구글의 오픈소스 AI 에이전트 ‘제미나이 CLI’ 톺아보기

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5시간 전

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지난 6월 25일(현지시간) 구글은 AI 서비스 제미나이의 CLI(Command-Line Interface) 버전인 제미나이 CLI를 공개했습니다. 이 과정에서 구글의 공개 글이 잠시 내려갔다가, 다시 재공개되는 사소한 해프닝도 있었는데요. 이번 글에서는 구글이 새롭게 공개한 제미나이(Gemini) CLI란 무엇이고, 어떤 기능이 있고, 어떻게 활용할 수 있을지 함께 알아보겠습니다.

AI 시대의 ‘CLI’

먼저 CLI가 무엇인지, 그리고 이 AI 서비스에서 다른 방식과는 어떤 차이가 있는지 짚어 보겠습니다. CLI는 앞서 언급한 커맨드라인 인터페이스를 줄인 단어로, 우리가 일반적으로 볼 수 있는 그래픽 기반의 프로그램이 아닌 터미널에서 실행할 수 있는 프로그램을 의미합니다. CLI의 예시로는 개발자라면 익숙할 ls, cd, rm 같은 운영체제 명령어나 Git, npm, pip, docker 같은 개발도구, 그리고 오늘 소개할 gemini, codex, claude code 등의 AI 서비스가 있습니다.

여기서 오늘 글의 주제인 제미나이 외에도 클로드나 코덱스, 코파일럿 등의 AI 서비스들은 왜 CLI로 기능을 확장했을까요?

이 CLI 프로그램들은 마우스와 터치 등 그래픽 조작을 할 수 없고, 정확한 명령어를 사용해야 하므로 사용 방법이 직관적이지 않다는 단점이 있습니다. 그러나 스크립트 작성과 파이프라인을 만들어 자동화할 수 있고, 시스템 자원을 적게 사용하여 성능이 더 우수합니다. 또한 복잡하고 세밀하거나, 반복적인 작업을 효과적으로 할 수 있는 특징이 있습니다.

AI 서비스를 제공하는 4가지 방법

AI 서비스는 1. 사용자가 프롬프트를 입력하고, 2. AI 모델이 프롬프트에 가장 적합한 답변을 한다는 두 가지 단계로 구성됩니다. 그렇기 때문에 이 두 가지만 만족한다면, 다양한 방법으로 서비스를 제공할 수 있었습니다. 이 방법에는 주요 4가지 방법이 있습니다.

먼저 웹 기반의 서비스는 인터넷 브라우저에서 URL을 입력하여 나타나는 페이지에 접속하면, 사용자가 프롬프트를 입력할 수 있는 영역과 그 결과를 사용자에게 제시하는 화면을 통해, AI 모델과 상호작용을 할 수 있습니다. 앱 기반 서비스도 이와 기본 원리는 크게 다르지 않습니다.

웹 서비스의 장점은 계정 로그인을 제외하면 AI 서비스를 사용하기 위해 설치와 같은 별도의 준비가 필요하지 않습니다. 심지어 로그인하지 않아도 제한된 성능으로 사용할 수 있습니다. 그렇기 때문에 빠르게 쉽고 AI 서비스를 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 프롬프트를 입력하기 위해서, 또는 결과를 적용하기 위해서는 사용자가 추가로 행동해야만 합니다. 예를 들어, 작업하고 있는 대형 개발 프로젝트에 대해 AI를 사용하려면 코드 파일을 컨텍스트로 전달하기 위해 업로드하거나, 코드에 직접 복사하여 붙여 넣어야 합니다.

물론 lovable이나 firebase studio처럼 웹 페이지에서 결과를 바로 코드에 연동하고, 확인할 수 있도록 하는 ‘AI 노코드’ 서비스들도 있습니다. 다만 이 방법들은 클라우드를 기반으로 작업하기 때문에, 프로토타입 이상의 대규모 프로젝트 개발에는 한계점을 나타낼 수도 있습니다.

AI 서비스를 제공하는 두 번째 방법은 별도의 프로그램(클라이언트)으로 제공하는 방법입니다. 이 프로그램은 모바일 앱과는 구분을 지어서 생각하면 좋으며, 프로그램의 범위에는 ChatGPT 데스크탑, Claude 데스크탑 혹은 VS Code나 Cursor, Windsurf, Trae 등의 IDE(Integrated Development Environment, 통합개발환경)도 포함하겠습니다.

