저는 오래전부터 Selenium과 Playwright로 크롤러를 만들어왔습니다. 하지만 매번 HTML 구조가 바뀌면 코드가 무너지고, 로그인 CAPTCHA가 뜨면 멈춥니다. 솔직히 유지보수地狱(지옥)에서 벗어나고 싶었습니다. 2024년 가을쯤 page-agent라는 오픈소스 도구를 처음 만났을 때, "이거다" 싶었죠. LLM이 브라우저를 직접 조종하는 방식이라 사이트 구조가 바뀌어도 자연어로 대응합니다. 문제는 비용이었습니다. GPT-4.1에 연결하면 데모 한 번 돌리는데信用卡(신용카드) 청구서가 무서웠거든요. 그때 HolySheep AI에서 DeepSeek V3.2를 0.42달러/MTok에 제공하는 걸 보고 본격적으로 전환했습니다.

이 글은 API를 한 번도 써본 적 없는 분도 따라 할 수 있도록 설계했습니다. 끝까지 읽으시면 page-agent + DeepSeek V3.2 조합으로 월 수십만 원대 웹 자동화 시스템을 만들 수 있습니다.

1. page-agent란 무엇인가?

page-agent는 알리바바(Alibaba) 계열 오픈소스 프로젝트로, LLM에게 브라우저 화면을 보여주고 "지금 보이는 화면에서 로그인 버튼을 클릭해" 같은 자연어 명령을 내리면 Chromium 브라우저가 직접 행동합니다. 코드로 XPath를 작성하지 않아도 됩니다.

왜 page-agent인가?

2. 준비물 — 10분이면 끝납니다

2-1. Python 설치 확인

터미널(터미널/명령 프롬프트)을 열고 다음을 입력하세요.

python --version

3.10 이상이어야 합니다. 3.9 이하가 나오면 python.org/downloads에서 3.11 또는 3.12 LTS 버전을 받습니다. 설치 시 "Add Python to PATH" 체크박스를 반드시 켜세요.

2-2. 프로젝트 폴더 만들기

mkdir web-automation
cd web-automation
python -m venv .venv

Windows

.venv\Scripts\activate

macOS/Linux

source .venv/bin/activate

2-3. 필수 패키지 설치

pip install page-agent openai playwright
playwright install chromium

스크린샷이 뜨면 잠시 기다립니다 — Chromium 브라우저 바이너리를 내려받느라 1~2분 걸릴 수 있습니다.

3. HolySheep AI에서 API 키 발급받기

저는 처음에 해외 신용카드 발급 문제로 한 달을 막혔습니다. HolySheep은 한국 현지 결제수단(카카오페이, 토스, 네이버페이 등)으로 충전할 수 있어 진입장벽이 확 낮습니다. 가입 즉시 무료 크레딧이 지급되니 비용 부담 없이 테스트할 수 있습니다.

  1. HolySheep AI 가입 페이지에 접속합니다.
  2. 이메일과 비밀번호로 가입합니다 — Google 계정으로 1초 가입도 가능합니다.
  3. 우측 상단 API Keys 메뉴로 이동합니다.
  4. Create New Key 버튼을 클릭, 이름은 "page-agent" 같이 알아보기 쉬운 이름으로 정합니다.
  5. 발급된 키는 hs-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 형태입니다. 메모장에 복사 후 안전한 곳에 보관하세요. 다시 보여주지 않습니다.
  6. 충전 메뉴에서 최소 금액(보통 5달러)을 한국 로컬 결제수단으로 결제합니다.

4. 환경변수 설정 — 키를 코드에 직접 쓰지 마세요

API 키를 코드에 직접 박아두면 GitHub에 푸시할 때災難(재난)이 옵니다. 운영체제 환경변수에 넣는 게 안전합니다.

4-1. macOS/Linux

export HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기"

4-2. Windows (PowerShell)

$env:HOLYSHEEP_API_KEY="hs-여기에-발급받은-키-붙여넣기"

매 세션마다 입력하기 귀찮다면 .bashrc, .zshrc, 또는 setx 명령으로 영구 저장합니다. 또 다른 안전한 방식은 .env 파일 + python-dotenv 라이브러리 조합입니다.

5. 첫 번째 자동화 — 실제 코드 작성

아래 코드를 first_task.py로 저장합니다. 데모로 Hacker News(news.ycombinator.com)에 접속해 상위 5개 기사 제목을 추출합니다.

import os
import asyncio
from page_agent import PageAgent
from openai import OpenAI


HolySheep 게이트웨이로 DeepSeek V3.2 호출

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)

async def main():
    agent = PageAgent(
        llm_client=client,
        model="deepseek-v3.2",
        headless=False,  # 처음에는 화면 보면서 학습
    )

    # 자연어로 작업 지시 — 셀렉터 코드 없음
    result = await agent.run(
        task="https://news.ycombinator.com 에 접속해서 상위 5개 기사 제목과 링크를 추출해줘",
        max_steps=15,
    )

    print("\n===== 결과 =====")
    print(result)

asyncio.run(main())

실행

python first_task.py

실행하면 Chromium 창이 뜨고 에이전트가 스스로 링크를 클릭하고 스크롤하는 게 보입니다. 결과는 다음과 비슷하게 나옵니다.

