# 진짜 AI Agent와 새롭게 일하는 방식, 오픈클로(구 클로드봇) 실제 업무 활용 사례 & 후기

생산성을 높인다고 하면 보통 더 빨리 일하는 법을 떠올립니다. 그런데 막상 회사에서 시간을 갉아먹는 건 '일 자체'보다 전환 비용인 경우가 많아요. 자료 찾고, 정리하고, 공유하고, 형식 맞추고, 다시 확인하는 일들이 그렇죠.

저도 그 루프에서 자주 막혔고, 그래서 "컴퓨터 앞에 없을 때도 일이 굴러가면 좋겠다"는 생각을 자주 했습니다. 요컨대 진정한 의미의 "자동화"가 가능하도록요. 그런데, 최근 개발자들 사이에서 인기 넘치는 '오픈클로'를 직접 써보면서 그 감각이 꽤 현실에 가까워졌습니다. 

![지시 한 번으로 여러 작업을 수행하는 개인 AI 에이전트 개념 이미지](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/181649_UIdheXWYSl2a0T0dfP?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

결론부터 말하자면 제가 느낀 오픈클로는 '말 잘하는 챗봇'이 아니라, 컴퓨터 앞에 앉아있지 않아도 AI Agent를 자유롭게 사용할 수 있는 진짜 비서에 가까웠습니다. 여기서 말하는 '비서'는 제미나이나 챗GPT와 같이 '여러 번의 대화를 통해 답변을 이끌어내는' 챗봇과는 다릅니다. 말 그대로 "지시" 한 번으로 처음부터 끝까지 모든 업무를 수행하는, '자비스' 같은 느낌이었어요.

물론, 그럼에도 완벽한 에이전트로 보기에는 조금 아쉬운 점도 있습니다. 일주일 정도 직접 사용해 보며 느낀 후기와 주의사항을 공유합니다.

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## 오픈클로?

오픈클로(Openclaw)는 오픈소스 기반의 자가 호스팅 AI 개인 비서/에이전트입니다.

![오픈클로 공식 소개 화면](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/182631_P76QqMq0BGBe6SfjyE?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

원래 이름은 Clawdbot(클로드봇)이었으나, Anthropic의 상표 문제로 Moltbot으로 이름을 바꿨습니다. 한데, 최근에는 개발자가 '입에 붙지 않는다'는 이유로 '오픈클로' 라는 이름으로 또 바뀌었어요. 

조금 헷갈릴 수도 있지만, 현재까지는 오픈클로라는 이름이 정식 명칭입니다.

웹 기반 챗봇처럼 질문–응답만 하는 도구가 아니라, 사용자의 **자기 하드웨어(PC, Mac, 서버)**에서 지속적으로 실행되는 AI 에이전트로 설계돼 있습니다.

![로컬 환경에서 실행되는 자가 호스팅 AI 에이전트 구조](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/181520_bfnBouM9OGhcjv45VI?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

기본적인 특징은 다음과 같습니다. 

- openclaw는 로컬 환경에서 실행되며 사용자는 그 시스템을 직접 제어합니다. 이 때문에 개인 데이터가 제3자 서버에 저장되는 일반 챗봇과는 다르게 자기 시스템 내에서 모든 명령과 메모리가 유지됩니다.

- 일정 관리부터 이메일 작성, 메시지 전송, 파일 검색, 웹 브라우징 등 직접적인 행동을 수행할 수 있고, 이는 메시징 앱(Slack, WhatsApp, Telegram, Discord 등)과 연결해 자연스럽게 명령을 보낼 수 있습니다.

- AI 모델과의 연결 방식이 유연합니다. 사용자가 원하는 LLM(OpenAI, Anthropic Claude, 로컬 Ollama, Mistral 등)을 openclaw과 연동해 사용할 수 있고, 모듈화된 구조 덕분에 다양한 모델과 통신할 수 있습니다.

![여러 LLM과 메신저를 연결해 작동하는 AI 에이전트 구조](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/181540_kFEZkIJaFLKdJuPqdt?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

요컨대 일반 챗봇이 질문에 답하는 방식이라면 openclaw는 지속적으로 백그라운드에서 실행되며 실제 작업을 수행하고, 필요 시 스스로 메시지를 보내거나 자동화 흐름을 돌릴 수 있게 되는 거죠. 

게다가 메신저 기반으로 작업되기에, 원하는 메신저에 프롬프트를 쓰면 결과물도 받아낼 수 있게 됩니다. 예컨대 모바일로 AI Agent에게 일을 맡기고, 회의에 참석할 수 있겠죠.

## 어떻게 쓸 수 있을까?

오픈클로가 유명해진 이유는 전술했듯 "메신저 앱을 활용해 PC & 모바일을 연동하는 것" 때문입니다. 이를 위해서는 pc와 모바일을 연결할 수 있는 '서버'가 필요한데요, 이번에는 남아 있는 윈도우 PC를 서버로 활용했습니다. (24시간 가동하는 PC)

![오픈클로(구 몰트봇) 활용 예시 화면. 출처: medium](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/181918_vNDUWy93eeKkwEZDe7?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

처음부터 직접 사용하려면, 몇 가지 준비가 필요합니다. 분량 관계상 설치 과정은 전체 흐름만 간단히 정리했습니다.