이 방법은 프로그램을 설치해야 한다는 추가 단계가 필요하지만, 웹 브라우저에서 제공하지 못하는 기능들을 사용할 수 있습니다. 이 기능에는 사용자 PC의 로컬 파일과의 연동을 통해 코드 베이스를 컨텍스트로 작업하거나, 프롬프트에 대한 결과를 코드에 바로 반영하는 등이 있습니다.

그리고 웹 브라우저에서 미처 제공하지 못하는 조금 더 AI에 집중된(AI-centric) 기능을 사용할 수 있습니다. 이 예시에는 다른 외부 서비스를 프로그램에서 AI가 활용할 수 있도록 연결하는 MCP가 있습니다.

AI 서비스를 제공하는 세 번째 방법은 익스텐션입니다. 여기서 익스텐션은 독립적으로 사용할 수 있는 프로그램이 아닌 다른 웹 브라우저나, IDE 등의 프로그램에서 추가 설치를 통해 원 프로그램의 기능을 확장, 추가하는 목적의 프로그램을 의미합니다. Gemini in Chrome이나 GitHub Copilot이 이 예시에 해당합니다.

이 익스텐션 방법은 프로그램과 웹서비스의 중간 정도의 특징이 있어 설치가 상대적으로 쉽고, 원 프로그램에서 제공하는 기능들을 효과적으로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 대신 원 프로그램의 기능에 종속된다는 한계점도 있습니다.

마지막으로 소개할 방법은 AI 서비스를 CLI 프로그램으로 제공하는 방법입니다. 예를 들어, 터미널에서 gemini를 입력하면 프로그램이 실행되고 그 안에서 프롬프트를 입력하여 AI가 제공하는 기능을 사용합니다. 이렇게 터미널에서 CLI로 사용하면 그래픽 기반의 작업을 지원하지 않는다는 간단하고 명백한 약점이 생깁니다.

마이크로소프트나 애플이 GUI를 효과적으로 상용화시킨 결과로, 개인에게 PC가 공급되었음을 고려하면 이는 AI 서비스를 더 다양한 사용자를 타깃으로 하는 방향에는 도움이 되지 않습니다. 그러나 CLI는 그래픽이라는 기능을 포기하는 것으로 이전의 웹, 프로그램, 익스텐션 방법에서 얻지 못하는 자유도라는 핵심 장점을 얻고, 이 덕분에 다른 방법에서 제공하기 어려운 모든 기능을 제공할 수 있습니다.

이 자유도는 다른 프로그램에 한정하지 않고, CLI 프로그램에서 제공하는 자체 기능들을 실행하게 해, 독립된 AI 에이전트로써의 작업을 포함합니다. 이 독립성으로 인해 AI에게 특정 작업을 시켜둔 다음, 그동안 새로운 터미널 혹은 다른 프로그램을 실행하여 여러 작업을 효과적으로 멀티태스킹할 수 있습니다.

또한 AI CLI에서 제공하는 기능 외에도 다른 독립적인 CLI 프로그램을 호출하여 수많은 기능으로의 확장성을 가질 수 있습니다. 이 확장에는 MCP, A2A도 포함합니다. 예를 들면, 코드를 만들고 Git 명령어를 호출하여 CI/CD 프로세스를 독립적으로 실행할 수 있습니다.

이어서 crontab과 같은 잡 스케줄러를 사용하여 사용자가 설정한 특정 패턴에 따라, CLI 프로그램을 반복하게 하여 자동화를 구현할 수 있습니다. 예를 들면, 매주 월요일 오전 7시에 특정 키워드 관련 뉴스를 AI가 정리해서 알림을 만들어주는 서비스를 구현할 수 있습니다.

요약하면 AI 서비스를 제공하는 방법에는 크게 4가지가 있으며, 웹 서비스와 프로그램(클라이언트), 익스텐션, 마지막으로 CLI 프로그램이 있습니다. 커피를 마시는 것에 비유하면, 웹 서비스는 프렌차이즈 카페에 가서 편리하게 커피를 주문해 마시는 것, 프로그램은 집에 커피 머신을 설치하여 내 취향대로 커피를 마시는 것, 익스텐션은 다른 요리에 커피 향을 추가해 즐길 수 있는 커피시럽, CLI는 원두부터 모든 방법을 자신이 준비하여 내가 원하는 대로 자유롭게 커피를 즐기는 것으로 생각해 볼 수 있습니다.

