요즘 매우 핫한 OpenClaw를 설치해보기 위해 집에 오랫동안 고이 모셔둔 맥북프로의 먼지를 털어내고 새로 초기화 합니다.
처음 맥미니 M4를 사볼까 고민하다가 Ollama를 올려서 모델에 대한 만족감이 들지 않는다면, 그만큼의 투자가 아까울듯 하고.. 또 맥미니 16기가로 만족할 내가 아니기에 32기가에 SSD까지 올린다면…결국 4~500만원대에 이르러야 할 것 같다는 결론에 결국 집에서 잠자고 있는 맥북프로를 깨우는 것으로 결정하였습니다.
마침 설 연휴 기간이기에 마음편하게 천천히 설치해봅니다.
우선, openclaw.ai로 접속을 하게 되면, 설치 방법들이 너무 쉽게 나와있습니다.
맥북에서는 MacOS 전용 설치 파일이 있습니다만, 가급적 npm 을 이용한 인스톨을 권장합니다. 세부 설정에 있어서 UI 버전이 다소 혼란스럽기도 하고, 최근에 빈번한 업데이트에서는 오히려 npm이 유용합니다.
우선, npm의 버전을 최상위로 올립니다.
Node 22+ 이상이어야 하며, macOS, Linux, Windows에서 설치가 가능합니다.
# macOS, Liux , WSL2
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# Windows (PowerShell)
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
# npm install
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
# pnpm install
pnpm add -g openclaw@latest
pnpm approve-builds -g # approve openclaw, node-llama-cpp, sharp, etc.
openclaw onboard --install-daemon
그 외 Docker, Podman, Nix, Ansible, Bun 등에 의한 설치 방법들이 존재합니다.
만약 이미 한번 설치 이후에 업데이트를 하려면 아래의 업데이트 실행 코드를 사용합니다.
openclaw update --channel beta # 베타 버전까지 openclaw update --channel dev # 개발버전 openclaw update --channel stable # 안정화 버전
다시 설치로 돌아가서 설치 단계별 설명을 하겠습니다.
설치가 시작되면 선택해야 할 옵션들이 많습니다.
먼저,1. 위험성에 대한 경고 문구 구요. 그냥 yes로 넘어갑니다.
2. Onboard Mode는 QuickStart 로 했습니다.
3. Config Handling 에서는 초기에 설정을 처음 하신다면 이것을 묻는 옵션은 없습니다.그리고 한번 설치 이후에 다시 재 설정하면서 기존값을 유지하려면 “Update values”를 선택합니다.
4. Model/auth provider를 선택할 때, 저는 Github Copilot을 선택했습니다. Copilot pro 월 $10 의 요금제에서는 GPT 5 mini가 제한없이 사용할수 있기 때문에 이 요금제를 가입하여 설정했습니다. (https://github.com/login/device에 접속하여 해당 코드를 입력했습니다.)
5. Select Channel 는 오픈클로를 대외적으로 연결할 채널을 선택하는 옵션입니다. 저는 텔레그램으로 연동을 해서 사용하고 있구요. 먼저 설치만 해보시려면, “Skip for now”하셔도 무관합니다.
6. Telegram bot과 연결하는 방법은 Telegram에 가입하고 계정을 생성한 다음, 검색으로 @BotFarther를 찾아서 토큰을 요청하는 방법이 있습니다.
6-1. 텔레그램을 열고, @BotFarther를 찾습니다.
6-2. @BotFarther에 “/newbot”을 보냅니다.
6-3. token을 응답해줍니다. 그 정보를 잘 복사해둡니다.
7. 텔레그램에서 요청하는 토큰을 여기에 붙입니다. TELEGRAM_BOT_TOKEN을 요청하는 단계입니다.
8. 그다음에 Skills에 대한 설정을 묻는 “Confiure skills now?”는 우선, 처음에는 “No”를 하세요. 나중에 Skills에 대해서는 학습 이후에 추가적으로 하나씩 설치해 나가시는 것을 추천합니다. 아직 마켓을 통해서 검증(?)되지 않은 스킬들로 인해서 보안우려가 매우 큰것으로 알려져있습니다. 참고로 저는 공식 스킬이나, 또는 많은 유저들의 사용으로 검증된 agent-browser, self-Improve-agent를 사용해봤습니다. 이후에 다시 추가로 포스팅해보도록 하겠습니다.
9. “Enable hooks?” 이것은 특정한 이벤트가 발생될때 자동으로 실행되는 동작을 정의할것인지에 대한 질문입니다. 예를 들자면, 새로운 세션을 생성할 때, 이전 데이터를 메모리에 저장하여 대화의 연속성을 유지할것인지, 모든 명령을 로그에 기록할 것인지, 에이전트 시작할 떄 특정 마크다운을 읽어드리고 시작할지 등을 의미합니다. 4가지로 session-memory, command-logger, boot-md(BOOT.md가 gateway실행 시 읽어들이기), bootstrap-extra-files (신규추가, glob/path 패턴에서 추가 워크스페이스 부트스트랩 파일을 삽입)
전 4가지 모두 선택했습니다.
10. 설치가 완료되면, 마지막에 “How do you want to hatch your bot?”이 나옵니다. TUI (터미널)을 이용하여 사용하시는 분도 많지만, Web UI가 제일 편한것 같습니다. “Open the Web UI” 를 선택하면, 웹브라우저가 열리면서 챗봇과 대화할수 있게 됩니다.
모든 설치가 완료되었습니다.
설치 이후에 Telegram과 연동을 먼저 해봅니다.
텔레그램에서 @BotFarther로 부터 토큰을 받고, OpenClaw와 연결하면 생성한 봇과 계정이 주고 받을수 있는 채팅방이 생기고 그곳을 통해서 대화가 이루어집니다. 자세한 연동방법은 아래 참고 링크를 봐주세요.
