24시간 일하는 최강 AI 비서(오픈클로) 등장!
Greg Isenberg “Clawdbot/OpenClaw Clearly Explained (and how to use it)”
Alex Finn “ClawdBot is the most powerful AI tool I’ve ever used in my life. Here’s how to set it up”
위 콘텐츠에서 목화씨를 가져온 콘텐츠
생성형 AI 이야기가 ‘대화형 챗봇’에 머물던 시기가 있었다면, 클로드봇(Claudebot)은 그 다음 단계의 상징에 가깝다. 이 프로젝트는 피터 슈타인버거(Peter Steinberger)가 만든 오픈 소스 도구이고, 한마디로 24시간 근무하는 AI 직원을 지향한다.
최근 앤트로픽(Anthropic) 팀의 요청으로 공식 명칭이 몰트봇(Maltbot, 현재는 오픈클로로 다시 변경)으로 변경되었지만, 사람들이 여전히 클로드봇이라 부르는 이유는 경험의 본질이 변하지 않았기 때문이다. 핵심은 “말을 잘하는 봇”이 아니라 “컴퓨터를 실제로 조작해 일을 끝까지 처리하는 에이전트”라는 점이다. 브라우저를 열고, 문서를 만들고, 메모를 확인하고, 메신저로 보고하고, 필요하면 이메일까지 보내는 흐름이 하나로 묶인다. 챗봇이 아니라 업무 수행자에 가깝다.
도구가 아니라 직원이라는 설정 – 클로드봇(몰트봇)의 정체
클로드봇을 이해하는 가장 빠른 방법은 이것을 앱이나 자동화 툴로 보지 않는 것이다. 반복되는 비유는 ‘직원’이다. 사용자는 봇에게 이름을 붙이고 실제 직원처럼 대화하며 일을 맡긴다. 그리고 봇은 그 지시를 컴퓨터 조작으로 번역해 실행한다.
흥미로운 점은 전용 대시보드가 아니라 메신저가 인터페이스라는 점이다. 텔레그램(Telegram), 왓츠앱(WhatsApp), 디스코드(Discord) 등 다양한 메신저로 어디서든 지시할 수 있으니, 책상 앞에 앉아 있어야만 일이 굴러가는 구조가 깨진다. 말 그대로 “전 세계 어디서나 직원에게 일을 시키는 방식”이 된다.
컴퓨터 완전 제어 – 사람이 하는 일을 그대로 수행하는 에이전트
클로드봇이 단순한 챗봇과 갈리는 지점은 행동이다. 예컨대 정보를 찾아주는 데서 끝나지 않는다. 구글 문서(Google Docs)에 문서를 작성하고, 애플 메모(Apple Notes)를 확인하고, 노션(Notion)에 정리본을 남기는 식으로 사람이 컴퓨터 앞에서 하는 일을 그대로 이어간다.
이메일도 비슷하다. 조언이나 가이드를 주는 수준이 아니라, 초안을 만들고 전송까지 이어질 수 있다. 결국 반복 업무를 줄여주는 정도가 아니라, 사람이 해야 한다고 여겨졌던 업무 단위 자체를 가져간다. 이 차이가 누적되면 생산성은 단순히 올라가는 게 아니라 업무 방식 자체가 바뀐다.
무한한 기억력 – 자동화의 출발점이 규칙이 아니라 기억이 되는 구조
두 번째 축은 무한한 기억력(Infinite Memory)이다. 사용자가 말한 내용과 채팅 세션이 누적 저장되고, 그 기억이 이후 행동의 근거가 된다. 예컨대 “뉴스레터를 보낸다”는 사실을 한 번 말해두면, 며칠 뒤에 봇이 뉴스레터 초안을 만들어 놓는 식이다.
전통적인 자동화가 트리거와 규칙을 미리 설계해야 움직였다면, 클로드봇의 철학은 반대에 가깝다. 먼저 기억이 쌓이고, 기억이 행동을 낳는다. 그래서 온보딩이 중요해진다. 무엇을 기억하게 만들지를 충분히 주지 않으면, 능동성이 아니라 대기 상태의 챗봇으로 남기 쉽다.