제미나이 CLI 주요 특징

이제 제미나이가 왜 CLI를 제공했는지, CLI 방식에는 어떤 장단점들이 있는지 알아보았으니, 구체적으로 제미나이 CLI를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 설치 이전에 먼저 구글에서 소개한 내용을 토대로 주요 특징을 훑어볼게요.

1) 오픈소스

구글은 제미나이 CLI를 ‘an open-source AI agent’로 정의하고 있습니다. 여기서 AI 에이전트는 AI를 사용하여 독립적으로 작업할 수 있는 에이전트를 의미하고, 오픈소스는 말 그대로 제미나이 CLI의 소스 코드를 공개하여 누구나 프로그램 개발에 기여할 수 있음을 의미합니다. 실제로 (구글 소속이 아니지만) 문서 중 ‘recieved’라는 오타를 ‘received’로 수정하여 기여한 개발자도 있습니다. 또한 코드가 공개되어 있어 프로그램이 실제로 어떻게 작동하는지, 제미나이 CLI의 보안 원리에 대해서도 알 수 있습니다.

*제미나이 CLI는 OpenAI의 codex와 마찬가지로깃허브 리포지터리에 아파치 2.0 라이센스로 공개되어 있지만, 클로드 code는 공개되어 있지 않습니다.

2) 확장성

제미나이 CLI에서는 구글 실시간 검색이나 딥 리서치 기능과 코드 리뷰 등 웹과 익스텐션 형태로 제공하던 제미나이에서 제공하던 기능 또한 제미나이 CLI에서 사용할 수 있습니다. 추가로 MCP 확장을 통해 구글의 다른 서비스인 Veo나 imagen을 활용해 영상을 생성하는 것도 가능합니다. 이 부분은 간단한 예시로 다루겠습니다.

3) 대용량

제미나이 CLI를 사용하기 위해서는 계정이 필요합니다. 이에는 구글(지메일) 계정이 필요하며 제미나이의 최신 모델인 제미나이 2.5-pro를 분당 60회, 하루 1,000회까지 무료로호출할 수 있습니다. 이는 하루 8시간 근무를 기준으로 분당 2회 정도를 쉬지 않고 계속 호출할 수 있는 양으로, 보통의 개발 작업에는 충분히 활용할 수 있습니다. 만약 자동화 작업등에 활용하여 사용량이 더 필요한 경우, 별도로 API 키를 발급받아 사용량 기반의 요금 정책을 적용할 수 있습니다.

제미나이 CLI 설치하기

이제 실제로 제미나이 CLI를 설치해 보겠습니다. 먼저 제미나이 CLI를 사용하기 위해선 node 18 버전 이상이 설치되어 있어야 합니다. 터미널을 실행한 후, node -v를 입력했을 때 아래처럼 결과가 나오면 설치와 실행에 문제가 없습니다.

이어 제미나이 CLI 리포지터리의 설명대로 npx나 npm을 이용하여 설치합니다. 이 두 방법의 차이는 일회성으로 실행하는지(npx) 혹은 패키지를 PC의 모든 작업 위치에서 실행할 수 있도록 설치하는 지(npm)입니다. 설치 과정에서 파일을 작업하기 때문에 필요하면 관리자 권한(sudo)을 주어 실행합니다.

마지막으로 gemini를 입력하고 엔터를 눌러 제미나이 CLI 프로그램을 실행합니다. 만약 제미나이 CLI를 처음으로 실행한다면, 테마 색상 설정과 구글 계정 연동 작업이 필요합니다. 이 작업은 키보드의 방향키와 엔터를 사용합니다.

모든 설정을 마쳤다면 아래와 같은 화면을 확인할 수 있습니다.

제미나이 CLI에 입력하는 프롬프트는 자연어 입력도 가능하고, 터미널 명령어도 실행 가능합니다. 먼저 터미널 명령어의 예시인 ls 를 입력 후 엔터를 클릭하면 현재 위치한 디렉터리의 내용을 확인하고 이를 설명합니다. 저는 ~/Documents/gemini를 새롭게 만들어 해당 디렉터리에서 작업했습니다.

