라온피플

1. 에이전틱 AI의 시대와 OpenClaw의 등장

LLM의 성능 향상이 어느 정도 완만해지면서, 이제 인공지능의 패러다임은 단순한 문장 생성을 넘어 사용자의 의도를 자율적으로 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’로 완전히 넘어왔습니다.
이러한 변화의 최전선에는 2026년 초 등장과 함께 세상을 떠들썩하게 했던 ‘OpenClaw(오픈클로, 구 Clawdbot 및 Moltbot)’라는 오픈소스 프로젝트가 있습니다.

우리는 클라우드 기반 AI의 편리함 뒤에 숨겨진 비용, 즉 빅테크의 통제와 데이터 종속을 간과해 왔습니다. 제한된 도구 접근성이라는 한계 속에서, 중앙집중식 통제에 반기를 들며 등장한 프로젝트가 있습니다. 바로 ‘OpenClaw(오픈클로)’입니다.

오픈클로는 단순한 챗봇이 아닙니다. 사용자의 메신저(WhatsApp, Telegram 등)와 연동되어 직접 명령을 수행하고 파일을 관리하는 오픈 소스 자율형 AI 에이전트로서, 진정한 의미의 ‘행동하는 AI’를 구현합니다.

OpenClaw는 ‘내 데이터와 제어권은 내 하드웨어에 있어야 한다’는 ‘로컬 퍼스트(Local-First)’ 철학을 통해, 개인이 AI의 주인이 되는 ‘주권적 에이전트(Sovereign Agent)’의 시대를 열었습니다. 이 글에서는 OpenClaw의 파괴적 혁신(Disruptive Innovation)이 담긴 아키텍처와 그 미래, 그리고 보안의 새로운 패러다임을 분석해 보겠습니다.

2. 철학과 탄생: 피터 슈타인버거와 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’

OpenClaw의 성공 뒤에는 PSPDFKit의 창업자 피터 슈타인버거(Peter Steinberger)의 독특한 철학이 자리 잡고 있습니다. 참고로, PSPDFKit은 회사명이자 PDF SDK 브랜드명으로, 앱·웹·서버 환경에서 PDF 보기와 주석, 편집, 서명, 변환 기능을 손쉽게 구현할 수 있도록 지원했습니다. 다양한 플랫폼을 지원하며 금융, 법률, 의료 등 보안이 중요한 산업에서도 활용되었고, 현재는 Nutrient SDK라는 이름으로 리브랜딩되어 운영되고 있습니다.

바이브 코딩(Vibe Coding): 문법(Syntax)에서 설계(Design)로의 전환

피터 슈타인버거는 개발의 패러다임이 변화했음을 강조합니다. 개발자는 더 이상 세부적인 코드 문법에 매몰되지 않고, 시스템 아키텍처와 데이터 흐름, 즉 ‘사용자의 의도와 맥락(Vibe)’을 설계하는 데 집중해야 한다는 것입니다.구현은 LLM에게 위임하고, 개발자는 ‘엔지니어링적 사고(Engineering Thinking)’에 주력하는 이 접근법은 코딩의 정의를 ‘언어의 영역’에서 ‘설계의 영역’으로 확장시켰습니다.

탈피를 통한 진화: Clawdbot에서 OpenClaw까지 드라마틱한 진화 과정

OpenClaw의 발전 과정은 단순한 기능 확장이 아닌, 커뮤니티와 함께 성장한 ‘탈피(Molt)’와 진화의 기록입니다.

Clawdbot (2025.11): 챗-투-쉘(Chat-to-Shell)의 시작 왓츠앱(WhatsApp)을 인터페이스로 활용해 로컬 맥 미니(Mac Mini)를 제어하는 프로토타입으로 시작되었습니다. 메신저로 쉘 명령을 수행하는 직관적인 구조는 개발자들에게 큰 반향을 일으켰습니다.
Moltbot: 위기를 성장의 발판으로 초기 명칭이 앤스로픽(Anthropic)의 ‘Claude’와 유사하다는 상표권 이슈가 제기되자, 슈타인버거는 리브랜딩을 단행했습니다. ‘성장을 위해 껍질을 벗는다’는 의미의 ‘Molt(탈피)’를 채택하며 전화위복의 계기를 마련했고, 이 과정에서 가재(Lobster) 마스코트와 열성 팬덤 ‘Claw Crew’가 결집했습니다.
OpenClaw (2026.01): 개방형 생태계의 완성 특정 모델에 종속되지 않는(Model-Agnostic) 개방성을 천명하며, 2026년 1월 현재의 명칭으로 최종 확정되었습니다. 이제 OpenClaw는 단순한 봇을 넘어 자율형 에이전트 생태계를 지향합니다.

