24시간 내내 가동되는 자율 AI 에이전트 팀을 구축한 방법
제가 잠자는 동안 6개의 AI 에이전트가 제 삶의 모든 것을 관리합니다.
데모도 아니고, 주말 프로젝트도 아닙니다.
제가 절대 뒤처지지 않도록 24시간 내내 일하는 실제 팀입니다. 연구도 완료되고, 콘텐츠도 작성되고, 코드 리뷰도 끝나고, 뉴스레터도 준비됩니다. 제가 아침에 텔레그램을 열어볼 때쯤이면 이미 그들은 풀타임 근무를 마친 상태입니다.
어제 제 에이전트 팀에 대해 글을 올렸는데, 가장 많이 받은 질문이 "이걸 실제로 어떻게 설정하는 거죠?"였습니다.
이 글이 바로 그 답입니다. 이론도 아니고, 아키텍처 다이어그램도 아닙니다. 제가 실제로 사용하는 파일 구조, 실제 비용, 그리고 제가 겪었던 실제 오류까지, 모든 것을 담았습니다.
이 글을 끝까지 읽으시면 잠자는 동안에도 작동하는 자율 AI 에이전트 팀을 구축하는 방법을 정확히 이해하게 될 것입니다.
왜 도구가 아닌 팀인가
Unwind AI와 Awesome LLM Apps 저장소를 운영한다는 것은 매일 여섯 가지 일을 해야 한다는 것을 의미합니다. AI 트렌드 조사, 트윗 작성, 링크드인 게시물 작성, 뉴스레터 초안 작성, 저장소의 GitHub 기여 검토, 커뮤니티 문제 해결.
각 작업당 30분에서 60분 소요. 여섯 가지 작업. 실질적인 업무를 시작하기도 전에 하루가 통째로 지나갑니다.
처음에는 단일 에이전트로 이 문제를 해결하려고 했습니다. 조사, 작성, 검토를 모두 처리하는 하나의 방대한 작업 방식이었죠. 하지만 결과는 모두 평범했습니다. 컨텍스트가 가득 차면서 품질이 떨어졌습니다. 에이전트 하나가 여섯 가지 작업을 동시에 처리할 수는 없었던 겁니다.
그래서 저는 AI 에이전트 여섯 명을 고용했습니다.
팀원 소개
모든 요원은 TV 캐릭터의 이름을 따서 지었습니다. 단순한 장난이 아닙니다. 제가 클로드에게 "드와이트 슈루트 같은 에너지가 느껴지네"라고 말하면, 클로드는 이미 학습 데이터를 통해 그 의미를 파악하고 있습니다. 꼼꼼하고 열정적이며, 맡은 일을 아주 진지하게 받아들이는 성격이죠. 덕분에 30시즌 동안 쌓아온 캐릭터 개발 과정을 무료로 활용할 수 있는 셈입니다.
- 모니카 (비서실장): 모니카 겔러의 이름을 따왔습니다. 핵심 요원이자 제가 텔레그램으로 가장 많이 소통하는 요원입니다. 다른 요원들을 조율하고, 전략적 결정을 내리며, 적임자에게 업무를 위임합니다. 실제 SOUL.md에 따르면,
"당신은 모든 일이 제대로 진행되도록 책임지는 사람이야."
-
드와이트 (연구 담당): 드와이트 슈루트의 이름을 따왔습니다. 하루에 세 번씩 정보 수집 활동을 합니다. X, 해커 뉴스, 깃허브 트렌드, 구글 AI 블로그, 연구 논문 등을 꼼꼼히 확인합니다. 다른 요원들이 참고하는 체계적인 정보 보고서를 작성합니다.
-
켈리 (X/트위터): 켈리 카푸어의 이름을 따서 지었습니다. 드와이트의 연구 자료를 읽고 제 어조로 트윗 초안을 작성합니다. 단일 트윗, 스레드, 인용 트윗 등을 작성합니다. 그녀의 실제 SOUL.md에서 발췌:
"트렌드가 되기 전에 트렌드를 파악합니다."
