Show GN: Sandy - AI 에이전트가 매번 생각하는게 답답해서 만들었습니다
(github.com/Sangkwun)AI 에이전트에 산데비스탄을 달아줬습니다.
자동화 에이전트가 사람보다 느리면 의미가 있을까요?
클릭 한 번에 몇 초씩 멈칫거리는 게 답답해서 생각해봤습니다.
사람도 반복하면 생각 없이 손이 먼저 움직이잖아요. AI도 그렇게 할 수 있지 않을까?
🐢 기존 에이전트
Observe → LLM 추론(느림) → Action → Observe → LLM... 반복
매 클릭마다 멈춰서 생각합니다.
🐇 Sandy
- 첫 실행: LLM이 워크플로우 파악 → 시나리오로 저장
- 이후: 시나리오 재생 (LLM 호출 없음)
한 번 뚫어놓은 길은 고민 없이 질주합니다.
LLM은 처음 길 찾을 때만 쓰고, 이후엔 저장된 시나리오대로 실행하니까 속도랑 비용을 동시에 잡을 수 있어요.
데모 (유튜브 영상 검색 → 재생):
- 왼쪽: 일반 에이전트(5배속)
- 오른쪽: Sandy (정속)
https://www.youtube.com/watch?v=nSKs8sy7o2c
이럴 때 유용합니다:
- E2E 테스트 자동화
- 회귀 테스트 (결정론적 실행)
- 여러 툴 연결 작업 (GitHub → Slack 알림 등)
MCP 서버 호환이라 브라우저 자동화 + API 호출을 하나의 시나리오로 묶을 수 있습니다.
GitHub: https://github.com/Sangkwun/sandy
솔직한 한계:
- UI 바뀌면 시나리오 다시 녹화 필요
- 동적 탐색보다는 반복 작업에 적합
질문이나 피드백 환영합니다. PR도 기다리겠습니다😊