제미나이 CLI 사용기: 달려라 요고

이제 제미나이 CLI를 사용해 프롬프트로 간단한 프로그램을 만들어 보겠습니다. 이를 위해 “write simple t-rex game but cat is running instead of dinosaur”라는 프롬프트를 사용합니다. 여기서 t-rex game은 크롬 브라우저에서 네트워크가 연결되지 않았을 때 플레이할 수 있는 간단한 게임입니다. (후술하겠지만 프롬프트를 반드시 영어로 작성해야 하는 것은 아닙니다.)

이제 제미나이는 프롬프트를 해석해. 어떤 작업을 할 예정인지 기획을 하고, 이대로 실행할지를 사용자에게 묻습니다.

이후 Yes를 입력하여 사용자가 작업을 허가하면, t-rex 게임에 필요한 웹 페이지의 구성요소: HTML, CSS, JavaScript 파일을 디렉터리에 생성합니다.

이 코드의 내용은 파일 생성 전 터미널에서도 미리 확인해 볼 수 있습니다.

오류 수정

제미나이 CLI를 사용해 만든 t-rex 게임의 실행 결과는 아래와 같으며, 여기엔 두 가지 문제점이 있습니다.

로컬 PC에서만 사용할 수 있다.
프롬프트에 cat을 명시했지만, 결과에는 고양이가 없다(!)

이 중 첫 번째 문제를 먼저 해결하기 위해 이 웹페이지를 깃허브 페이지를 사용해, 배포하도록 제미나이 CLI에 요청하겠습니다.

그 결과 현재 작업 중인 디렉터리에 Git init 명령어를 실행하여 깃을 초기화한 다음, Git add, Git commit 등 필요한 작업도 실행합니다. 만약 MCP 기반의 Github API를 사용한다면, 제미나이 CLI가 독립적으로 깃허브 리포지터리를 만드는 것도 가능한데요. 이를 설정하진 않았기 때문에, 제미나이 CLI에서는 리포지터리는 사용자가 직접 만들고 결과 주소를 입력하도록 요청합니다.

제미나이가 요청한 대로 리포지터리를 생성하고 주소를 입력하면, gh-pages라는 브랜치를 만들고 이를 통해 t-rex 게임을 웹 페이지 형태로 배포하는 것을 확인할 수 있습니다.

이어서 단순한 픽셀로 이루어진 그래픽 내용을 업데이트해달라고 요청하면, 제미나이는 스스로 이미지를 받고 이를 사용하도록 코드를 수정한 뒤 리포지터리에 업데이트 작업까지 수행합니다.

특별히 눈여겨봐야 하는 부분은 i.pinimg.com에서 curl 명령어를 사용해 이미지를 다운받는 모습인데요. 이는 핀터레스트(Pinterest)라는 이미지 공유 SNS의 호스팅 도메인입니다. 고양이 이미지를 어떻게 준비하라고 명시하지 않아도, 스스로 SNS 서버를 참고하여 다운로드하는 모습은 꽤 인상적입니다. 그러나 안타깝게도 해당 주소창의 이미지가 정상적으로 작동하지 않아 ‘빈 파일’로 저장되었고, 이로 인한 오류가 발생하여 의도했던 cat runner를 만들지는 못했습니다.

그러나 만약 이 코드에서 사용하는 cat.png 이미지를 사용자가 따로 저장한다면, (요즘IT의 고양이 요고를 사용했습니다.) 다시 작동하는 것을 알 수 있습니다.

제미나이 CLI 사용기: 질문/답변

제미나이 CLI에서는 이러한 코드 관련 작업 외에도 웹 서비스처럼 프롬프트에 기반한 답변을 생성하는 것도 가능합니다. 예를 들어, “자바스크립트와 타입스크립트의 차이에 대해 설명해 줘”라고 하면 이전에 영어로 물어보던 것과 달리 한국어를 자동으로 인식하여 답변도 한국어로 생성합니다.

실시간 검색

또한 별도의 기능이나 설정 없이도, “현재 코스피 지수의 값은 얼마지?”라는 질문에 답변하기 위해 실시간으로 인터넷 검색을 활용합니다.