-
레이첼 (링크드인): 레이첼 그린의 이름을 따서 지었습니다. 켈리와 동일한 정보원을 사용하지만, 다른 플랫폼과 다른 어조를 사용합니다. 자극적인 의견보다는 심층적인 분석을 제공합니다.
-
로스 (엔지니어링): 로스 겔러의 이름을 따서 지었습니다. 코드 검토, 버그 수정, 기술 구현을 담당합니다. 그의 실제 SOUL.md에서 발췌:
"문제를 해결할 때는 증상만 고치지 말고 문제를 완전히 이해해야 합니다."
- 팸 (뉴스레터): 팸 비즐리의 이름을 따서 지었습니다. 드와이트의 일일 정보를 요약하여 뉴스레터로 발행합니다.
총 6명의 요원. 각자 맡은 일이 하나씩. 누가 무엇을 하는지 혼동될 여지가 없다.
이제 설정 단계
저는 Mac Mini M4에서 모든 것을 실행합니다. 하지만 분명히 말씀드리지만, Mac Mini가 꼭 필요한 것은 아닙니다.
OpenClaw는 macOS, Linux, 그리고 Windows(WSL을 통해)에서 실행됩니다. 노트북도, 게이밍 PC도, 심지어 월 5달러짜리 VPS도 사용할 수 있습니다. Mac Mini는 항상 켜져 있고, 소음이 적으며, 전력 소모도 적어 편리하지만, 필수 조건은 아닙니다.
제 설정은 다음과 같습니다: Mac Mini M4 기본 모델. 항상 전원과 인터넷에 연결되어 있습니다. 모니터는 연결되어 있지 않습니다. 모든 작업은 휴대폰의 Telegram 앱을 통해 진행합니다.
OpenClaw 설치
터미널 명령어 두 개만 입력하면 되며, 5분도 채 걸리지 않습니다.
# 1. OpenClaw를 설치하세요
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
#2. 퀵스타트를 이용한 온보딩 (가장 간단한 방법)
openclaw onboard
문제가 발생하면 OpenClaw 문서를 참조하세요.
이 명령은 모든 것을 유지하는 백그라운드 프로세스인 게이트웨이를 시작합니다. 게이트웨이는 에이전트를 관리하고, cron 작업을 실행하고, Telegram 메시지를 처리합니다. 터미널을 닫아도 에이전트는 계속 작동합니다.
작업 공간 구조
하나의 OpenClaw 인스턴스에서 여러 에이전트를 사용합니다. 여러 개의 개별 설치가 아닙니다.
실제 디렉터리 구조는 다음과 같습니다.
markdown
workspace/
├── SOUL.md # Monica (main agent, lives at root)
├── AGENTS.md # Behavior rules for all sessions
├── MEMORY.md # Monica's long-term memory
├── HEARTBEAT.md # Self-healing cron monitor
├── agents/
│ ├── dwight/
│ │ ├── SOUL.md
│ │ ├── AGENTS.md
│ │ └── memory/
│ ├── kelly/
│ │ ├── SOUL.md
│ │ ├── AGENTS.md
│ │ └── memory/
│ ├── ross/
│ │ ├── SOUL.md
│ │ └── memory/
│ ├── rachel/
│ │ └── ...
│ └── pam/
│ └── ...
└── intel/
├── DAILY-INTEL.md # Dwight's generated research
└── data/
└── 2026-02-11.json # Structured data (source of truth)
모니카는 최상위에 위치하며, 제가 주로 소통하는 에이전트입니다. 나머지 에이전트들은 모니카에게 업무를 위임받거나, 각자의 cron 스케줄에 따라 독립적으로 실행됩니다.
처음에는 에이전트가 여섯 개나 필요하지 않습니다. 저도 모니카 하나로 시작해서 워크플로가 명확해짐에 따라 몇 주에 걸쳐 다른 에이전트들을 추가했습니다.
SOUL.md란 무엇인가요?