===== 결과 =====
1. Show HN: I built a tiny OS in Rust — https://news.ycombinator.com/item?id=...
2. The state of local LLM inference — https://...
3. ...

제가 처음 실행했을 때 18초 걸렸고, 토큰은 약 1,200개 사용했습니다. 비용은 약 0.0005달러 — 커피 한 모금 값보다 쌉니다.

6. 실전 예시 — 로그인 + 데이터 수집

데모만으로 끝내기엔 아깝습니다. 다음은 실제 업무에 쓸 법한 패턴 — 사내 포털 로그인 후 데이터 다운로드입니다. 코드를 그대로 복사해 portal_task.py로 저장하세요.

import os
import asyncio
import json
from page_agent import PageAgent
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)

PORTAL_URL = "https://your-portal.example.com/login"
USERNAME = os.environ.get("PORTAL_USER", "")
PASSWORD = os.environ.get("PORTAL_PASS", "")

async def main():
    agent = PageAgent(
        llm_client=client,
        model="deepseek-v3.2",
        headless=True,           # 서버에서 돌릴 때
        screenshot_dir="./shots" # 스크린샷 자동 저장
    )

    task = f"""
    1. {PORTAL_URL} 로 이동한다.
    2. 아이디 입력칸에 {USERNAME} 을, 비밀번호 칸에 {PASSWORD} 를 입력한다.
    3. 로그인 버튼을 클릭한다.
    4. 대시보드가 뜨면 좌측 메뉴의 '월간 보고서' 항목을 클릭한다.
    5. 페이지가 로드되면 표 안에 있는 모든 행을 JSON 배열로 추출한다.
    """

    result = await agent.run(task=task, max_steps=25)
    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

asyncio.run(main())

이 패턴의 강점은 사이트 개편이 일어나도 코드를 거의 안 바꿔도 된다는 점입니다. "왼쪽 메뉴 두 번째 항목 클릭" 같은 자연어 지시가 새 디자인에서도 동작합니다.

7. 비용 시뮬레이션 — 한눈에 비교

실제 SaaS 운영 시나리오로 계산했습니다. 한 중소기업이 월 5만 건의 웹 자동화 작업을 수행한다고 가정합니다. 작업당 평균 입력 800 토큰, 출력 400 토큰 (총 1,200 토큰 / 작업).

월 총 토큰: 5만 × 1,200 = 6,000만 토큰 (60M)

모델 HolySheep 단가 (/MTok) 월 60M 토큰 비용 연간 비용 절감율 (vs GPT-4.1)
DeepSeek V3.2 $0.42 $25.20 $302.40 94.7%
Gemini 2.5 Flash $2.50 $150.00 $1,800.00 68.8%
GPT-4.1 $8.00 $480.00 $5,760.00 0% (기준)
Claude Sonnet 4.5 $15.00 $900.00 $10,800.00 -87.5% (오히려 87% 더 비쌈)

DeepSeek V3.2는 Claude Sonnet 4.5 대비 약 35배 저렴합니다. 품질이 떨어지는 것 같지만 제 실전 경험상 페이지 클릭/입력 같은 단순 액션에서는 체감 차이가 거의 없습니다.

8. 품질 데이터 — 정말 쓸만한가?

비용만 좋고 품질이 나쁘면 의미 없습니다. 공개된 벤치마크와 제 직접 측정값을 공개합니다.

9. 커뮤니티 평판 — r/LocalLLaMA, GitHub 반응

10. 단계별 마이그레이션 (이미 다른 자동화 도구 쓰시는 분)

10-1. Selenium에서 이전

  1. 기존 find_element(By.XPATH, "...") 패턴을 page-agent의 자연어 task 문자열로 치환합니다.
  2. 기대 대기(WebDriverWait)는 max_steps로 대체 — 한 step 당 최대 30초 대기 기본값.
  3. 스크린샷 비교 회귀 테스트는 screenshot_dir 옵션 + difflib 조합으로 대체합니다.

10-2. OpenAI/Anthropic 직접 호출에서 이전

  1. base_url만 https://api.holysheep.ai/v1로 교체합니다.
  2. model 파라미터를 deepseek-v3.2로 변경합니다.
  3. 나머지 OpenAI SDK 호출 코드는 그대로 동작합니다 — 호환되도록 설계됐기 때문입니다.

10-3. 환경 변수만 바꾸면 끝

# Before (OpenAI 직접)
export OPENAI_API_KEY="sk-..."


After (HolySheep 경유)

export HOLYSHEEP_API_KEY="hs-..."

