# Marketing agent architecture

> SaaS vs. agents, three orchestration patterns, and circuit breakers

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[Marketing strategy for new brands](/en/courses/brand-marketing) 1. Brand strategy and agent architecture 2 / 15

# Marketing agent architecture

SaaS vs. agents, three orchestration patterns, and circuit breakers
Concept 32 XP 7 min

기존 마케팅 SaaS(HubSpot, Mailchimp, SEMrush 등)는 도구마다 따로 도는 워크플로우를 줍니다. AI 에이전트는 이를 하나의 오케스트레이션 레이어 로 묶어 분석 → 추천 → 사람 승인 속도를 높입니다.
SaaS 도구 vs AI 에이전트 SaaS 도구

- 도구 간 수동 연동(Zapier)
- 대시보드 확인 → 사람이 판단
- 기능별 구독료 누적
- 도구별 UI 학습 필요

AI 에이전트

- 에이전트가 직접 API 호출·파싱
- 분석 → 추천 → 사람이 승인
- 프롬프트+도구 정의로 확장
- 자연어 인터페이스

하이브리드 & 한국 시장 SaaS를 통째로 갈아치우기보다 SaaS 데이터를 에이전트가 읽고 분석 하는 하이브리드가 현실적입니다. 국내는 네이버 검색 API·카카오 비즈니스 API 같은 로컬 플랫폼 MCP 서버 를 함께 붙여야 시장을 정확히 봅니다.

## 오케스트레이션 3패턴

- 직렬(Sequential) — 앞 단계 출력이 다음 단계 입력. 데이터 의존성이 명확할 때 안정적이나 실행 시간이 길다
- 병렬(Fan-out/Fan-in) — 독립 분석을 동시 실행 후 통합. 실행 시간이 짧지만 통합 로직이 복잡할 수 있다
- 루프(Iterative Refinement) — 품질 기준까지 반복. 광고 카피·이메일 제목처럼 품질이 중요할 때 쓰나 토큰 소비가 많다

## 자동화 수준과 사람-in-the-loop

| 자동화 수준 | 설명 | 예시 |
| Level 0 | 사람이 직접 실행 | 수동 키워드 리서치 |
| Level 1 | 에이전트 초안 → 사람 검토 | 블로그 초안 생성 |
| Level 2 | 에이전트 실행 → 사람 승인 | 이메일 시퀀스 발송 |
| Level 3 | 에이전트 자율 실행 → 사후 리포트 | A/B 테스트 자동 종료 |

비용 서킷 브레이커 무한 루프·대량 호출로 비용이 급증하지 않도록 임계값을 겁니다: 단일 실행 토큰 50,000개 초과 시 중단, 시간당 $5 초과 시 일시 중지, 일일 $50 초과 시 당일 전면 중단, 월 예산 80% 도달 시 경고. 재시도는 지수 백오프(1→2→4→8초, 최대 3~5회)로.
핵심 정리

- SaaS를 대체하기보다 데이터를 에이전트가 읽는 하이브리드가 현실적이며, 국내는 네이버·카카오 MCP를 붙인다
- 작업 특성에 맞춰 직렬·병렬·루프 오케스트레이션 패턴을 고른다
- 분석·추천은 에이전트가 하되 최종 의사결정은 사람이 하고, 서킷 브레이커로 비용을 통제한다

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