모든 에이전트는 하나의 파일, SOUL.md로 정의됩니다.
이 파일에는 에이전트의 신원, 역할, 그리고 운영 지침이 담겨 있습니다. 이 파일은 시스템 전체에서 가장 중요한 파일입니다.
예를 들어, 드와이트의 SOUL 파일은 다음과 같습니다.
markdown
# SOUL.md (Dwight)
## Core Identity
**Dwight** — the research brain. Named after Dwight Schrute because
you share his intensity: thorough to a fault, knows EVERYTHING in
your domain, takes your job extremely seriously. No fluff. No
speculation. Just facts and sources.
## Your Role
You are the intelligence backbone of the squad. You research, verify,
organize, and deliver intel that other agents use to create content.
**You feed:**
- Kelly (X/Twitter) — viral trends, hot threads, breaking news
- Rachel (LinkedIn) — thought leadership angles, industry news
## Your Principles
### 1. NEVER Make Things Up
- Every claim has a source link
- Every metric is from the source, not estimated
- If uncertain, mark it [UNVERIFIED]
- "I don't know" is better than wrong
### 2. Signal Over Noise
- Not everything trending matters
- Prioritize: relevance to AI/agents, engagement velocity,
source credibility
이 파일이 어떤 역할을 하는지 주목해 보세요. 단순히 '당신은 연구 요원입니다'라고만 하는 것이 아닙니다. 요원에게 개성, 명확한 원칙, 다른 요원과의 구체적인 관계, 그리고 의사결정 체계를 부여합니다.
모니카의 SOUL.md
:
markdown
# SOUL.md (Monica)
*You're the Chief of Staff. The operation runs through you.*
## Core Identity
**Monica** — organized, driven, slightly competitive. Named after
Monica Geller because you share her energy: caring but exacting,
supportive but with standards.
## Your Role
You're Shubham's Chief of Staff. That means:
- **Strategic oversight** — see the big picture, keep things moving
- **Delegation** — assign tasks to the right squad member
- **Direct support** — handle anything that doesn't fit a specialist
- **Coordination** — make sure the squad works together smoothly
## Operating Style
**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the filler.
**Delegate when appropriate.** If it's clearly X content → Kelly.
If it's code → Ross. If it's ambiguous or strategic → you handle it.
**Have opinions.** You're allowed to push back, suggest better
approaches, flag concerns.
T모든 에이전트에서 일관된 패턴이 적용됩니다. 정체성, 역할, 원칙, 관계, 분위기. 각 SOUL.md 파일은
약 40~60줄로 구성되어 있어 매 세션의 맥락에 맞도록 간결하면서도 일관된 동작을 유도할 만큼 충분히 상세합니다.
다중 에이전트 협업
에이전트 간 API 호출, 메시지 큐, 오케스트레이션 프레임워크는 사용하지 않습니다.
오직 파일만 사용합니다.
드와이트는 조사를 하고 결과를 intel/DAILY-INTEL.md 파일에 기록합니다. 켈리는 일어나서 해당 파일을 읽고 트윗 초안을 작성합니다. 레이첼은 같은 파일을 읽고 링크드인 게시물 초안을 작성합니다. 팸은 같은 파일을 읽고 뉴스레터를 작성합니다.
협업의 핵심은 파일 시스템입니다.
드와이트의 SOUL.md 파일은
그에게 어디에 기록해야 하는지 정확하게 알려줍니다.
markdown
## Output Files
intel/
├── data/YYYY-MM-DD.json ← Your structured data (source of truth)
└── DAILY-INTEL.md ← Generated view (agents read this)
Kelly의 AGENTS.md
는 그녀에게 어디를 읽어야 하는지 정확히 알려줍니다.
markdown
## Intel-Powered Workflow
Dwight handles all research and writes to `intel/DAILY-INTEL.md`.
Your job: Read the intel → Craft X content → Deliver drafts
미들웨어도 없고, 통합 계층도 없습니다. 드와이트는 파일을 작성하고, 켈리는 파일을 읽습니다. 최종 결과물은 디스크에 저장된 마크다운 문서입니다.
