구 Clawdbot 현 Open claw의 탄생
최근 해외 개발자 커뮤니티에서 뜨거운 화제가 된 서비스가 있다. 바로 에이전트 AI 오픈클로(Openclaw(https://clawd.bot/))와 에이전트 AI 서비스를 위한 몰트북(https://www.moltbook.com/)이다.
"실제로 행동하는 AI(THE AI THAT ACTUALLY DOES THINGS)"라는 슬로건답게, 이 녀석은 단순히 대화만 하는 AI가 아니다. 사용자의 컴퓨터를 직접 제어하며 이메일을 확인하고, 캘린더를 관리하고, 문서를 작성한다. 말 그대로 24시간 일하는 AI 직원인 셈이다.
지난 몇 년간 나 작은 자동화 스크립트를 하나하나 만들어왔다. 반복되는 업무를 자동화하고, 데이터를 정리하고, 알림을 보내는 프로그램들. 때로는 GPT와 대화하며 코드를 짜고, 때로는 스택오버플로우를 뒤지며 에러를 고쳤다. 그런데 이제 오픈클로 같은 AI 에이전트가 등장했다. 명령만 내리면 알아서 다 해주는 세상이 온 것이다. 그럼 이제 내가 하던 건 다 무의미한 걸까?
1. 이해하는 사람이 도구를 지배한다
오픈클로도 결국은 누군가 만든 자동화의 결과물이다. 그리고 어떤 도구든 완벽하지 않다. 문제가 생겼을 때, 원리를 아는 사람과 모르는 사람의 대응 속도는 천지차이다. 직접 코드를 짜본 사람은 안다. "왜 이게 안 되지?"라는 질문에 답하는 능력이 얼마나 중요한지. AI 에이전트가 뭔가 이상하게 작동할 때, 로그를 읽고 문제를 파악하고 해결책을 찾는 건 결국 사람의 몫이다. 자동차가 고장 났을 때, 차의 원리를 아는 사람과 모르는 사람 중 누가 더 빨리 대응할 수 있을까? 물론 전문가를 부를 수 있지만, 기본 원리를 아는 것만으로도 당황하지 않을 수 있다.
2. 범용 도구는 나의 특수한 니즈를 다 채울 수 없다
오픈클로는 분명 강력한 도구이다. 하지만 모든 사람의 워크플로우는 다르다. 내가 사용하는 특정 프로그램, 특정 데이터 형식, 특정 업무 프로세스... 이런 것들은 범용 AI가 완벽하게 커버하기 어렵다. 더 중요한 건, 때로는 범용 솔루션보다 정확히 내 필요에 맞춘 간단한 스크립트 하나가 훨씬 효율적이라는 점이다. 100가지 기능을 가진 복잡한 AI보다, 내가 필요한 딱 한 가지를 확실하게 해주는 코드 10줄이 나을 때가 많다. 가장 좋은 조합은 '오픈클로 + 내가 만든 커스텀 스크립트'이지 않을까?
3. 비용과 보안의 문제
민감한 데이터를 다룰 때는 어떨까? 회사 내부 정보, 개인 정보, 금융 데이터... 이런 것들을 외부 AI 에이전트에 맡기는 게 언제나 최선일까? 물론 오픈클로는 VPS를 통해 로컬 환경에서 작동할 수 있다. 하지만 그래도 비용이 든다. API 호출 비용, 서버 운영 비용... 반면 내가 직접 짠 스크립트는 내 컴퓨터에서 무료로 돌아간다. 그리고 내가 완전한 통제권을 가지고 있다. 어떤 데이터가 어디로 가는지 정확히 알 수 있다. 선택은 언제나 상충한다. 편리함 vs 통제, 속도 vs 비용. 직접 자동화를 할 줄 아는 사람은 이 선택지를 더 넓게 가질 수 있다.
4. 학습 그 자체가 자산이다
바이브코딩을 하면서 배우는 프로그래밍 사고력. 코딩을 하면서 문제를 분해하고, 논리적으로 생각하고, 창의적으로 해결책을 찾는 법을 배울 수 있다. 이건 단순히 "코드를 짜는 능력"을 넘어서는 것이라고 할 수 있다.
AI 시대에도 여전히 중요한 능력은 문제를 정의하는 능력, 복잡한 것을 단순하게 쪼개는 능력, 논리적으로 사고하는 능력, 그리고 도구를 효과적으로 활용하는 능력이다. 이 모든 것을 코딩을 통해 배울 수 있다. 그리고 이런 능력을 가진 사람이 AI 도구도 더 잘 활용할 수 있다. 자동차가 나왔다고 해서 걷기를 배우지 않는 건 아니다. 오히려 걷기를 아는 사람이 자동차도 더 잘 운전하고, 고장 났을 때 대응도 더 잘할 수 있다.
오픈클로 같은 AI 에이전트의 등장은 분명 흥미롭다. 그리고 기회가 된다면 적극적으로 활용할 생각이다. 하지만 그렇다고 해서 직접 자동화하고, 바이브코딩하고, 스크립트를 짜는 걸 멈출 이유는 없다. 아직은.
오히려 AI 도구는 내가 만든 자동화를 대체하는 게 아니라, 그것과 함께 사용하는 또 하나의 강력한 레이어로 이렇게 생각하려 한다.
간단하고 반복적인 작업: 오픈클로에게
복잡하지만 패턴이 명확한 작업: 내가 짠 스크립트
민감한 데이터 처리: 로컬 자동화
새로운 도전과 학습: 직접 코딩
이렇게 각각의 도구를 적재적소에 활용하는 것. 그게 AI 시대를 살아가는 현명한 방법이 아닐까?
"AI가 나왔는데 내가 배우는 게 의미가 있을까?"라는 고민을 하는 사람들이 많다. 나도 가끔 그런 생각을 하지만 곧, "일단 그냥 배우고, 만들고, 실패하고, 고치고 다시 도전하자"라고 다짐한다.
그 과정에서 얻는 것은 단순히 "코드 한 줄"이 아니다. 문제를 보는 눈, 해결책을 찾는 능력, 도구를 다루는 지혜이다. AI 시대이기 때문에 더욱, 이런 능력을 가진 사람이 진짜 가치를 만들어낼 것이다. 오픈클로가 얼마나 똑똑하든, 결국 그것을 가장 잘 활용하는 사람은 원리를 이해하는 사람일 것이다.