑재

사례를 통해 보는 기업 환경 적용 방식

전자상거래 기업뿐 아니라, 인사시스템의 계정 발급 절차, 고객센터의 티켓 대응, 회계 부서의 청구서 검증 등 다양한 부서에서 완전 수동이거나 규칙 기반 자동화에 한계를 느끼는 작업들에 AI 에이전트를 접목할 수 있습니다. 기존 대비 최대 70% 이상의 워크플로우 자동화율을 기대하며, 단계별 자동화 및 사람이 개입 가능한 구조는 변화 대응에도 유연하게 작용합니다.

결론: 지능형 브라우저 자동화의 미래 가능성

지금까지의 자동화는 정형 업무에 한정되거나 유지보수가 어려운 한계가 있었습니다. 하지만 AI 기반 브라우저 자동화를 활용한다면 사람의 판단이 필요한 비정형 업무까지 높은 정확도로 처리할 수 있게 됩니다.

결과적으로 운영비용 절감, 업무 처리 속도 단축, 사람 오류 감소 등의 효과를 기대할 수 있으며, 복잡한 시스템 통합 없이도 기존 구성을 기반으로 AI 자동화를 구현할 수 있는 현실적인 선택지가 됩니다.

기업들이 '어떻게 자동화할 것인가'에 대해 고민할 때, 에이전트 기반 AI 브라우저 자동화는 중요한 비교 대상이자 배포 가이드로 참고할 수 있는 혁신 포인트입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/ai-agent-driven-browser-automation-for-enterprise-workflow-management/