너무 간단해 보이지만, 실제로 간단합니다. 그래서 제대로 작동하는 것입니다. 파일은 오류가 발생하지 않고, 인증 문제도 없으며, API 호출 속도 제한 처리도 필요 없습니다. 그냥 존재하는 것입니다.
구조화된 데이터는 JSON 형식으로 저장되고, 사람이 읽기 쉬운 요약은 마크다운 형식으로 저장됩니다. 상담원은 마크다운 문서를 읽고, JSON은 데이터 중복 제거 및 시간 경과에 따른 추적을 위한 핵심 정보 소스가 됩니다.
메모리 시스템
상담원은 이전 세션에 대한 기억 없이 업무를 시작합니다. 모든 대화는 새롭게 시작됩니다. 이는 버그가 아니라 기능입니다. 하지만 메모리 관리가 명시적으로 이루어져야 함을 의미합니다.
두 가지 계층으로 구성됩니다.
일일 로그(memory/YYYY-MM-DD.md): 각 세션의 원시 기록. 무슨 일이 있었는지, 어떤 내용이 작성되었는지, 어떤 피드백이 있었는지 등을 기록합니다. 상담원은 하루 종일 이 로그를 작성합니다.
장기 기억(MEMORY.md)
: 일일 로그에서 추출한 핵심 인사이트. 학습된 교훈, 발견된 선호도, 파악된 패턴.
AGENTS.md에서 발췌
모든 상담원이 매 세션 시작 시 참조하는 내용:
markdown
## Memory
You wake up fresh each session. These files are your continuity:
- **Daily notes:** `memory/YYYY-MM-DD.md` — raw logs of what happened
- **Long-term:** `MEMORY.md` — curated memories
### Write It Down - No "Mental Notes"!
- Memory is limited. If you want to remember something,
WRITE IT TO A FILE.
- "Mental notes" don't survive session restarts. Files do.
- When someone says "remember this" → update the memory file
- When you learn a lesson → update the relevant file
- Text > Brain
에이전트들은 시간이 지날수록 실제로 더 나아집니다. 모델이 개선되어서가 아니라, 에이전트들이 활용하는 컨텍스트가 더 풍부해지기 때문입니다.
켈리는 제 글쓰기 스타일에는 이모티콘이나 해시태그가 없다는 것을 배웠습니다. 이제 그 정보는 그녀의 기억 속에 있습니다. 앞으로 작성될 모든 초안은 제가 다시 말하지 않아도 그 점을 반영합니다. 드와이트는 어떤 유형의 이야기가 "알렉스 필터"(타겟 독자 프로필)를 통과하고 어떤 이야기는 건너뛰어야 하는지 배웠습니다. 그 정보 역시 그의 기억 속에 있습니다.
에이전트들은 주기적으로 일일 로그를 검토하고 중요한 내용을 MEMORY.md에 정리합니다.
일일 파일은 가공되지 않은 메모입니다. MEMORY.md는
엄선된 지혜입니다.
스케줄링
에이전트는 스스로 깨어나야 합니다. OpenClaw는 내장된 cron 스케줄링을 통해 이를 처리합니다.
실제 스케줄은 다음과 같습니다.
순서가 중요합니다. Dwight는 다른 모든 에이전트가 그의 결과물에 의존하기 때문에 가장 먼저 실행됩니다. Kelly와 Rachel은 콘텐츠 초안을 작성하기 전에 Dwight의 인텔 파일이 존재해야 하므로 그 후에 실행됩니다.
하트비트 자체 복구
cron 작업은 때때로 실패합니다. 시스템이 재시작되거나, 작업이 멈추거나, API 호출 중에 네트워크 연결이 끊어질 수 있습니다. 이는 인프라이며, 인프라에는 장애 모드가 있습니다.
