Last Updated on 2025-07-11 by AEIAI.NET
“AI가 다 해준다”는 말, 솔직히 이제 지겹지 않으신가요? 광고만 보면 클릭 몇 번에 세상 모든 귀찮은 일이 사라질 것 같지만, 현실은 시궁창이죠. 어설픈 자동화 툴에 소중한 시간만 갈아 넣다가, 결국 ‘에이, 내가 하고 말지’ 하는 결론에 이르는 게 우리네 현실입니다.
저 역시 매일 아침 수십 개 경쟁사 사이트를 좀비처럼 떠돌며 신제품, 가격, 프로모션 정보를 엑셀에 복사-붙여넣기 하는 ‘데이터 막노동’에 시달려왔습니다. 이 지긋지긋한 굴레를 벗어나 보려고 여러 AI 에이전트를 전전했지만, 툭하면 길을 잃고 엉뚱한 데이터를 물어오는 탓에 마음을 접은 지 오래였습니다.
그러다 ‘Retriever AI’라는 녀석을 만났습니다. 또 뻔한 소리겠거니, 반신반의하며 직접 써봤습니다. 결론부터 말씀드리죠. 이건 좀 다릅니다. ‘진짜’ 웹 자동화의 가능성을 보여줬지만, 동시에 아직은 가야 할 길이 보인다는 명확한 한계도 드러냈습니다. 제가 직접 겪은 Retriever AI의 본질을 까칠하지만, 누구보다 솔직하게 살펴보겠습니다.
3줄 요약: 그래서 Retriever AI, 진짜 쓸만한가요?
- ‘투명인간’처럼 움직입니다: 원격 서버에서 화면을 훔쳐보는 방식이 아닙니다. 내 브라우저 안에서 웹페이지의 설계도(DOM)를 직접 읽고 움직여, 봇 탐지를 유유히 피하고 정확도가 차원이 다릅니다.
- 속도는 비현실적입니다: 여러 작업을 수십 개의 보이지 않는 탭에서 동시에 처리합니다. 경쟁사 10곳의 데이터 스크래핑에 커피 한 잔 내릴 시간도 채 걸리지 않았습니다. 벤치마크상으론 최대 7배 빠르다고 하네요.
- 비용은 거의 ‘공짜’에 가깝습니다: 내 구글 계정의 무료 Gemini API 키를 그대로 쓸 수 있습니다. 웬만한 작업은 돈 한 푼 안 들고, 유료 크레딧 비용마저 터무니없이 저렴해서 헛웃음이 나올 정도입니다.
Retriever AI의 핵심: 왜 ‘로컬 DOM 기반’이 게임 체인저인가
흉내 내는 ‘원격 조종’이 아닌, 진짜 ‘내 브라우저’에서
기존 AI 에이전트 대부분은 멀리 떨어진 클라우드 서버에서 가상 브라우저를 띄워 작동합니다. 웹사이트 화면을 스크린샷으로 찍어 “음… 저기 저 버튼처럼 생긴 걸 눌러봐”라고 추측하는 식이죠. 이러니 갑자기 튀어나온 팝업창 하나에 길을 잃고, 디자이너가 버튼 색깔만 바꿔도 엉뚱한 곳을 헤매기 일쑤였습니다.
하지만 Retriever AI는 접근법 자체가 근본부터 다릅니다. 크롬 확장 프로그램으로 설치되어, 다른 누구도 아닌 바로 ‘내 컴퓨터의 브라우저’ 안에서 직접 움직입니다. 웹페이지의 화려한 겉모습(스크린샷)이 아닌, 개발자만 보는 내부 설계도(DOM, Document Object Model)를 직접 해독하죠. ‘로그인 버튼’이라는 이름표(ID)를 가진 녀석을 정확히 찾아 클릭하니, 이건 마치 건물을 밖에서 쳐다보는 게 아니라 VIP 출입증을 가진 내부자처럼 행동하는 것과 같습니다.
이게 왜 결정적이냐면요, 웹사이트가 저를 ‘수상한 봇’이 아닌 ‘지극히 정상적인 사용자’로 인식하기 때문입니다. 제 로그인 정보와 쿠키를 그대로 쓰고, 제 PC 환경에서 접속하니 봇 탐지 시스템에 걸릴 확률이 극적으로 낮아집니다. 실제로 봇 방어가 깐깐하기로 악명 높은 링크드인(LinkedIn)에서 다른 클라우드 봇들이 줄줄이 차단당할 때, Retriever AI는 이미 로그인된 제 세션을 유유히 재사용하며 데이터를 파싱해냈습니다. 어설픈 성대모사와 진짜 목소리의 차이, 딱 그 정도의 격차입니다.
