OpenClaw - 일하는 AI 에이전트

2026년 1월, GitHub에서 며칠 만에 18만 star를 넘긴 프로젝트가 있다.

OpenClaw. 처음 이름은 Clawdbot, 그 다음엔 Moltbot, 지금은 OpenClaw다. 이름은 자주 바뀌었지만 핵심은 변하지 않았다. WhatsApp이나 Telegram으로 메시지 보내면 실제로 일을 해주는 AI 에이전트

뭐가 다른가

ChatGPT나 Claude 같은 챗봇은 질문하면 답만 준다. "이 파일 정리해줘" 하면 "이렇게 하면 됩니다" 라고 설명만 해준다. OpenClaw는 실제로 파일을 정리한다.

 

# 내가 WhatsApp으로 보낸 메시지
"월요일 9시 회의 캘린더에 추가해줘"

# OpenClaw가 하는 일
1. 캘린더 API 호출
2. 일정 추가
3. "추가 완료했습니다" 응답

 

작동 방식

OpenClaw는 로컬에서 돌아가는 Gateway다. 내 컴퓨터나 서버에서 실행되고, 메시징 앱을 통해 제어한다.

 

지원하는 메시징 플랫폼

• WhatsApp
• Telegram
• Discord
• iMessage
• Slack
• Signal
• Microsoft Teams

연결 가능한 AI 모델

• Anthropic Claude
• OpenAI GPT
• Google Gemini
• DeepSeek
• 로컬 모델 (Ollama 등)
• 기타 등등

메시지를 보내면 → OpenClaw가 AI 모델에게 전달 → AI가 필요한 작업 판단 → Skills 실행 → 결과 회신

 

Skills가 핵심이다

OpenClaw 자체는 그냥 프레임워크다. 진짜 능력은 Skills에서 나온다. 100개 이상의 Skills를 설치할 수 있다.

 

개발자용

• GitHub 연동 (PR 생성, 이슈 관리)
• 코드 자동 테스트 및 배포
• 디버깅 로그 분석
• Cron job 스케줄링

생산성

• 이메일 자동 분류 및 답장
• 캘린더 스케줄링
• Notion/Obsidian 메모 정리
• Apple Reminders/Things 3 연동

스마트홈

• 조명 제어
• 온도 조절
• 음악 재생 (Spotify, Sonos)
• 가전 제품 제어

크리에이티브

• 이미지 생성 (Replicate)
• GIF 검색
• 오디오 컨텐츠 생성

설치는 간단하다.

# Skills 설치
openclaw skills add <skill-name>

# 예시
openclaw skills add github-automation
openclaw skills add email-triage
openclaw skills add smart-home

실제 사용 사례

커뮤니티에서 공유된 사례들을 보면 활용도가 보인다.

 

1. 자는 동안 코딩

개발자가 자기 전에 OpenClaw에게 메시지를 남겼다.

"내일 아침까지 테스트 코드 작성하고 CI 통과하면 PR 올려줘"

 

자고 일어나니 PR이 올라와 있고, CI가 통과해 있었다.

 

2. 주간 식단 계획

매주 일요일 저녁, OpenClaw가 Notion에 주간 식단을 자동으로 정리한다. 레시피 링크, 장보기 목록까지 포함해서

 

3. 커피 마시면서 앱 개발

카페에서 커피 마시면서 WhatsApp으로 OpenClaw에게 Laravel 앱 개발을 시켰다. 30분 후 배포까지 완료

 

4. 크립토 자동 거래

Polymarket 뉴스 모니터링하고, 자동으로 포지션 잡는 봇을 만들었다.

 

5. Airdrop 파밍

수십 개 테스트넷에서 매일 반복 작업을 자동화. 브릿징, 스왑, 트랜잭션 전부 OpenClaw가 처리

설치 과정

필요한 것

• Node.js 22 이상
• 기본적인 터미널 사용 능력
• API 키 (Claude, GPT 등)
• 메시징 앱 계정

설치 과정

# 1. OpenClaw 설치
npm install -g openclaw@latest

# 2. 온보딩 마법사 실행
openclaw onboard --install-daemon

# 3. Gateway 실행
openclaw gateway --port 18789

# 4. 대시보드 열기
openclaw dashboard

온보딩 마법사가 대부분을 처리해주지만, API 인증, 채널 설정, Skills 선택 등은 수동으로 해야 한다.