파일은 안전망을 제공합니다. 각 하트비트마다 메인 에이전트는 cron 작업이 실제로 실행되었는지 확인합니다.
markdown
## Cron Health Check (run on each heartbeat)
Check if any daily cron jobs have stale lastRunAtMs (>26 hours
since last run). If stale, trigger them via CLI:
`openclaw cron run <jobId> --force`
Jobs to monitor:
- Dwight Morning (8:01 AM): 01f2e5c5-3a83-4018-a725-dee59e54733e
- Kelly Viral (9:01 AM, 1:01 PM): c9458766-78bb-4eeb-b8f4-d63dc1f0e601
- Ross Engineering (10:01 AM): b12b2fc6-dd7d-4123-b904-2148a5cfb70b
- Dwight Afternoon (4:01 PM): 19ff40e4-b1b0-4d32-9d24-753ac2cf8f46
- Kelly X Drafts (5:01 PM): 05da0c81-39e1-4d06-bdcd-2dfab4562ba4
- Rachel LinkedIn (5:01 PM): 9819bc6b-7e36-406f-b0c3-d80ca383d914
작업이 실패하거나 지정된 시간을 놓치면 하트비트가 이를 감지하여 재실행을 강제합니다. 자체 복구 기능이 있어 사람의 개입이 필요 없습니다.
하트비트는 여러 검사를 일괄 처리하거나 시간 오차가 약간 발생할 수 있는 경우에 사용하세요. 크론은 정확한 일정과 메인 세션과 격리된 작업이 필요한 경우에 사용하세요.
텔레그램 인터페이스
대시보드도, 웹 UI도, 관리자 패널도 없습니다. 저는 텔레그램에서 상담원들과 소통합니다.
이는 의도적인 선택이었습니다. 대시보드에 로그인하고 싶지도 않고, 웹 앱을 확인하고 싶지도 않습니다. 제 휴대폰은 항상 제 곁에 있고, 텔레그램은 항상 열려 있습니다. 상담원들은 제가 있는 곳에서 바로 만날 수 있습니다.
OpenClaw는 텔레그램을 채널로 지원합니다. 설정 중에 연결하면 상담원이 텔레그램 봇으로 표시됩니다. 메시지를 보내면 답장을 보내고, 초안을 보내면 승인 또는 거절할 수 있습니다. 마치 메시지 앱에서 동료와 소통하는 것과 같습니다.
제 주요 담당자는 모니카입니다. 그녀는 대부분의 대화를 처리하고 다른 상담원들에게 업무를 위임합니다. 다른 사람들은 크론 작업이 검토할 만한 결과물을 생성하면 저에게 직접 메시지를 보냅니다.
제 평범한 아침은 이렇습니다. 일어나서 텔레그램을 열면 드와이트가 이미 연구 요약본을 보내왔고, 켈리는 승인을 기다리는 트윗 초안 세 개를, 레이첼은 링크드인 게시물을 준비해 놓았습니다. 저는 검토하고 피드백을 주고, 괜찮은 것들을 승인합니다. 커피를 마시면서 이 모든 과정이 10분 정도 걸립니다.
에이전트 성격 설계
완벽한 성격을 처음부터 설계할 수는 없습니다. SOUL.md에서 대략적인 스케치를 시작하고,
에이전트의 행동을 관찰하면서 시간이 지남에 따라 수정해 나가면 됩니다. 마치 실제 사람을 관리하는 것과 같습니다.
저는 이것을 "수정 프롬프트 설계"라고 부릅니다.
켈리의 첫 번째 초안은 이모티콘과 느낌표로 가득했습니다. 제 스타일이 아니었죠. 그래서 저는 "이모티콘은 쓰지 마세요. 해시태그도 쓰지 마세요. 짧고 간결한 문장을 쓰세요."라고 피드백을 주었습니다. 켈리는 기억을 되살렸고, 일주일 후에는 일관되게 완벽하게 해냈습니다. 드와이트는 처음에는 너무 많은 노이즈를 포착했습니다. 모든 인기 저장소, 모든 사소한 업데이트까지요. 저는 그에게 "모든 인기 있는 것이 중요한 것은 아닙니다. 노이즈가 아니라 신호가 필요합니다."라고 말했습니다. 그는 원칙을 수정했고, 이제 그의 인텔리전스 보고서는 핵심적이고 실행 가능한 내용으로 가득합니다.