7배 빠른 속도와 81% 성공률, 직접 검증한 성능의 비밀
미친 속도의 비밀, ‘백그라운드 분신술’
솔직히 ‘7배 빠르다’는 광고 문구, 믿지 않았습니다. 하지만 직접 써보니 이건 과장이 아니더군요. Haluminate라는 벤치마크 테스트에서 Retriever AI는 평균 작업 처리 시간이 0.9분으로, 경쟁 클라우드 에이전트(6.35분)를 말 그대로 압도했습니다.
그 비결은 바로 ‘병렬 처리(Parallel Processing)’라는 기술입니다. 예를 들어 경쟁사 쇼핑몰 10곳의 가격 정보를 긁어오라고 시키면, 기존 툴은 1번 사이트 작업이 끝나야 2번으로 넘어가는, 답답한 한 줄 서기 방식이었죠. Retriever AI는 다릅니다. 10개의 보이지 않는 백그라운드 탭을 동시에 열어 한 번에 처리하고 결과를 합쳐버립니다. 매일 아침 1시간 넘게 저를 괴롭히던 경쟁사 분석이 단 몇 분 만에 끝나는 걸 보고 정말 헛웃음이 나왔습니다. 단순히 시간이 줄어드는 차원이 아닙니다. 이건 일하는 방식 자체를 뿌리부터 뒤흔드는 경험이었죠.
그래서, 똑똑하긴 한가? 팩트로 보는 정확도
빠르기만 하고 멍청하면 아무 소용 없겠죠? 저도 그게 가장 궁금했습니다. 놀랍게도 Retriever AI의 전체 작업 성공률은 81.39%로, 심지어 ‘사람이 AI를 옆에서 도와주는’ 방식(76.5%)보다도 높게 나왔습니다. 특히 가격, 프로필 정보처럼 정해진 정보를 ‘읽는’ 작업(데이터 스크래핑)에서는 성공률이 88.24%까지 치솟더군요.
물론 댓글을 달거나 복잡한 양식을 채우는 ‘쓰는’ 작업에서는 성공률이 65.63%로 떨어졌습니다. 하지만 이마저도 경쟁 툴(46.6%)을 압도하는 수치입니다. 더 중요한 건 실패의 ‘원인’입니다. 실패 사례 중 단 3.39%만이 캡챠나 봇 차단 같은 ‘환경’ 문제였고, 무려 96.61%는 우리가 내리는 명령(프롬프트)이나 모델을 개선하면 해결될 수 있는 ‘에이전트 논리’ 문제였습니다. 즉, 환경 탓을 할 게 아니라, 우리가 더 똑똑하게 명령을 내리면 해결될 문제라는 뜻입니다. 이건 절망이 아니라 희망이죠.
실제 업무 적용 후기: 쇼핑몰 데이터 스크래핑 자동화
지긋지긋한 경쟁사 분석, 10분 만에 끝내버리기
백문이 불여일견, 제 고질적인 문제였던 ‘경쟁사 일일 동향 보고’에 Retriever AI를 곧바로 투입했습니다.
- 구글 시트에 경쟁사 쇼핑몰 URL 15개를 그냥 붙여넣었습니다.
- 프롬프트 창에 이렇게 툭 던졌습니다: “각 URL 들어가서, 상품 이름, 할인가, 원래 가격, 리뷰 개수 긁어와. 그리고 원래 URL 옆에 착착 붙여줘.”
- 그리고 실행 버튼을 눌렀죠.
그러자 제 화면 뒤에서 보이지 않는 탭들이 번개처럼 열리고 닫히더니, 정말 몇 분 만에 텅 비었던 구글 시트가 데이터로 빼곡하게 채워지기 시작했습니다. 예전 같으면 한 시간은 족히 붙잡고 씨름했을 일이, 커피 한 잔 마시며 다른 생각 하는 동안 끝나버렸습니다. 이제 전 이 데이터를 보며 가격 전략을 짜고 제품 기획에만 온전히 집중하면 됩니다. 해방감이 이런 걸까요.
물론, 아직 완벽하진 않습니다.. 명확한 한계점
자, 이제 단점도 까놓고 말해야죠. 아직 완벽한 만능 일꾼은 아닙니다. 마우스를 올려야만 나타나는 ‘호버 메뉴’ 속 정보를 읽어내는 데 가끔 애를 먹더군요. 또, 미친 듯이 스크롤을 내려야 콘텐츠가 계속 로딩되는 ‘무한 스크롤’ 방식의 페이지에서 일부 데이터를 놓치는 경우도 있었습니다.
