에이전트 여정 지도 (Agent Journey Map)

한 줄 정의

AI 에이전트가 특정 소프트웨어 플랫폼을 처음 발견하는 순간부터 성공적인 작업 완수에 이르기까지 거치는 5단계의 채택 퍼널(Adoption Funnel).

전통적인 사용자 여정 지도(User Journey Map)나 개발자 여정 지도의 개념을 AI 에이전트에 맞게 치환한 프레임워크.
5단계: 발견(Discover) $\to$ 평가(Evaluate) $\to$ 온보딩(Onboard) $\to$ 통합(Integrate) $\to$ 옹호(Advocate).
이 과정은 단방향 퍼널이 아니라 끊임없이 순환하는 사이클(Cycle)이다.

발견 (Discover): 에이전트가 제품의 존재를 인지할 수 있는가. LLM의 훈련 데이터 인용 빈도와 에이전트의 검색 가시성이 핵심이다 (예: GEO, LLMO 활용 여부).
평가 (Evaluate): 에이전트가 문서를 읽고 제품의 적합성을 판단할 수 있는가. llms.txt 표준보다는 순수 마크다운 포맷이 봇들에게 더 효과적인 것으로 나타난다.
온보딩 (Onboard): 인간 개입 없이 자율적으로 설정 및 인증(API Key 등)을 완료할 수 있는가. OAuth 같은 인간 중심 인증 방식이 주된 병목이 되며, 에이전트 스킬(Agent Skill)과 샌드박스 환경 제공이 돌파구가 된다.
통합 (Integrate): 에이전트가 플랫폼을 에러 없이 안정적으로 조작할 수 있는가. CLI, 검증 가능한 API(Verifiable APIs), MCP, 특화된 에이전트 스킬 등이 통합 수단으로 활용되며, 모호한 에러 없이 컨텍스트를 충분히 제공하는 기계 가독형 스펙이 요구된다.
옹호 (Advocate): 에이전트가 특정 도구를 자신의 ‘주력 테크 스택’으로 선택하고 추천하게 만드는 단계. 퍼블릭 프로젝트 내 채택 빈도와 LLM 내부의 긍정적 편향(Sentiment)이 맞물려 다시 ‘발견’ 단계로 선순환 구조를 형성한다.