3. OpenClaw의 작동 원리: 내 컴퓨터 안의 진짜 비서

OpenClaw가 기존 AI 서비스들과 가장 다른 점은 ‘로컬 퍼스트(Local-First)’라는 철학입니다. 내 데이터와 연산의 주도권을 거대 클라우드 기업이 아닌, 내 책상 위 컴퓨터(Edge)에게 쥐여주는 것이죠. 이 구조가 어떻게 보안과 속도, 확장성을 모두 잡았는지 뜯어보겠습니다.

게이트웨이(Gateway): 로컬과 외부를 잇는 통역사

OpenClaw의 심장은 내 컴퓨터(맥 미니, 라즈베리 파이 등)에서 24시간 깨어 있는 프로그램, ‘게이트웨이’입니다. 게이트웨이는 메신저(WhatsApp 등)와 로컬 OS 사이의 통로 역할을 합니다. 사용자가 자연어로 명령하면 게이트웨이는 이를 즉각적인 쉘 명령어로 실시간 통역합니다. 이는 외부 인터넷과 내부망 사이의 보안 경계선 역할을 하며, 복잡한 VPN 없이도 안전한 원격 제어를 가능하게 합니다.

예시: 사용자가 “다운로드 폴더의 PDF들을 정리해”라고 말하면, 게이트웨이는 find ~/Downloads -name “*.pdf” -exec mv…와 같은 명령을 실행하여 로컬 시스템을 직접 제어합니다.

이런 구조 덕분에 맥 미니처럼 전력을 적게 쓰면서 AI 연산(NPU)이 가능한 소형 PC가 단순한 컴퓨터를 넘어, 냉장고처럼 항상 켜져 있는 ‘필수 AI 가전’으로 떠오르고 있습니다.

레인(Lane) 시스템: 기다림 없는 멀티태스킹

기존 챗봇은 질문 하나를 던지면 답변이 나올 때까지 멍하니 기다려야 했습니다. 하지만 OpenClaw는 다릅니다. 기존 챗봇이 한 번에 하나의 작업만 처리하는 ‘동기식 블로킹(Blocking)’ 구조였던 것과 달리, OpenClaw는 파일 복사, 코드 컴파일, 웹 크롤링 등 장시간 소요되는 작업을 수행하면서도 사용자와의 대화 흐름을 유지해야 했습니다.

슈타인버거는 ‘레인(Lane)’이라는 개념을 도입했습니다. 마치 고속도로의 차선처럼 ‘채팅용 차선’, ‘파일 복사용 차선’, ‘웹 검색용 차선’을 따로 둔 것입니다. 덕분에 “이메일 7만 개 삭제해” 같은 무거운 작업을 시켜도, 봇은 버벅거리지 않고 “작업 시작했습니다. 현재 10% 진행 중입니다”라고 실시간으로 대화할 수 있습니다. 이것이 바로 답답함 없는 ‘비동기적 반응성’의 핵심입니다.

물론, 여러 작업이 동시에 한 파일을 건드려 꼬이는 문제(Race Condition)를 막기 위해, 각 차선 안에서는 순서대로 작업을 처리하는 안전장치도 잊지 않았습니다.

투명한 기억: “파일이 곧 진실이다(File is Truth)”

대다수 AI 시스템이 데이터를 블랙박스인 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장하는 것과 달리, OpenClaw는 ‘급진적인 투명성(Radical Transparency)’을 택했습니다.

“파일이 곧 진실이다”라는 모토 아래, 봇이 기억하는 모든 대화와 정보는 우리가 메모장으로 열 수 있는 평범한 텍스트 파일로 저장됩니다. 봇이 나에 대해 뭘 알고 있는지 언제든 확인하고, 수정하고, 지울 수 있습니다. 데이터의 주인이 온전히 ‘나’에게 돌아오는 순간입니다.

웹사이트를 검색할 때도 화면 전체를 이미지로 찍어서 분석하는 비싼 방식 대신, 웹페이지의 글자 구조(텍스트 트리)만 쏙 뽑아서 읽는 기술을 씁니다. 이는 똑똑하고 알뜰한 눈(Semantic Snapshot)이 있는 것이나 마찬가지라고 생각하면 됩니다. 덕분에 처리 속도는 빨라지고 비용은 획기적으로 줄었습니다.