하지만 이런 단점들은 클라우드 에이전트들이 겪는 ‘팝업창 하나에 먹통이 되는’ 치명적인 문제에 비하면, 솔직히 귀여운 투정에 가깝습니다. 이런 문제들은 대부분 에이전트의 페이지 탐색 로직이나 프롬프트 해석 능력을 개선하면 해결될 수 있는 문제입니다. 즉, 플랫폼의 근본적인 한계라기보다는, 앞으로 업데이트를 통해 충분히 나아질 수 있는 ‘성장의 과정’으로 보였습니다.
Retriever AI vs 기존 자동화 툴 비교
| 구분 | Retriever AI (로컬 DOM 기반) | 클라우드 AI 에이전트 (원격 비전 기반) |
|---|---|---|
| 작동 방식 | 내 브라우저에서 웹 구조(DOM) 직접 분석 | 원격 서버에서 화면 캡처 후 이미지 분석 |
| 속도 | 매우 빠름 (병렬 처리) | 느림 (순차 처리) |
| 정확도/안정성 | 높음 (팝업, 레이아웃 변경에 강함) | 낮음 (시각적 요소에 매우 취약) |
| 봇 탐지 회피 | 강력함 (실제 사용자 환경과 동일) | 취약함 (데이터센터 IP, 가상 환경 노출) |
| 비용 | 매우 저렴 (무료 티어, 저렴한 크레딧) | 상대적으로 비쌈 (서버 유지 비용 전가) |
‘자동화의 환상’을 끝낼 현실적인 대안
자, 결론입니다. Retriever AI는 모든 걸 해결해 주는 마법 지팡이가 아닙니다. 여전히 사용자의 명확한 지시(프롬프트)가 필요하고, 가끔은 사소한 실수를 저지르기도 합니다.
하지만 중요한 것은 패러다임의 전환입니다. ‘원격 서버에서 어설프게 흉내 내는’ 방식이 아니라, ‘내 컴퓨터에서 직접 수행하는’ 방식으로 웹 자동화의 고질병이었던 속도, 안정성, 봇 탐지 이슈를 정면으로 돌파했다는 점입니다.
수많은 AI 에이전트들이 ‘가능성’만 보여주고 실무에서는 좌절감만 안겨줄 때, Retriever AI는 약간의 흠집은 있지만 ‘지금 당장 내 일을 확실하게 덜어주는’ 현실적인 결과물을 보여줬습니다. 반복적인 웹 데이터 스크래핑과 서식 제출 업무에 진절머리가 나셨다면, 속는 셈 치고 한 번쯤 이 영리한 로컬 사이드킥에게 일을 맡겨볼 만합니다.
지금 당장 지긋지긋한 반복 업무의 상징인 웹사이트 10개를 탭에 열어두고, 딱 한 문장만 던져보세요. “여기서 이 정보들만 뽑아서 표로 만들어줘.” 그 몇 분의 경험이, 당신의 ‘데이터 막노동’에 마침표를 찍어줄 첫걸음이 될 겁니다.
네, 놀랍게도 가능합니다. 구글의 Gemini Flash 모델은 꽤 넉넉한 무료 API 사용량을 제공하는데요, Retriever AI는 이 키를 연동해 쓸 수 있습니다. 웬만한 개인적인 작업량이라면 추가 비용 없이 충분히 사용 가능합니다. 만약 작업량이 많아져도 10달러 단위로 크레딧을 구매할 수 있는데, 비용이 워낙 저렴해서 부담이 거의 없습니다.
좋은 질문입니다. 역할이 좀 달라요. 자피어나 n8n은 주로 API가 잘 갖춰진 서비스들을 ‘연결’하는 다리 역할에 특화되어 있습니다. 반면 Retriever AI는 API가 없는 일반 웹사이트의 정보를 직접 긁어오거나, 웹 양식을 채우는 등 ‘브라우저 안에서의 행동’ 자체를 자동화하는 해결사에 가깝습니다. 이 둘을 함께 쓰면(예: Retriever AI로 데이터 스크래핑 후 Zapier로 슬랙 알림 전송) 거의 모든 디지털 업무를 자동화할 수 있습니다.
그럼요. 코딩 지식은 전혀 필요 없습니다. “이 웹사이트 목록에서 제품명이랑 가격 찾아서 구글 시트에 정리해 줘”처럼, 사람에게 시키듯 명확하게 이야기하는 것만으로도 충분히 작동합니다. 물론 아주 복잡하고 특수한 작업을 시키려면 약간의 요령이 필요할 수는 있겠죠.