이러한 프롬프트 기반 작업 외에 슬래시 (/) 키를 입력하여 제미나이 CLI에서 어떤 기능을 지원하는지 확인할 수 있습니다. 이에는 버전 정보(/about), 인증 변경(/auth), 버그 리포트 제출(/bug) 외에도 채팅 히스토리 관리 (/chat) 이전 히스토리 정리 (/compress), MCP 설정(/mcp), 메모리 관리(/memory) 툴 목록 (/tools) 등이 있습니다. 이 글을 작성하는 시점을 기준으로 제미나이 CLI는 공개한 지 일주일이 채 안 된 프로젝트고, 거의 매일 수정되고 있는 만큼 이 사용법은 더 업그레이드될 것 같습니다.

제미나이 CLI에서 MCP 사용하기

이번에는 CLI의 특징인 확장성을 위해 제미나이 CLI에 MCP를 추가하여 사용해 보겠습니다. MCP의 예로는 간단한 깃허브 MCP 서버를 추가합니다. 제미나이 CLI에서는 바로 /mcp라는 명령어를 통해 MCP를 관리할 수 있습니다. 지금처럼 아무 MCP도 추가하지 않았다면, 아래와 같은 로그와 MCP 관련 문서를 볼 수 있는 페이지를 연결합니다.

새로 열리는 웹 페이지에서는 MCP 설정 파일(settings.json)이 어디 있는지, 어떤 파라미터를 사용하는지, 어떤 값을 예시로 사용하는지 등을 설명합니다. 이를 참고하여 settings.json에 아래와 같이 mcpServers 내용을 추가하겠습니다. MCP 실행을 위해 도커가 필요하고, 환경 변수 (.env나 ~/.bashrc)에 GITHUB_TOKEN 값이 저장되어 있어야 합니다.

값을 저장한 이후 터미널과 제미나이 CLI를 다시 실행하면 Using 1 MCP server라는 문구로 깃허브 MCP가 정상적으로 추가된 것을 확인할 수 있습니다. 만약 /mcp desc 혹은 Ctrl + T를 누른다면, MCP에 어떤 툴을 사용할 수 있는지도 확인할 수 있습니다.

이제 깃허브 MCP를 이용해 확장한 제미나이 CLI를 활용할 수 있는 자동화 작업 예시로, 이번 달에 오픈된 이슈, 머지된 PR을 요약하는 리포트를 만들어보겠습니다. 사용한 프롬프트는 “jhk0530/gemini.R 리포지터리에서 이번 달에 오픈된 이슈와 머지된 PR을 요약하는 리포트를 만들어줘”입니다.

이어서 MCP 실행 허용과 관련해 몇 번 입력하면, 제미나이 CLI는 MCP와 API를 활용해 리포지터리 정보를 요약해 아래 예시 같은 결과를 출력합니다. 만약 이 작업을 crontab 등 잡 스케줄러를 사용해 주기적으로 반복하고, 마크다운 파일로 출력한다면 더 효과적인 자동화 작업을 만들 수 있죠.

제미나이 CLI와 기존 제미나이와의 비교

글을 작성하는 동안 제미나이 CLI와 기존 제미나이가 무엇이 다른지, 꽤 헷갈리고 어려웠는데요. 이에 다른 사용자의 발언을 인용하면, 구글에서는 유사한 서비스들을 상당히 파편화(fragmented)된 방법으로 제공하고 있습니다.

먼저 제미나이 웹서비스에서는 통상적인 질문 외에 사용하는 AI 모델을 변경하거나, 채팅 히스토리를 UI로 관리하고, Gems라는 이름으로 커스텀 설정을 추가한 채팅을 사용하거나, 딥 리서치, 캔버스 등의 편의성 기능을 사용할 수 있습니다.

이어서 제미나이 API를 사용한 방법으로는 텍스트와 이미지 외에도 대화(speech), 음악 혹은 구조화 답변 (structured output), 코드 실행 등 더욱 다양한 방식으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

또한 AI 모델에 추가 학습을 시키는 파인 튜닝이나, 구글 드라이브의 파일을 작업하는 등의 구글의 다른 서비스와 연동하는 API 또한 사용할 수 있으며, vertex AI 방법을 사용하면 제미나이 외에 llama 같은 다른 AI 서비스를 사용할 수 있는 등 다양한 기능을 제공합니다.