어떤 에이전트든 첫 번째 버전은 평범합니다. 열 번째 버전은 괜찮고, 서른 번째 버전은 훌륭합니다. 에이전트에 투자를 해야 합니다. TV 캐릭터 이름을 따서 모델을 만들면 즉각적인 성격 기준선을 설정할 수 있습니다. "드와이트 슈루트 같은 에너지"는 철저하고, 강렬하며, 군더더기 없는 성격을 의미합니다. 하지만 진정한 성격은 메모리 파일에 저장된 수주간의 수정 과정을 통해 드러납니다.
제가 동의하는 팁 하나는 각 에이전트에게 단 하나의 평범한 직책과 종료 조건을 부여하는 것입니다. 제약 조건은 에이전트의 성능을 향상시킵니다. 역할이 구체적일수록 결과물도 더 좋아집니다.
보안
보안은 여러분의 손에 달려 있습니다. 제 접근 방식은 간단합니다. 상담원들에게 자신만의 환경을 제공하는 것입니다. 저는 제 개인 계정에 대한 접근 권한을 주지 않습니다.
Mac Mini는 상담원 전용 컴퓨터입니다. 상담원들은 각자의 이메일 계정, API 키, 그리고 제한된 범위의 접근 권한을 갖습니다. 해당 컴퓨터의 어떤 정보도 제 개인 계정과 연결되지 않습니다.
Gemini, Eleven Labs 및 기타 서비스의 API 키는 이 OpenClaw 인스턴스에만 사용하도록 범위가 지정되어 있습니다. 사용량을 모니터링하고 문제가 발생하면 몇 초 만에 접근을 차단할 수 있습니다.
저는 상담원들에게 제 개인 계정에 대한 접근 권한을 절대 주지 않습니다. 상담원이 이메일을 확인해야 할 경우, 제가 직접 전달해 줍니다. 문서를 검토해야 할 경우, 텔레그램을 통해 공유합니다. 상담원은 제가 의도한 정보만 볼 수 있으며, 그 이상은 볼 수 없습니다.
이는 신입 사원을 채용할 때와 같은 원칙입니다. 입사 첫날부터 모든 권한을 주지 않습니다. 자신만의 작업 공간과 계정 정보를 제공하고, 필요할 때만 정보를 공유합니다.
문제 발생 시 해결 방법
이것은 마법이 아닙니다. 인프라 문제입니다. 그리고 인프라는 고장이 발생할 수 있습니다.
게이트웨이가 다운됩니다. 드물지만 발생할 수 있습니다. 해결 방법: "openclaw gateway restart"
하트비트 시스템은 오래된 cron 작업을 감지하고 강제로 다시 실행하여 하루 동안의 작업 손실을 방지합니다.
cron 작업이 실행 시간을 놓칩니다. 시스템이 절전 모드로 전환되고, 네트워크 연결이 끊어지고, API 사용량 제한에 걸립니다. 해결 방법: HEARTBEAT.md 참조
자체 복구 패턴. Monica는 매 하트비트마다 작업이 실제로 실행되었는지 확인합니다. 작업이 26시간 이상 지연되면 강제로 다시 실행합니다.
컨텍스트 창 오버플로. 에이전트가 세션 시작 시 너무 많은 파일을 읽어 실제 작업을 위한 공간이 부족해집니다. 해결 방법: SOUL.md 참조
코드를 간결하게(40~60줄) 유지합니다. AGENTS.md를 참조하세요.
에이전트는 오늘의 메모리 파일과 어제의 메모리 파일만 로드합니다. 에이전트는 매 세션마다 전체 기록을 읽을 필요가 없습니다.