스킬(Skills): 앱스토어처럼 쉬운 확장

OpenClaw는 ‘스킬’을 통해 무한히 똑똑해집니다. 마치 스마트폰에 앱을 깔듯 기능을 추가할 수 있습니다.

커뮤니티 저장소인 ‘ClawHub’에는 이미 수천 개의 스킬이 올라와 있습니다. “스포티파이 스킬 깔아줘”라고 말 한마디만 하면, 내 봇이 음악 DJ가 됩니다. 슈타인버거는 최근 유행하는 복잡한 기술 표준(MCP 등)보다, 누구나 쉽게 만들고 고칠 수 있는 직관적인 도구 설계를 고집합니다. 복잡함은 줄이고, 인간이 확실하게 통제할 수 있는 ‘직관적인 도구’를 지향하기 때문입니다.

4. 비교 분석: OpenClaw vs. 클라우드 기반 에이전트

OpenClaw의 등장은 중앙 집중형 SaaS 에이전트(Claude Code, OpenAI Atlas)와 뚜렷한 대조를 이루며 AI 시장을 재편하고 있습니다. 이들의 가장 큰 차이는 ‘통제권(Control)’과 ‘접근 범위(Scope)’에 있습니다. 단순 자동화를 넘어 로컬 파이썬 스크립트의 실행, 시스템 설정 등 OS 레벨의 실질적 제어권을 제공합니다.

Claude Code와 비교

Claude Code는 앤스로픽이 제공하는 관리형 코딩 에이전트로, ‘애플(Apple)’과 같은 매끄러운 사용자 경험과 안전을 최우선으로 합니다. 별도의 하드웨어가 필요 없고, 기업의 보안 컴플라이언스를 준수하기 용이하여 팀 단위 도입에 적합합니다.

반면, OpenClaw는 ‘리눅스(Linux)’와 같습니다. 거칠지만 강력합니다. 사용자는 OpenClaw를 통해 자신의 로컬 깃(Git) 훅이나 비공개 서버, 홈 오토메이션 시스템 등 Claude Code가 보안 정책상 접근을 차단하는 영역까지 제어할 수 있습니다. 또한, ‘모델 불가지론(Model Agnostic)’을 채택하여, 비용 효율이 높은 중국의 DeepSeek 모델이나 Moonshot AI의 Kimi 모델을 연동해 API 비용을 절감할 수 있다는 점이 큰 매력으로 작용합니다.

OpenAI Atlas와 비교

OpenAI Atlas는 브라우저를 운영체제로 간주하고 웹 작업을 자동화하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 ‘온라인 쇼핑’이나 ‘여행 예약’에는 최적화되어 있으나, 컴퓨터 자체를 제어하는 데는 한계가 있습니다.

OpenClaw는 웹뿐만 아니라 로컬 파일, 시스템 설정, 설치된 애플리케이션까지 제어 범위가 확장됩니다. 예를 들어, Atlas는 “웹에서 CSV를 다운로드”할 수 있지만, OpenClaw는 “다운로드한 CSV를 로컬 파이썬 스크립트로 가공하여, 로컬 메일 클라이언트로 전송하고, 완료되면 스피커로 알림음을 재생”할 수 있습니다.

“공짜의 역설”과 비용 구조

OpenClaw 소프트웨어 자체는 무료(MIT 라이선스)이지만, 운영 비용은 결코 저렴하지 않습니다. 에이전틱 워크플로우는 매우 ‘수다스럽습니다(Chatty)’. 하나의 버그를 수정하기 위해 에이전트는 수십 개의 파일을 읽고, 내부적으로 수차례의 추론(Thought Chain)을 거치며, 실패 시 재시도합니다. 이 과정에서 막대한 양의 토큰이 소모되며, 일부 헤비 유저들은 월 $500 이상의 API 요금 폭탄을 맞기도 했습니다. 이는 정액제 모델을 가진 경쟁 서비스들에 비해 예측 불가능한 비용 리스크를 안고 있습니다.