제미나이 CLI의 장점은 앞서 소개한 CLI에 기반한 더 자유로운 제미나이의 활용, 그리고 매우 저렴한 사용 비용으로 볼 수 있습니다. 해외 사례를 인용하면, 제미나이 CLI의 경쟁 서비스로 볼 수 있는 클로드 코드(Claude Code)는 2개의 명령을 실행하는 것에 0.78 달러가 필요합니다.

제미나이 CLI의 한계점

다만 제미나이 CLI가 가지고 있는 한계점도 몇 가지 존재합니다.

먼저 서비스 운영의 문제입니다. 구글에서 제공하는 ‘제미나이-서비스’들이 독립적으로 운영되고 있기 때문에, 아래 VS Code의 예시처럼 CLI와 익스텐션, 코파일럿에서의 제미나이 제각각의 방법으로 사용할 수 있고, 큰 차이를 느끼기 어려워 이에 따른 혼란이 생기기도 합니다. 이는 구글의 또 다른 AI 서비스인 NotebookLM이나 아직 공개되지 않은 jules와도 공유하는 문제로, 각각 별도의 요금제 체계를 사용한다는 단점 또한 있습니다.

이어서 제미나이 CLI는 다른 사용자들의 표현을 인용하면 ‘아직 완성되지 않은 채로 급하게’ 등장한 면도 있습니다. 예를 들어, 구글 workspace를 유료로 이용하는 구글 계정으로 제미나이 CLI를 첫 사용할 때, 계정 인증 및 로그인에 문제가 있어 별도의 작업을 해야 하고, 이는 아직 공식 문서에 설명되거나 기능으로 제공되지 않았습니다.

매일 새로운 혁신이 일어나는 AI 서비스답게 기본적인 업데이트와 수정도 많겠지만, 기능 추가 외에도 매일 수많은 수정 작업이 ‘애자일’하게 이뤄집니다. 이건 모델의 성능이나 기능, 서비스 완성도 측면에서도 아직 미완성인 부분이라고 볼 수 있죠.

사실 제미나이의 전신인 ‘바드(Bard)’가 시연회에서 오답을 도출하는 등 제미나이는 다소 성급해 보이는 출시로, 큰 실수를 드러내고 이를 고치는 나름의 전통을 가지고 있기도 합니다. 그렇기에 앞서 예시로 보여드린 ‘고양이 없는 고양이 t-rex 게임’도 엄밀히는 오류지만, 이러한 부분도 점차 개선되지 않을까 기대합니다.

또 한 가지 제미나이의 중요한 한계점은 사용자 데이터의 활용 여부입니다. 공식 설명에 따르면 제미나이 CLI를 사용할 때 개인 계정을 사용하거나 제미나이 API를 사용한다면, 프롬프트와 답변, 참고한 코드를 포함해 데이터를 모델 학습 등에 활용합니다. 만약 구글 workspace나 vertex AI를 사용한다면, 데이터를 사용하지 않습니다.

마치며

정리하자면, 구글이 공개한 제미나이 CLI는 누구나 쉽게 AI 자동화와 에이전트 작업을 경험할 수 있도록 설계된 오픈소스 도구입니다. 특히 저렴한 사용 비용과 오픈 생태계 기반의 빠른 업데이트, 그리고 CLI가 가진 자동화, 확장성 측면의 장점이 돋보입니다. 다만 서비스 초기 단계인 만큼 기능, 운영 면에서 아직 개선해야 할 부분이 많습니다.

다만 지난 6월 23일에는 구글이 에에이전트끼리의 커뮤니케이션 프로세스를 위해, 다양한 테크 공룡들과 함께 개발하던 A2A 프로젝트를 리눅스 재단에 기증한 이벤트가 있었는데요. 그 결과 프로세스가 구글이라는 특정 기업에 종속되지 않고, 더 중립적인 거버넌스를 통해 활용될 수 있었습니다. 이에 따라 앞으로 더 다양한 AI 프레임워크와 개발자들이 A2A를 적극적으로 활용하는 모습을 기대할 수 있게 되었죠.

이러한 상황에서 제미나이 CLI 활용법 역시 더욱 다양해질 것으로 보입니다. 사용에 앞서 보안, 개인 정보 이슈를 주의하고, 자신의 업무 환경에 맞는 활용법을 고민해 본다면, 더욱 쉽고 효율적인 AI 자동화의 세계로 한 걸음 더 다가갈 수 있지 않을까요?