 

Telegram 연동 예시

1. 온보딩 중 Telegram 선택
2. Bot Token 입력
3. Pairing 코드로 인증
4. 메시지 보내서 테스트

처음엔 헷갈리지만, 한 번 설정하면 계속 돌아간다.

 

보안 이슈

OpenClaw의 가장 큰 문제는 보안이다.

시스템 전체 접근 권한

OpenClaw는 기본적으로 시스템 전체에 접근할 수 있다. 파일 읽기/쓰기, 터미널 명령어 실행, 브라우저 제어. 편리하지만 위험하다.

 

실제 사례

• 사용자가 OpenClaw에게 "PC 꺼줘"라고 메시지 보냄
• OpenClaw가 shutdown 명령어 실행
• PC가 꺼짐 (OpenClaw도 함께)

의도한 동작이었지만, 시스템 접근이 얼마나 강력한지 보여준다.

 

실제로 써볼 만한가

장단점이 명확하다.

 

✅ 장점

• 진짜로 일을 함 (설명만 하는 게 아님)
• 오픈소스 (커스터마이징 가능)
• 로컬 실행 (데이터 프라이버시)
• 지속적 메모리 (컨텍스트 유지)
• 활발한 커뮤니티

❌ 단점

• 설치가 복잡함
• 보안 리스크
• API 비용
• 빠른 변화 (안정성 부족)
• Anthropic API 제한

누구한테 맞나

• 개발자 (자동화 워크플로우)
• 파워 유저 (생산성 극대화)
• 실험 정신 (새로운 것 시도)

누구한테 안 맞나

• 비개발자 (진입장벽 높음)
• 보안 우선 (리스크 큼)
• 안정성 중시 (아직 초기)

 

 

주의사항

1. 회사 컴퓨터에 설치하지 마라
   • 보안 정책 위반 가능
   • 회사 데이터 유출 위험
2. 중요한 작업은 수동 확인
   • 자동 이메일 발송 전 리뷰
   • 코드 배포 전 검증
3. 비용 모니터링
   • API 사용량 주기적 체크
   • 예상치 못한 과금 방지
4. 정기적 업데이트
   • OpenClaw는 빠르게 변함
   • 보안 패치 놓치지 말 것

전망

OpenClaw는 AI 에이전트의 미래를 보여준다. 챗봇에서 실행 에이전트로의 전환

 

진행 중인 발전

• Docker 샌드박싱 (보안 강화)
• 멀티 에이전트 협업
• 더 많은 Skills
• 더 나은 메모리 관리
• 비용 최적화

경쟁자 등장

• Meta Manus
• Claude Cowork
• IBM Granite 4.0 Nano
• 각종 중국 AI 에이전트

시장이 빠르게 움직이고 있다. OpenClaw가 계속 선두를 지킬지, 다른 플레이어가 앞서갈지는 모르겠다.

확실한 건 AI 에이전트가 이제 현실이 됐다는 것이다.

정리

OpenClaw는 흥미로운 프로젝트다. 완벽하지 않지만, 가능성을 보여준다.

설치는 복잡하고, 보안은 불안하고, 비용은 예측 불가능하다. 하지만 실제로 일을 해준다. 그것만으로도 시도해볼 가치가 있다.

개인적으로는 작은 자동화 작업부터 시작하는 걸 추천한다. 이메일 정리, 캘린더 동기화, 간단한 코드 자동화. 익숙해지면 점차 확장하면 된다.

"AI가 진짜 일을 할 수 있을까?"

OpenClaw의 답은 "할 수 있다. 지금 당장."이다.

직접 써보고 판단하는 게 제일 빠르다.

참고 링크

• OpenClaw: https://github.com/openclaw/openclaw