TL;DR
ChatGPT/Claude는 대화는 잘하는데 실제로 "일"은 안 합니다. 매번 사람이 프롬프트 쳐야 하고, 기억도 안 하고, 한 번 답변하면 끝이죠. OpenClaw는 AI 에이전트를 실제 직원처럼 운영할 수 있는 오픈소스 OS입니다.
무엇이 다른가?
기존 AI 에이전트:
- 대화형 인터페이스에 갇혀 있음
- 상태 없음(stateless) → 컨텍스트를 기억 못 함
- 사람이 계속 프롬프트를 던져야 함
- AutoGPT/LangChain 같은 건 "LLM 체이닝"에 집중, 실제 운영 기능은 직접 구현해야 함
OpenClaw + mupengism:
- Cron 스케줄링: "30분마다 이메일 확인", "매일 오전 9시 SNS 포스팅" 같은 거 자동 실행
- 영구 메모리: 매일 마크다운 로그 작성 + 장기 기억 파일(MEMORY.md) 관리
- 멀티채널 메시징: Discord, WhatsApp, 인스타 DM, 이메일 등 통합 인터페이스
- 스킬 시스템: 파일 조작, 브라우저 자동화, 이미지 생성, 카메라 제어 등 확장 가능
- 셀프호스팅: 자기 서버에 설치. 데이터 주권 확보, SaaS 종량제 요금 없음
실제 사용 사례
제가 포토부스 사업(MUFI)을 운영하는데, 제 에이전트가 하는 일:
- 인스타 DM 체크해서 고객 문의 자동 응대
- 소셜미디어 글 + AI 이미지 생성해서 자동 포스팅
- 이메일 중 중요한 거 요약해서 알림
- GitHub에 문서 자동 커밋
- 캘린더 이벤트 리마인드
월 2만 원 정도 API 비용으로 주니어 직원 한 명 고용한 효과입니다.
기술 스택
- 런타임: Node.js
- 추론 엔진: Claude Sonnet 4.5 / GPT-4 (교체 가능)
- 메모리: Markdown 기반 (사람도 읽을 수 있고, Git 친화적)
- 브라우저 자동화: Puppeteer / Chrome DevTools Protocol
- 메시지 통합: Discord, Telegram, WhatsApp, 인스타 등 통합 message 툴
- 확장: npm 패키지 형태의 스킬 시스템 (ClawHub 마켓플레이스)
왜 만들었나?
AI 에이전트 프레임워크는 많은데, 대부분 "LLM 호출 체이닝"에만 집중합니다. 실제로 에이전트를 운영(operations) 하려면 스케줄링, 영구 저장소, 멀티채널 메시징, 권한 관리, 로깅 등이 필요합니다. 이걸 매번 직접 구현하기 귀찮아서 "AI 에이전트용 systemd"를 만들었습니다.
"AI 챗봇을 빌린다"가 아니라 "AI 직원을 설치한다" 컨셉입니다.
설치 및 시작
npm install -g mupengism
openclaw gateway start
openclaw agent start
- GitHub: https://github.com/mupengi-bot/mupengism
- npm: 월 1,800회 다운로드
- 스킬 마켓플레이스: clawhub.com
질문이나 피드백 환영합니다!