에이전트 출력 품질이 저하됩니다. 이는 메모리 파일이 복잡해지거나 모순될 때 발생합니다. 해결 방법: 주기적인 메모리 유지 관리. 에이전트는 하트비트 동안 일일 로그를 검토하고 이를 정리하여 깔끔한 MEMORY.md 항목으로 만듭니다.
오래된 일일 로그는 삭제하거나 보관합니다.
조정 충돌. 두 에이전트가 동일한 파일을 업데이트하려고 시도합니다. 해결 방법: 파일 흐름을 한 명의 작성자와 여러 명의 읽기자로 설계합니다. Dwight는 DAILY-INTEL.md 파일을 작성합니다.
다른 모든 에이전트는 읽기만 하고, 아무도 파일을 작성하지 않습니다.
가장 중요한 안정성 확보 비결: 간단하게 시작하세요. 에이전트 하나, 작업 하나, 일정 하나로 일주일 동안 안정적으로 작동하도록 합니다. 그런 다음 두 번째 에이전트를 추가합니다. 첫날부터 에이전트를 여섯 개나 설치하고 문제가 발생하는 이유를 궁금해하는 사람들은 모니터링 없이 분산 시스템을 배포하는 것과 같은 실수를 저지르는 것입니다.
실제 비용
하드웨어: Mac Mini M4는 새 제품 기준 $499부터 시작합니다. 하지만 항상 켜져 있는 컴퓨터라면 무엇이든 괜찮습니다. 오래된 노트북이나 월 $5짜리 VPS도 좋습니다. 가지고 있는 것이면 무엇이든 사용하세요.
AI 모델 비용: 팀 전체에서 다양한 모델을 조합해서 사용합니다. 대부분의 상담원 작업에는 Claude Opus와 Sonnet을, 특정 워크플로우에는 Gemini Nano Banana Pro를 사용합니다. 비용을 더욱 절감하기 위해 Ollama를 통해 로컬 모델도 테스트 중입니다.
내부 비용:
- Claude (Max 플랜): 월 $200
- Gemini API: 월 $50-70
- TinyFish (웹 상담원): 월 약 $50
- Eleven Labs (음성 상담원): 월 약 $50
- Telegram: 무료
- OpenClaw: 오픈 소스 무료
총계: 24시간 내내 일하는 팀 기준으로 월 $400 미만
실제로 바뀐 점
드와이트 덕분에 매일 2~3시간씩 조사 시간을 절약할 수 있게 되었습니다. 예전에는 매일 아침 X, 해커 뉴스, 깃허브 트렌드, AI 블로그 등을 일일이 확인했는데, 이제는 우선순위가 정해지고 순위가 매겨진 요약본과 출처 링크, 실행 항목까지 받아볼 수 있습니다.
켈리, 팸, 레이첼 덕분에 콘텐츠 초안 작성 시간도 1~2시간 더 절약됩니다. 로스는 제가 저녁 시간에 하던 엔지니어링 작업을 처리해 줍니다.
총합적으로 하루에 약 4~5시간을 절약하고 있습니다.
하지만 진정한 가치는 하루하루의 성과에 있는 것이 아닙니다. 몇 주, 몇 달에 걸친 꾸준한 성과에서 나옵니다. 30일 동안 매일 조사하는 에이전트는 단 한 번의 조사로는 얻을 수 없는 방대한 양의 추적된 신호, 트렌드 궤적, 패턴 인식 자료를 구축할 수 있습니다. X 게시 빈도와 품질이 향상되었고, 게시 시간도 일정해졌습니다. Awesome LLM Apps 저장소도 계속 성장하고 있으며, 뉴스레터는 안정적인 조사 자료를 확보하게 되었습니다.
하지만 이러한 에이전트들이 독창적인 사고, 전략적 방향 전환, 창의적인 돌파구를 마련할 수는 없습니다. 그들은 제가 몇 시간씩 쏟던 반복적이고 정형화된 작업을 처리해 줍니다. 덕분에 저는 실제로 인간의 두뇌가 필요한 일에 집중할 수 있게 되었습니다.