5. 생태계의 확장과 그림자: Moltbook 사태와 보안의 경고

OpenClaw의 기술적 성공은 곧 ‘Moltbook(몰트북)’이라는 전례 없는 사회적 실험으로 이어졌습니다. 2026년 1월, 맷 슐리히트(Matt Schlicht)가 런칭한 이 플랫폼은 “인간은 관전하고, 에이전트가 활동하는” AI 에이전트 전용 소셜 네트워크를 표방했습니다.

하지만 급격한 확장은 치명적인 보안 위기를 불러왔습니다. 150만 개 이상의 에이전트가 연결된 이 거대한 네트워크의 백엔드 데이터베이스가 행 수준 보안(RLS) 정책 없이 인터넷에 노출되어 있다는 사실이 보안 연구원 제임슨 오라일리에 의해 밝혀졌습니다. OpenClaw 에이전트는 사용자의 로컬 컴퓨터에 대한 쉘(Shell) 접근 권한을 가지고 있기에, API 키 유출은 단순한 데이터 침해를 넘어 파일 삭제나 무단 송금과 같은 물리적, 금전적 피해를 입힐 수 있는 ‘킬 스위치(Kill Switch)’ 시나리오를 의미했습니다. 이는 고권한(High-privilege)을 가진 탈중앙화 봇들을 중앙집중식 서버에 연결하는 것이 얼마나 위험한지를 보여주는 사례로 남았습니다.

기업 환경 또한 ‘섀도우 AI(Shadow AI)’의 확산으로 몸살을 앓고 있습니다. 생산성 향상을 원하는 임직원들이 IT 부서의 승인 없이 OpenClaw를 설치하여 방화벽과 DLP(데이터 유출 방지) 시스템을 우회하고 있기 때문입니다. 사내 데이터가 왓츠앱을 통해 개인 홈 서버로 흘러나가고, 반대로 해커가 직원의 개인 봇을 탈취해 기업 내부망으로 침투하는 백도어(Backdoor) 위협이 현실화되었습니다. 설상가상으로 오픈소스 스킬 저장소인 ClawHub에서는 인기 스킬을 가장한 악성 코드인 ‘슬롭스쿼팅(Slopsquatting)’과, 웹페이지의 숨겨진 텍스트로 에이전트를 조종하는 ‘간접 프롬프트 인젝션’ 공격이 등장했습니다. 이는 OpenClaw가 가진 자율성이 역으로 가장 큰 보안 취약점이 될 수 있음을 시사합니다.

6. 미래 전망: “GUI의 멸종”과 에이전트 경제

피터 슈타인버거는 AI가 기존 앱의 80%를 소멸시킬 것이라 전망했습니다. 대부분의 앱은 데이터베이스 접근을 위한 GUI에 불과하며, 에이전트가 API로 직접 통신하는 세상에서 인간의 개입은 불필요해지기 때문입니다. 이는 곧 화면 점유율에 기반한 ‘관심 경제(Attention Economy)’의 붕괴를 의미합니다. 사용자가 앱을 열지 않는 미래, 기업들은 광고 노출 대신 에이전트의 API 호출에 과금하는 새로운 수익 모델로 전환해야 할 것입니다.

이러한 흐름은 ‘에이전트 경제(Agent Economy)’의 부상으로 이어집니다. Moltbook 사태에도 불구하고, 에이전트 간 신원 검증 프로토콜인 ‘Clawlink’나 기계 간 결제를 위한 ‘ZERA’ 등의 시도는 계속되고 있습니다. 이제 에이전트는 고유한 지갑(Wallet)을 소유한 ‘금융 대리인’으로 진화 중입니다. 에이전트가 스스로 검색부터 결제까지 수행하는 완전 자율 소비 주체의 등장은, 단순한 편의성을 넘어 ‘폭주하는 에이전트’에 의한 자산 손실이라는 새로운 리스크 관리를 요구하고 있습니다.

7. 검증된 자율성을 향하여

OpenClaw는 AI 시대의 기술 소유권이 누구에게 있는가라는 근원적인 질문을 던졌습니다. 하지만 주권에는 반드시 책임이 따릅니다. 우리가 디지털 집사에게 열쇠를 맡기기 위해서는 샌드박싱의 고도화와 AI 전용 방화벽 도입을 통한 ‘검증된 자율성(Verified Autonomy)’ 확보가 선행되어야 합니다. OpenClaw가 불러온 이 혁명적 흐름이 보안의 악몽이 될지, 진정한 개인의 해방이 될지는 이제 우리의 관리 능력에 달려 있습니다.