1. **기본 환경 세팅: **(로컬에서 활용한다면)준비한 서버용 PC에** **Node.js 22 이상을 설치하고, 사용할 LLM API 키(OpenAI 또는 Claude 등)를 준비

2. **오픈클로 설치:** 공식 설치 스크립트 또는 패키지 매니저를 이용해 openclaw를 시스템에 설치

3. **설정 마법사 실행:** 설치 후 openclaw onboard 명령으로 설정 마법사를 실행해 기본 옵션을 선택

4. **메신저 연결:** Slack, WhatsApp, Telegram 같은 메신저를 선택하고 페어링 코드를 입력해 openclaw 연결

5. **기본 환경 설정 완료:** API 키 입력과 간단한 초기 설정을 마치면 openclaw 백그라운드에서 실행되며 작업 준비 완료

## 실사용 사례

다음은 일주일간 직접 업무에 활용된 사례들입니다.

### 사례 1: 슬랙에서 오픈클로 멘션해 캘린더 즉시 추가

상황: 캘린더에 일정을 추가해야 함

기존 방식: 

- 구글 캘린더 접속 > 일정 체크 > 일정명 추가 > 참여자 추가 > 업데이트 

오픈클로 적용: 

- 환경: 구글과 노션 계정이 연동되어 있고, 메신저 앱으로 '슬랙'을 사용 중

- 슬랙에서 연동한 오픈클로 멘션 후 "특정 일정에 참가자 1, 참가자 2와 함께하는 [일정명]을 추가해줘"라는 메시지 전달

결과: 정확하게 추가 완료

![오픈클로 활용사례 1- 캘린더 자동 추가](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/183758_mAEVpJdIsATfZddc09?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

### 사례 2: 일일 최신 뉴스 핵심 요약 & 알림

상황: 매일 아침 7시 30분 AI 트렌드 뉴스 5개 리스트업 스케줄링

기존 방식: 챗GPT, 젠스파크 등 AI 툴들의 웹서치 기능 활용 

오픈클로 적용: 주기적으로 핵심 내용들을 슬랙으로 자동 발송

결과: 주기적인 업데이트 O

![오픈클로 활용사례 2- 일일 최신 뉴스 핵심 요약 & 자동 알림](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/184920_1yAirOsB6lshGXYSe6?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

참고: 오픈클로는 주기적인 작업을 활성화할 수 있는 'cron' 기능을 제공합니다. 설정 방법도 아주 간단한데요, 오픈클로에게 '특정 작업을 주기적으로 해달라'고 요청하기만 하면 됩니다.

### 사례 3: 자동화 프로젝트 프로토타입 바이브코딩

상황: 모 기업의 자동화 프로젝트 — 프로토타입 제작 

기존 방식: 미팅 후 개발자가 회의록 참고해 회의록 내용 기반 클로드 코드, 커서 등의 개발 환경에서 바이브 코딩

오픈클로 적용: 오픈클로에게 직접 회의록 내용을 참고한 뒤 프로토타입을 개발토록 요청

![오픈클로 활용사례 3- 자동화 프로젝트 프로토타입 바이브코딩](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/185603_z5CihJwhMwj7y1koc5?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

결과: 5분 후 제작 완료

![오픈클로 활용사례 3 결과물 예시](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/184507_2HrE6HuzSm05fWQx7P?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

## 주의사항

오픈클로 로컬 시스템에서 실행되는 만큼 강력한 자동화 기능을 가지지만, 그만큼 보안과 비용 리스크도 큽니다. 

먼저 권한 문제입니다. 오픈클로 메신저, API 키, 파일 시스템 등 다양한 권한을 자동으로 다루기 때문에, 잘못된 설정이나 과도한 권한 부여는 사용자 데이터를 외부로 노출하거나 계정 권한을 탈취당할 위험이 있습니다. 또, 공개된 openclaw 인스턴스나 관리 패널이 외부에 노출돼 API 키, 토큰 등이 그대로 유출되는 사례도 보고되고 있습니다. 

공식이 아닌 플러그인이나 “스킬”은 단순 확장처럼 보여도 악성 코드나 백도어를 포함할 수 있어, 설치 전 반드시 코드 내용을 확인해야 합니다. 잘 모르겠다면, 사용하지 않는 것을 적극 권장드려요.

![API 키와 토큰 관리 부주의로 발생할 수 있는 보안 및 비용 리스크](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20260203/181755_jU9yjev1l5S3nZqqWl?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

이처럼 권한과 연결 범위가 넓을수록 공격 표면이 커지고, 특히 시스템 명령 실행, 파일 접근, 외부 통신이 가능한 만큼 프롬프트 인젝션, 관리 포트 노출, 잘못된 네트워크 설정 같은 취약점에도 대비해야 합니다.

요컨대 안전하게 쓰기 위해서는 기본적인 방화벽 설정, 관리자 포트 비공개, 토큰이나 키의 최소 권한 원칙, 그리고 외부에 노출되지 않는 환경 구성 같은 보안 규칙을 반드시 적용해야 합니다.

## 결론

오픈클로를 일주일 간 써보면서 가장 크게 느꼈던 건 역시나 '프롬프트'의 중요성이었습니다. 아무리 똑똑한 비서여도, 개떡같이 말하는 걸 찰떡같이 알아듣긴 힘들더군요. 제대로 지시하는 능력은 여전히 중요하겠다는 생각이 강하게 들었습니다.

기존과 일하는 방식에도 꽤 차이가 있을 듯합니다. 이제는 매일 아침 반복되거나 간단한 업무를 오픈클로에게 할당해 지시한 뒤, 더 중요한 업무를 할 수 있을 듯해요. 

AI Agent와 일하는게 처음이라면, 회의 메모 정리처럼 범위가 작고 검수 기준이 명확한 업무부터 시켜 보시길 추천드립니다. 한 번만 성공 경험을 만들면, 그 다음부터는 '내가 하는 일'과 '비서에게 넘길 일'의 경계가 보이기 시작하니까요. 그 경계를 빨리 잡는 게, 직장인들의 생산성에서 가장 큰 레버리지라고 생각합니다.

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