OpenClaw 에 텔레그램 연동 방법 : https://blog.fe4all.dev/posts/openclaw-telegram-integration/
기본적으로 브라우저를 통제 방식이 2가지가 있는데, web_fetch 방식과 Chrome Extension Relay 가 있습니다. web_fetch방식은 HTML Rendering이 되지 않은 코드 자체에 대한 제어이기 때문에 제약이 많습니다. 또 Chrome Extension Relay는 브라우저를 열어서 확장프로그램에 대한 실행을 해줘야 다음 명령에서 그 허용된 브라우저를 통해서 새탭이 열리거나, 이동하거나, 화면 캡춰등 다양한 브라우저 기능을 활용할수 있는데, 연결이 안정적이지 않습니다. 허용하였지만, 권한이 없어서 안된다는 메시지를 자주 만났습니다.
그래서 Skills 중에서 Agent-broswer를 추가로 설치해서 사용해보았는데, 비교적 동작이 안정적입니다. 다만, 동일한 동작을 하는 web_fetch, Chrome Extension Relay 등이 함께 사용되지 않도록 하기 위해서 Tool.md에서 우선순위나 가장 먼저 사용될 도구 형태로 정의가 되어야 합니다. 만약 자세한 설정방법을 모르겠다면 채팅창을 통해서 우선순위를 먼저 적용해서 skill을 사용하도록 해달라고 요청하면 됩니다.
간단한 프로젝트 진행
첫 셋팅이 끝나고, 간단한 프로젝트를 진행하였습니다.
아케이드 게임을 20여가지 만들어달라고 아주 간단한 요청을 했습니다. 모델은 GPT 5 mini를 사용했는데, html, css, javascript 기반으로 금방 20개의 아케이드 게임을 만들어냈습니다. 그러나, 품질은 썩 좋지 않습니다. 하나의 게임을 진행속도만 다르게 20여개로 다르게 한 터치 게임을 만들어 냈습니다.
그래서, 게임을 몇가지 디테일하게 지정하여 추가를 요청했고, 그에 맞춰 다른 게임으로 전환을 합니다.
갤러그, 테트리스, 가위바위보, 레이싱,팩맨 등… 많이 알려진 게임을 생성시켜보니 잘 만들어 냅니다.
특이점이 있었던것은 코드 생성과정에서 피드백의 빈도를 줄이기 위해 스스로 결정을하고 최종 결과에 대한 요구만 하였을 경우, 결과물을 만들지 않는 현상을 찾았습니다. 그리고, 테스트 또는 고도화를 빌미로 아무런 동작을 하지 않는 상태를 발견하기도 합니다.
결국 중간관리자 처럼, 진행된 상황을 체크하고, 조정하고 다시 지시가 반복되어야 하는 상황을 여러 차레 거쳐야했습니다.
그래서, 에이전트를 여러개 구성하여 기획 , 진행 감독, 개발, 테스트 등의 역할을 나누어서 프로젝트를 진행하는 방법이 필요할것 같습니다.
실제 사용 소감
막상 써보니 평소에 사용하던 AI Agent 프로그램들과 근본적으로 크게 다르지는 않았습니다. 터미널 + 파일 조작 + 브라우저 사용이 가능한 Agent에 메신저 연동 기능이 추가된 형태라고 보면 됩니다.
하지만 이것이 단순히 호들갑용 프로그램은 아닙니다. 오히려 심플하고 간단하게 쓸 수 있다는 점이 OpenClaw의 가장 큰 강점입니다. 복잡한 설정 없이 바로 실용적으로 활용할 수 있다는 것이죠.
OpenClaw의 의미와 미래
OpenClaw를 직접 사용해보면서 가장 인상적이었던 점은 “개인화 AI 비서”의 가능성을 실제로 체험할 수 있다는 것입니다. 물론 chatgpt의 경우도 개인화 instruction 을 통해 개인화 응답이 가능하지만, 직접 통제가 가능한 OS를 배경으로 가지고 있는 AI Agent의 아웃풋은 훨씬 넓은 범위의 결과를 줄 수 있습니다.
더불어, 메신저로 간단히 명령을 내리면 복잡한 작업을 처리해주는 이 상황은 단순 반복 업무나 데이터 수집, 파일 관리 등의 작업을 메신저로 지시하고 AI가 처리가 가능해지므로 개인이 통제가 가능한 또다른 PC를 통해 개인의 역량을 강화할 수 있는 계기가 될수 있겠다고 생각했습니다.
결론: 지켜볼 가치가 있는 프로젝트
OpenClaw는 매우 인상적이고, 무궁무진한 가능성을 가진 오픈소스 프로젝트라는 생각이 듭니다. 하지만 현재는 아직 다양한 사용 사례가 만들어지고 있는 과정이고, 일주일에 4~5번씩 업데이트가 나올 정도로 매우 빠르게 발전해 나가고 있습니다.
보안 이슈, 안정성, 비용 최적화 등 해결해야 할 과제들도 여전히 많습니다. 무작정 도입하기보다는, 이 프로젝트가 앞으로 어떤 방향으로 발전해 나갈지, 커뮤니티에서 어떤 사용 사례들이 축적되는지 지켜보면서 신중하게 접근하는 것이 중요합니다.
하지만 분명한 것은, OpenClaw가 보여주는 “개인화 AI 비서”의 개념은 분명 미래의 방향성을 제시하고 있다는 점입니다. 지금부터라도 관심을 가지고 프로젝트의 발전 과정을 팔로우한다면, AI 시대의 변화에 한 발 앞서 대응할 수 있을 것입니다.
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