무료 프레임워크, 유료 두뇌 – 비용은 모델 선택에서 결정되는 구조
클로드봇은 오픈 소스 프레임워크라 도구 자체는 무료에 가깝지만, 일을 시킬 두뇌, 즉 AI 모델은 필요하다. 가장 강하게 언급되는 선택지는 고급 모델이고, 이유는 단순하다. 지능이 높고 성격이 사람과 유사해 실제 직원처럼 느껴지기 때문이다. 다만 비용이 커질 수 있으니 보조 모델을 섞는 전략이 제시된다. 코딩 같은 반복 작업은 별도의 코딩 특화 모델로 돌려 메인 모델 사용량을 줄이는 방식이다. 비싼 두뇌는 판단에 쓰고, 싼 두뇌는 노동에 쓰는 설계이다.
하드웨어 선택 – 왜 맥 미니가 전형처럼 언급되는가
알렉스 핀(Alex Finn)이 권하는 하드웨어는 맥 미니(Mac mini)이다. 전용 머신으로 항상 켜두기 좋고, 가격 대비 성능이 무난하며, macOS 환경이 관리하기 편하다는 논리이다. 더 중요한 이유는 보안과 운영의 관점에서 내 메인 컴퓨터와 분리하기 쉽다는 점이다.
비용을 더 아끼고 싶다면 아마존 웹 서비스(AWS) 같은 가상 서버를 쓰거나 집에 남는 컴퓨터를 활용할 수도 있다. 더 강력한 성능이 필요하다면 맥 스튜디오 같은 장비로 로컬 언어 모델까지 고려할 수 있다. 하지만 반복해서 말하는 결론은 전용 머신을 하나 두고 분리 운영하라는 원칙이다.
잠든 사이 일이 끝나 있는 워크플로우 – 모닝 브리핑과 ‘바이브 코딩’
클로드봇이 생산성을 바꾸는 방식은 “내가 앉아 있는 시간만 생산 시간이 아니다”라는 점에서 드러난다. 대표 사례가 모닝 브리핑이다. 밤새 수행한 작업, 날씨, 관심사 기반 뉴스, 경쟁사 채널 분석 등을 아침마다 보고한다. 중요한 포인트는 뉴스 요약이 아니라 업무 준비의 자동화이다. 아침에 무엇을 확인해야 하는지, 무엇이 진행됐는지, 오늘 무엇을 시작해야 하는지가 한 번에 정리된 상태로 도착한다.
또 다른 사례는 코딩과 앱 개발이다. 사용자가 아이디어를 던지면 코드를 작성하고, 깃허브(GitHub)에 업로드하고, 풀 리퀘스트까지 만든다. 더 나아가 지금 유행하는 형식 같은 외부 신호를 스스로 포착해 제품 기능을 붙여놓는 사례도 등장한다. 이 지점에서 클로드봇은 단순 수행자가 아니라 업무 탐색자로 움직인다. 사람이 지시하지 않은 개선을 먼저 제안하고 실행할 수 있다는 점이 핵심이다.
프로젝트 관리 – 봇이 자기 운영 체계를 만들고 사람에게 공유하는 방식
흥미로운 대목은 클로드봇이 자신의 작업을 추적하기 위해 스스로 칸반 보드 형태의 미션 컨트롤을 만든다는 점이다. 사용자는 그 보드에 일을 할당하고 진행 상황을 확인한다. 보통은 사람이 도구를 만들고 도구가 사람을 돕는다. 하지만 여기서는 봇이 스스로를 관리하기 위한 시스템을 만들고, 그 시스템 위에 사람이 올라탄다. 직원이라는 비유가 설득력을 갖는 지점이다.
