AgentSDR

AgentSDR은 내 서버에 올리는 영업 개발 작업 공간이다. 이메일, LinkedIn, WhatsApp 세 채널을 동시에 다루고 잠재 고객과 대화 기록을 하나의 데이터베이스에 모은다. 코드는 MIT 라이선스로 공개되어 있고, AI 단계는 내가 준비한 모델 키로 실행된다.

이 구조는 비용 계산을 바꾼다. 대부분의 AI SDR 도구는 인원수와 연락처 수로 과금하고 잠재 고객 데이터를 자기 서버에 둔다. AgentSDR은 소프트웨어 값은 받지 않는다. 내가 내는 것은 서버, 연결한 계정, 그리고 키가 쓰는 토큰이다.

속을 보면 Next.js와 PostgreSQL 위에서 도는 TypeScript 애플리케이션이고, Docker Compose 스택으로 배포된다. 셀프 호스팅 도구를 한 번이라도 설치해 봤다면 과정이 익숙할 것이다. 환경 파일을 복사하고, 비밀 값 네 개를 정하고, 명령 한 줄을 실행한 뒤 관리자 계정을 만든다.

내가 직접 연결하는 부품

미리 연결된 것은 없다. 이메일은 Google Workspace 메일함을 서비스 계정으로 붙여 보내고, LinkedIn과 WhatsApp은 Unipile을 거친다. 통화 녹음은 Cloudflare R2 버킷에 저장하고, 모델 호출은 모두 내 키로 OpenRouter로 간다. Apollo 같은 리드 보강 서비스는 선택 사항이다.

셀프 호스팅 영업 자동화의 실제 모습이 이렇다. 잠재 고객 데이터베이스와 대화, 인증 정보가 내가 관리하는 환경 안에 남는다. 대신 그 연결 세 개는 각각 돈이 든다. 그것이 이 도구를 운영하는 실비다.

닿지 않는 범위

시작하기 전에 두 가지 한계를 알아야 한다. 이메일 발송은 Google Workspace만 지원하므로 Microsoft 365를 쓰는 팀은 지금 방법이 없다. WhatsApp 통화는 Chrome 확장 프로그램이 영어 인터페이스의 WhatsApp Web 안에서 동작해야 하므로 일부 환경에서는 쓸 수 없다. LinkedIn 자동화에는 늘 계정 위험이 따른다. AgentSDR은 공개된 한도 안에서 움직이지만, 계정이 무사하다고 보장할 수 있는 업체는 없다.

시작하기

1. 장비를 확인한다. Linux, macOS, Windows 어디든 Docker와 Compose가 돌아가면 되고 첫 기동에 5분쯤 걸린다.
2. compose 파일을 내려받아 공개 주소와 무작위 비밀 값 네 개를 .env에 적고 docker compose up -d를 실행한다. PostgreSQL이 앱과 함께 뜬다.
3. 내 주소로 접속하면 설정 페이지가 나온다. 이름, 조직 이름, 로그인 정보를 넣어 관리자 계정을 만든다.
4. 앱 안 설정에서 Google Workspace, Unipile, Cloudflare R2, OpenRouter를 차례로 연결한다.
5. CSV나 XLSX 명단을 넣고 시퀀스나 LinkedIn 캠페인을 짜면, 초안이 붙은 답장이 CRM으로 들어온다.