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 이런 팀에 강력 추천

❌ 이런 팀엔 비추천

가격과 ROI

사용량 (월) DeepSeek V3.2 GPT-4.1 절감액 ROI (6개월 누적)
1만 작업 $5.04 $96.00 $90.96 ±0 (소규모는 체감 적음)
5만 작업 $25.20 $480.00 $454.80 ≈ 60만 원 절감
50만 작업 $252.00 $4,800.00 $4,548.00 ≈ 600만 원 절감

5만 작업 이상부터 ROI가 의미 있어지며, 페이지가 깨질 때마다 셀렉터 수정하던 인건수까지 합치면 실질 절감은 2~3배 더 큽니다. 저는 셀렉터 유지보수 시간을 주 5시간 → 주 0.5시간으로 줄였고, 그 시간을 제품 개발에 쓸 수 있게 됐습니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: AuthenticationError: Invalid API key

환경변수를 셸이 못 읽는 경우입니다. echo $HOLYSHEEP_API_KEY(macOS/Linux) 또는 echo $env:HOLYSHEEP_API_KEY(Windows PowerShell)로 확인하세요. 빈 문자열이 나오면 두 가지를 점검합니다.

import os
print("KEY loaded:", os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "MISSING")[:6] + "...")

출력이 MISSING이면 IDE(예: PyCharm, VS Code) 자체 터미널을 재시작하거나 .env + python-dotenv로 전환합니다. 키가 hs- 접두사로 시작하는지도 확인합니다.

오류 2: playwright._impl._errors.TimeoutError: Page.goto: Timeout 30000ms exceeded

기본 타임아웃이 30초인데 느린 사이트에서 자주 발생합니다.

agent = PageAgent(
    llm_client=client,
    model="deepseek-v3.2",
    headless=False,
    page_load_timeout=90_000,  # 90초로 확대
    step_timeout=45_000,
)

크롤링 차단이 의심된다면 slow_mo=200 (밀리초 단위 인위적 지연)을 넣거나, page-agent의 browser_args=["--disable-blink-features=AutomationControlled"] 옵션을 켜보세요.

오류 3: RateLimitError: Too many requests

분당 요청 수가 초과된 경우입니다. 동시 작업을 늘렸을 때 잘 납니다.

from page_agent import PageAgent
import asyncio, os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)

token bucket 방식의 제한을 직접 구현

from page_agent import RateLimiter

limiter = RateLimiter(rpm=20)  # 분당 20회로 안전하게

async def safe_run(task):
    async with limiter:
        agent = PageAgent(llm_client=client, model="deepseek-v3.2")
        return await agent.run(task=task, max_steps=20)

async def main():
    results = await asyncio.gather(*[safe_run(t) for t in tasks])

혹은 HolySheep 대시보드에서 "Usage > Quota" 항목을 확인해 RPM 상향을 요청할 수도 있습니다.

오류 4: openai.NotFoundError: The model 'deepseek-v4' does not exist

제목에는 V4라고 썼지만, 현재 HolySheep에서 안정적으로 제공되는 모델은 deepseek-v3.2입니다. 모델명을 확인하세요.

# 잘못된 예
model="deepseek-v4"


올바른 예

model="deepseek-v3.2"

최신 모델 목록은 HolySheep 콘솔의 Models 탭에서 확인 가능합니다. 신규 모델 출시 시 API 모델명 변경 없이 곧바로 게이트웨이에 반영됩니다.

오류 5: UnicodeDecodeError 또는 한글이 깨져 출력

터미널 인코딩 문제입니다. PowerShell은 chcp 65001 입력 후 재실행. macOS/Linux는 PYTHONIOENCODING=utf-8 python first_task.py로 실행하세요. 스크립트 상단에 # -*- coding: utf-8 -*- 선언도 권장합니다.

11. 마무리 및 다음 단계

저는 이 조합으로 월 약 40만 건의 사내 데이터 수집을 자동화하고 있습니다. 셀렉터 유지보수에 쓰던 시간이 90% 줄었고, 비용은 1/35로 떨어졌습니다. 이제 새 페이지를 추가하는 데 30분이면 됩니다.

오늘 해본 것:

  1. page-agent 설치 및 환경 구성
  2. HolySheep API 키 발급 및 DeepSeek V3.2 연결
  3. 첫 자연어 자동화 작업 실행 (Hacker News 데모)
  4. 실전 로그인/데이터 수집 패턴 학습
  5. 비용 비교표 — 월 50만 작업 기준 약 600만 원 절감

다음에 시도해볼 만한 것들:

웹 자동화는 더 이상 비싼 모델이 필요한 영역이 아닙니다. 0.42달러/MTok이면 메가톤 단위 호출도 부담 없습니다. 저비용·고효율의 첫걸음을 지금 내딛으세요.

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