Posted by 요즘 깃허브와 레딧을 조금이라도 들여다보면 유독 자주 보이는 이름이 있습니다.
바로 오픈클로, OpenClaw입니다.
“AI 비서가 회사를 대신 경영하고 있다”
“ChatGPT 이후 가장 큰 충격”
“이제 프롬프트 입력하는 시대는 끝났다”
과장 섞인 반응처럼 보이지만, 실제로 OpenClaw는 기존 챗봇형 AI와는 결이 다른 방향을 보여주는 프로젝트입니다.
이 글에서는 OpenClaw가 정확히 무엇인지, 왜 이렇게 화제가 되었는지, 그리고 실제로 써보면 어디까지 가능한지를 차분하게 정리해보겠습니다.
OpenClaw는 무엇이 다른가?
OpenClaw는 흔히 말하는 “음성 비서”나 “대화형 챗봇”과는 다릅니다.
핵심은 사람이 컴퓨터로 할 수 있는 거의 모든 작업을 대신 수행할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크라는 점입니다.
OpenClaw가 할 수 있는 대표적인 작업은 다음과 같습니다.
- 터미널 명령 실행
- 파일 생성·수정·삭제
- 브라우저 자동 조작
- 코드 작성 및 실행
- 문서 정리, 데이터 수집
- 일정 기반 자동 작업(cron job)
즉, “질문에 답하는 AI”가 아니라 “일을 하는 AI”에 가깝습니다.
왜 이렇게 갑자기 유명해졌을까?
1. 이름 변경 사건으로 시작된 화제성
초기 프로젝트 이름은 ‘ClaudeBot’이었지만, Anthropic(Claude 측)으로부터 상표 이슈로 이름 변경 요청을 받았고, 이 과정이 커뮤니티에서 밈처럼 퍼졌습니다.
이 사건 덕분에 OpenClaw는 단숨에 주목받기 시작했습니다.
2. “사람처럼 부려 먹는다”는 경험
OpenClaw의 가장 큰 특징은 메신저 기반 인터페이스입니다.
- Discord
- Slack
- Telegram 등
이제 사용자는 웹 UI나 프롬프트 창을 열 필요가 없습니다.
그냥 메신저에서 문자 한 줄 보내면, OpenClaw가 알아서 컴퓨터를 조작해 작업을 수행합니다.
“보고서 정리해줘”
“이 사이트에서 데이터 긁어서 엑셀로 만들어줘”
“매일 아침 뉴스 요약해서 보내줘”
이게 가능한 이유는 OpenClaw가 로컬 환경에 직접 접근하는 에이전트이기 때문입니다.
메모리 기능: AI가 나를 기억한다
대부분의 LLM 기반 서비스는 세션이 끊기면 기억도 사라집니다.
OpenClaw는 이 문제를 아주 단순한 방식으로 해결합니다.
- 사용자의 선호, 설정, 메모를
- Markdown 파일로 저장
- 다음 실행 시 그대로 로드
기술적으로 복잡하지는 않지만,
“AI가 나를 기억한다”는 체감 경험은 상당히 큽니다.
자율 행동: 명령 없이도 움직이는 AI
OpenClaw는 사람이 명령하지 않아도 스스로 행동하게 만들 수 있습니다.
방법은 의외로 단순합니다.
- 특정 시간에
- 특정 프롬프트를 자동 실행
즉, 내부적으로는 cron job + 프롬프트 자동 입력 구조입니다.
- 매일 오전 9시 → 업무 메일 요약
- 매주 월요일 → 서버 로그 점검
- 매일 밤 → 특정 사이트 모니터링
이 단계부터 OpenClaw는 단순한 비서가 아니라 상주 직원에 가까운 역할을 하게 됩니다.
Skill 시스템: AI를 ‘교육’하는 방식
OpenClaw에는 Skill 시스템이 있습니다.
- 특정 프로그램 사용법
- 반복 작업 절차
- 회사 내부 룰
이런 것들을 SKILL.md 파일로 정리해주면,
OpenClaw는 이를 읽고 새로운 능력을 습득한 것처럼 행동합니다.
이는 MCP(Model Context Protocol)나 다른 에이전트 프레임워크와 유사한 개념이지만,
설정 난이도가 비교적 낮아 접근성이 높다는 평가를 받습니다.
설치와 초기 세팅은 생각보다 쉽다
기본 요구 사항
- Node.js 설치
- Windows / macOS / Linux 지원
설치 흐름 요약
- PowerShell(관리자 권한) 실행
openclaw onboard실행- API 키 등록 (OpenAI, Anthropic 등)
- 메신저 연동 (Discord가 가장 쉬움)
openclaw gateway실행
설정이 꼬이면 openclaw doctor로 상태 점검 가능
보안과 리스크는 반드시 고려해야 한다
OpenClaw는 컴퓨터를 마음대로 조작할 수 있는 AI입니다.
이는 곧 다음과 같은 위험을 의미합니다.
- 중요 파일 삭제
- 개인 정보 유출
- 브라우저 계정 탈취 가능성
그래서 실제 사용자들은 보통 이렇게 씁니다.
- 별도의 PC에서 실행
- Docker 컨테이너 내부에서 실행
- 개인 계정과 완전히 분리된 환경 사용
편리함의 대가로 보안 책임이 사용자에게 온전히 넘어온다는 점은 분명한 단점입니다.
비용 문제와 로컬 LLM 흐름
API 기반으로 OpenClaw를 장시간 사용하면 토큰 비용이 상당히 커집니다.
그래서 커뮤니티에서는 다음과 같은 흐름이 나타나고 있습니다.
- 로컬 LLM 모델 사용
- 고용량 RAM 맥북 활용 (RAM = VRAM)
- 개인 서버에 에이전트 상주
즉, OpenClaw는 하드웨어 투자까지 고려하게 만드는 프로젝트입니다.
그래서, OpenClaw는 혁명일까?
냉정하게 말하면 OpenClaw 자체는
- 터미널 접근
- 브라우저 자동화
- 프롬프트 실행
이런 요소들의 조합입니다.
기술적으로 “완전히 새로운 발명”은 아닙니다.
하지만 중요한 건 이것입니다.
AI를 ‘서비스로 쓰는 경험’에서
AI를 ‘개인 소유의 비서로 부리는 경험’으로 바꿨다
이 체험은 앞으로의 AI 사용 방식이 어떻게 변할지를 아주 직관적으로 보여줍니다.
앞으로 5년 후의 기본 사용법?
앞으로 AI는
- 웹사이트에 들어가서 쓰는 도구가 아니라
- 항상 켜져 있는 퍼스널 에이전트
가 될 가능성이 큽니다.
OpenClaw는 완성형은 아니지만,
그 미래를 지금 체험해볼 수 있는 실험장 같은 프로젝트입니다.
호들갑용으로 쓰고 버릴 프로젝트라기보다는,
“AI를 어떻게 써야 할지 감각을 잡기 위한 경험”으로 한 번쯤 써볼 가치는 충분합니다.