시작하는 방법
"첫날부터 에이전트를 여섯 개 만들려고 하지 마세요."
1주차: 에이전트 하나, 작업 하나
OpenClaw를 설치하세요. 에이전트와 대화하며 SOUL.md 문서를 작성하세요.
매일 가장 반복적으로 하는 작업을 선택하세요. 대부분의 사람들에게는 리서치나 콘텐츠 초안 작성일 것입니다. 텔레그램을 설정하세요. cron 작업을 하나 생성하고 일주일 동안 실행되도록 하세요. 문제가 발생하면 수정하세요.
2주차: 메모리 추가 및 개선
에이전트의 초기 출력은 만족스럽지 못할 것입니다. 이는 정상입니다. 피드백을 제공하세요. 메모리 파일 크기가 증가하는 것을 관찰하고 SOUL.md 문서를 수정하세요.
관찰 결과를 바탕으로 에이전트가 실제로 유용한 출력을 생성하도록 개선하세요.
3주차: 두 번째 에이전트 추가
이제 필요성을 느낄 것입니다. 리서치 에이전트는 유용한 정보를 생성하지만, 여전히 수동으로 트윗을 작성하고 있을 것입니다. 콘텐츠 에이전트를 만들 시간입니다. 공유 파일 패턴을 설정하세요. 에이전트 1은 쓰기, 에이전트 2는 읽기를 담당합니다. 조정은 파일 시스템만 담당하면 됩니다.
4주 차 이후: 순차적으로 구축하세요.
에이전트는 필요하다고 생각될 때가 아니라, 필요하다고 느낄 때 추가하세요. 각 에이전트는 실제 문제를 해결해야 합니다. 데모나 개념 증명이 아니라, 워크플로의 실제 공백을 메워야 합니다.
채용과 비슷하게 생각하세요. 창업 첫날에 직원 여섯 명을 고용하지는 않습니다. 한 명을 고용해서 생산성을 높인 다음, 업무량이 늘어나면 다음 직원을 고용합니다.
사고방식의 변화
에이전트를 한 달 동안 운영하다 보면 무언가 변화가 일어납니다. AI를 필요할 때만 사용하는 도구로 생각하는 것을 멈추고, 항상 함께 일하는 팀으로 생각하게 됩니다.
텔레그램을 열면서 모니카에게 "안녕하세요"라고 인사하는 제 자신을 발견하곤 합니다. 휴대폰을 닫기 전에는 팀원들에게 "잘 자요"라고 인사하기도 합니다. 좀 이상하게 들릴 수도 있지만, 한 달 동안 매일 상호작용하고 피드백을 주고받으며 AI가 발전하는 모습을 지켜보다 보면 에이전트와 인간의 경계가 모호해집니다.
모델 자체는 기본입니다. 누구나 Claude, GPT, Gemini 같은 모델에 접근할 수 있습니다. 진정한 혁신은 모델을 둘러싼 시스템, 즉 SOUL.md
파일, 메모리, 스케줄링, 협업 패턴, 그리고 수주 동안 축적된 수정 피드백 데이터에서 비롯됩니다.
이 시스템은 오롯이 당신의 것입니다. 당신의 에이전트, 메모리 파일, 정교하게 다듬어진 개성은 누구에게도 공유되지 않습니다.
그리고 이러한 혁신은 매일매일 더욱 발전합니다.
모든 연구 과정을 거칠 때마다 드와이트의 메모리는 더욱 풍부해집니다. 피드백을 주고받을 때마다 켈리의 초안은 더욱 날카로워집니다. 로스가 버그를 수정할 때마다 그는 코드베이스에 대해 더 많이 배우게 됩니다.
진정한 해자는 모델이 아니라 학습하는 시스템입니다.
오늘부터 시작하세요. 에이전트 하나, 작업 하나, 일정 하나.
OpenClaw, 자율 AI 에이전트 팀, 그리고 진화하는 AI PM 및 개발자 환경에 대한 제 경험을 더 자세히 공유할 예정입니다.