세컨드 브레인과 콘텐츠 제작 – 메시지 한 통이 파이프라인이 되는 구조
클로드봇의 강점은 입력 채널이 단순하다는 점이다. 아이디어, 트윗 초안, 리서치 링크를 메시지로 보내면, 이를 자동으로 분류하고 정리하는 시스템을 구축할 수 있다. 정리와 기록의 마찰이 줄어들면 사람은 “정리해야지”에서 멈추지 않고 “일단 보내자”로 바뀐다.
썸네일 제작도 마찬가지다. 사진을 에어드롭(AirDrop)으로 넘기고, AI 도구를 붙여 편집해 유튜브 썸네일로 만드는 흐름이 가능해진다. 사용자는 메시지를 보내는 것만으로 복잡한 제작 파이프라인을 작동시키는 셈이다.
사용 마인드셋 – 프롬프트가 아니라 온보딩과 지시 수준이 성패를 가른다
전문가들은 클로드봇을 도구가 아니라 인간 직원처럼 대하라고 강조한다. 감정적으로 대하라는 뜻이 아니라 운영 방식을 직원처럼 하라는 뜻이다. 처음 사용할 때 직업, 관심사, 업무 스타일, 목표를 자세히 알려줘야 기억이 형성된다. 그리고 기억이 쌓여야 능동성이 생긴다.
또 하나는 지시의 수준이다. “내가 시키는 것만 하지 말고, 내가 알려준 정보를 바탕으로 내 삶을 개선하거나 돈을 벌 수 있는 일을 능동적으로 찾아라”라는 지침이 중요하게 등장한다. 이 지침이 들어가면 봇은 수행자에서 탐색자로 바뀐다. 사용자가 미처 생각하지 못한 문제, 즉 모르는 문제를 발견하고 제안하는 쪽으로 움직인다.
리스크 – 가드레일 없는 전권 위임이 가진 대가
클로드봇의 가장 큰 위험은 단순하다. 컴퓨터에 대한 권한이 크고, 안전장치가 거의 없다는 전제에서 출발한다는 점이다. 특히 프롬프트 인젝션 공격 위험이 언급된다. 이메일이나 문서, 웹페이지에 심어진 악성 지시가 에이전트를 속여 정보 유출이나 원치 않는 행동으로 이어질 수 있다.
그래서 결론은 명확하다. 메인 컴퓨터에서 돌리지 말고, 격리된 환경에서 실행하라는 것이다. 계정도 분리해야 한다. 중요한 개인 계정이나 금융 정보에는 접근 권한을 주지 않거나, 봇 전용 이메일을 만들어 최소 권한으로 운영하는 것이 권장된다. 이 도구에서 보안은 옵션이 아니라 사용의 전제 조건이다.
미래 전망 – 1인 유니콘과 에이전시형 개인의 등장
그렉 아이젠버그와 알렉스 핀은 공통으로 이 기술이 1인 기업의 레버를 바꾼다고 평가한다. 여러 대의 컴퓨터에서 각기 다른 전문성, 예를 들면 영상 편집, 오디오 처리, 썸네일 제작 등을 맡은 AI를 동시에 구동하면 혼자서도 에이전시급 처리량을 낼 수 있다는 전망이다. 동시에 고용 시장에도 충격이 갈 수 있다. 법률 보조, 비서, 주니어 레벨 업무가 대체될 잠재력이 크다. 개인이 커지는 만큼 조직의 하위 업무는 얇아질 수 있다.
결론 – 클로드봇은 자동화 툴이 아니라 운영 방식의 변화이다
클로드봇, 즉 몰트봇은 대화로 지시하고, 컴퓨터로 실행하며, 기억으로 능동성을 만드는 AI 직원이다. 이 도구가 강력한 이유는 시간을 아껴주는 수준을 넘어, 혼자서 처리할 수 있는 일의 양 자체를 바꿔버리기 때문이다. 다만 그 힘은 전권 위임이라는 리스크와 함께 온다. 그래서 핵심은 성능이 아니라 운영이다. 격리된 환경, 최소 권한, 역할 분리, 성과 기준. 이 네 가지를 갖추면 몰트봇은 단순한 실험이 아니라 1인 기업의 구조를 바꾸는 파트너가 된다.
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