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리옵트 핸드북
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Agentic MVP

핵심 개념

Agentic MVP 원리가설을 문장으로 고정실험 설계실험 타입 선택

Agentic 운영

Agentic 운영 체계컨텍스트 팩7일 실행 플랜

측정 & 품질

계측(Measure) 최소 세트품질·보안·신뢰

출시 & 의사결정

출시 & 성장 실험Go / Pivot / Kill템플릿 & 프롬프트

부록

업데이트 내역검증 리포트
핸드북›Agentic MVP
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Agentic MVP

AI 에이전트로 제품·GTM 학습 루프를 더 빠르게 굴리는 MVP 운영 핸드북

최근 수정된 챕터

  • 실험 설계2026.07.01

    24~72시간 루프를 의사결정 가능한 실험으로 만드는 법. 실험 브리프 8항목, Primary 지표·중단 기준 고정, 처음 5~10명 인터뷰로 정성 데이터를 확보하는 절차를 정리합니다.

  • 계측(Measure) 최소 세트2026.06.20

    MVP 의사결정에 필요한 이벤트 8~12개, GTM 신호, 퍼널·오류·리텐션 대시보드를 최소 비용으로 설계하고 해석하는 방법과 팀 운영 기준을 정리합니다.

  • Agentic 운영 체계2026.06.20

    AI 에이전트를 개발 보조가 아닌 제품·GTM 실험팀으로 운영하는 체계. 역할 분리, 도구 레이어, 30~90분 티켓, 권한 설계로 제품 신호를 더 빨리 만드는 방법을 다룹니다.

  • 컨텍스트 팩2026.06.20

    에이전트에 반복 주입하는 작은 운영 문서. CLAUDE.md/AGENTS.md 계층, 제품 약속·금지 행동 고정, 세션 간 진행 파일·compact로 맥락을 잃지 않게 만드는 방법을 정리합니다.

  • Go / Pivot / Kill2026.06.20

    Agentic MVP는 완성이 아니라 결정을 배송합니다. Go/Pivot/Kill 판정 신호, Pivot 7종, A~D 증거 등급, 확증 편향·매몰 비용 함정을 피하는 학습 리포트 작성법을 다룹니다.

Agentic MVP는 AI 에이전트를 "코드 생성기"가 아니라 학습 루프를 단축하는 팀원으로 운영하는 방식입니다. 이 핸드북은 Claude Code, Codex, MCP, A2A, Agents SDK 같은 도구 흐름을 제품·GTM 검증에 연결해 가설 → 실험 → 계측 → 판정을 24~72시간 단위로 굴리는 실전 전략을 정리합니다.

핸드북이 해결하는 문제

기능을 많이 만드는 게 아니라 확실한 학습을 빠르게 얻는 게 목적입니다. MVP는 "완성품"이 아니라 "의사결정 가능한 증거"입니다.

가설, 실험, 계측, 의사결정이 연결된 Agentic MVP 운영 루프

핵심 요약

  • 시장 신호를 먼저 얻기: 랜딩/카피/채널/가격 반응을 구현 전에 검증
  • 더 싸게 실험하기: Fake Door / Wizard-of-Oz / Concierge로 자동화 전에 신호 확보
  • Thin Slice만 만들기: 실제 사용자가 한 번 끝까지 통과하는 핵심 여정만 구현
  • 에이전트 운영 체계 만들기: Discovery / GTM / Build / Risk 역할을 나눠 반복 비용 축소

2026-05-07 업데이트

  • 최신 AI 에이전트 트렌드를 제품/GTM 관점으로 재정리: 코드 생성보다 시장 신호 수집 속도에 집중
  • MCP/A2A/Agents SDK 흐름 반영: 도구 연결, 에이전트 간 협업, specialist-as-tool 운영 패턴 추가
  • GTM 실험 강화: 메시지, 채널, 가격, 온보딩, 세일즈 신호를 MVP 판정 지표로 통합
  • Agentic AI 보안 지침 반영: 최소 권한, 사람 승인, 관찰 가능성, 롤백, containment 기준 추가
  • 표지와 핵심 챕터 5곳에 ImageZoom 삽화 6장 추가

핸드북 구조

목차

Ch1. Agentic MVP 원리

"학습 속도" 중심의 MVP 정의와 운영 원칙

Ch2. 가설을 문장으로 고정

타겟/문제/가치/측정/판정 기준 템플릿

Ch3. 실험 설계

24~72시간 루프, 지표, 중단 기준

Ch4. 실험 타입 선택

Fake Door / WoZ / Concierge / Thin Slice 선택 가이드

Ch5. Agentic 운영 체계

Discovery / GTM / Build / Risk 역할 분리와 운영 가드레일

Ch6. 컨텍스트 팩

에이전트가 읽는 제품·시장·실험 컨텍스트 설계

Ch7. 7일 실행 플랜

Day 0~7 산출물과 에이전트 활용 체크리스트

Ch8. 계측(Measure) 최소 세트

이벤트 8~12개와 GTM 신호로 판정 가능한 대시보드 만들기

Ch9. 품질·보안·신뢰

QA, PII, agentic AI 권한, 모니터링, 롤백 가드레일

Ch10. 출시 & 성장 실험

메시지/채널/가격 실험을 싸게 돌리는 방법

Ch11. Go / Pivot / Kill

학습 리포트 1장과 의사결정 메모 템플릿

Ch12. 템플릿 & 프롬프트

복붙해서 쓰는 문서/티켓/프롬프트 모음

부록. 업데이트 내역

핸드북 변경 로그 — 제품 변화와 반영 근거 추적

부록. 검증 리포트

핸드북 콘텐츠의 정합성·참고문헌·방법론 검증 결과

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  • Claude Code 사용법/멀티세션/자동화는 Claude Code 고급 활용에서 더 깊게 다룹니다.
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Agentic MVP 원리

Agentic MVP의 핵심은 개발 속도가 아니라 시장 학습 속도입니다. Thin Slice·자동화 후순위·판정 기준 선고정이라는 3가지 가속 레버와 팀 운영 원칙, DoD를 정리합니다.

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