72시간 만에 GitHub 스타 60,000개. 개발자들 사이에서 “진짜 JARVIS가 나왔다”는 말이 돌기 시작했습니다. 2026년 2월 현재, OpenClaw는 AI 에이전트 분야에서 가장 뜨거운 이름이 되었습니다. 솔직히 처음 들었을 때는 “또 하나의 AI 래퍼겠지”라고 생각했는데, 직접 써보니 이건 좀 다릅니다.
OpenClaw란 무엇인가?
OpenClaw는 내 컴퓨터에서 로컬로 실행되는 오픈소스 AI 개인 비서입니다. 단순한 챗봇이 아닙니다. 대화 맥락을 기억하고, 실제로 내 컴퓨터에서 작업을 수행할 수 있는 진정한 AI 에이전트죠.
재미있는 건 이름의 역사입니다. 원래 2025년 11월에 Clawdbot이라는 이름으로 출시됐습니다. Claude Code 로딩 화면에 나오는 귀여운 몬스터에서 영감을 받은 이름이었는데, Anthropic에서 상표권 문제를 제기했습니다. 그래서 Moltbot으로 바꿨다가, 2026년 초에 결국 OpenClaw로 정착했습니다. 랍스터(🦞)가 마스코트가 된 이유도 여기에 있습니다.
오스트리아 개발자 Peter Steinberger가 만들었는데, 아이러니하게도 그는 “Claude Opus가 최고의 범용 에이전트”라고 공개적으로 말하면서도 OpenClaw 전체를 OpenAI Codex로 개발했습니다. 실용주의의 극치죠.
왜 이렇게 핫한가?
GitHub 스타 145,000개가 그냥 얻어진 게 아닙니다. OpenClaw가 기존 AI 도구들과 차별화되는 핵심 포인트를 정리해봤습니다.
1. 진짜 로컬 실행
클라우드에 의존하는 다른 서비스들과 달리, OpenClaw는 내 컴퓨터에서 직접 돌아갑니다. 민감한 데이터가 외부로 나가지 않죠. Docker 컨테이너 안에서 모든 실행이 이뤄지기 때문에 보안 측면에서도 한층 안심이 됩니다.
2. 구독료 제로
완전 무료입니다. 자신의 API 키만 가져오면 됩니다. Claude, GPT-4, Llama 4 뭐든 상관없습니다. 모델에 구애받지 않는 설계 덕분에, 예산에 맞춰 유연하게 선택할 수 있습니다.
3. 메시징 플랫폼 통합
이게 진짜 킬러 기능입니다. WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage, Microsoft Teams까지. 이미 쓰고 있는 메신저에서 AI 에이전트와 대화할 수 있습니다. 별도 앱을 설치할 필요가 없죠.
4. 실제로 “일”을 합니다
단순히 답변만 주는 게 아닙니다. 파일을 생성하고, 코드를 실행하고, API를 호출하고, 이메일을 보내는 등 실제 작업을 자동화할 수 있습니다.
설치 및 설정 방법
설치는 생각보다 간단합니다. Node.js 22 이상과 Docker만 있으면 됩니다.
1단계: OpenClaw 설치
# Node.js 22 이상 필요
npm install -g openclaw@latest
# 설치 확인
openclaw --version
2단계: Docker 설정
OpenClaw는 보안을 위해 모든 코드 실행을 Docker 컨테이너 안에서 수행합니다. Docker Desktop이 실행 중인지 확인하세요.
# Docker 실행 확인
docker --version
# OpenClaw용 컨테이너 이미지 다운로드
docker pull openclaw/sandbox:latest
3단계: API 키 설정
# 초기 설정 시작
openclaw init
# 또는 환경 변수로 직접 설정
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
# 또는
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
개인적으로는 Claude Opus 4.5를 추천합니다. 복잡한 추론이 필요한 에이전트 작업에서 가장 안정적인 결과를 보여주더군요. 물론 비용이 부담된다면 로컬 LLM(Llama 4, Mixtral)도 괜찮은 선택입니다.
4단계: 메시징 플랫폼 연동
Telegram을 예로 들어보겠습니다.
# Telegram 봇 토큰 설정
openclaw connect telegram --token "YOUR_BOT_TOKEN"
# 연결 테스트
openclaw test telegram
실전 활용 예시
설치가 끝났으면 이제 실제로 활용해봅시다.
예시 1: 일일 리포트 자동화
매일 아침 Slack으로 GitHub 저장소 상태를 받아보고 싶다면:
// openclaw-config.js
module.exports = {
tasks: [{
name: "daily-github-report",
schedule: "0 9 * * *", // 매일 오전 9시
action: async (agent) => {
const repos = await agent.github.getRepoStats("my-org");
const summary = await agent.summarize(repos);
await agent.slack.send("#dev-team", summary);
}
}]
};
예시 2: 자연어로 코드 작업 요청
Telegram에서 이렇게 메시지를 보내면:
"프로젝트 폴더에서 사용하지 않는 npm 패키지 찾아서 정리해줘"
OpenClaw가 알아서 depcheck를 실행하고, 불필요한 패키지를 찾아서 package.json을 정리합니다. 물론 실행 전에 확인을 요청하도록 설정할 수 있습니다.
예시 3: 멀티 에이전트 워크플로우
2026년 트렌드답게, 여러 에이전트가 협업하는 구조도 가능합니다.
# workflow.yaml
agents:
- name: researcher
model: claude-opus-4.5
role: "정보 수집 및 분석"
- name: writer
model: gpt-4-turbo
role: "콘텐츠 작성"
- name: reviewer
model: claude-sonnet
role: "품질 검토"
pipeline:
- researcher: "최신 React 19 변경사항 조사"
- writer: "조사 결과를 블로그 포스트로 작성"
- reviewer: "기술적 정확성 검토 후 피드백"
보안, 진지하게 생각해야 합니다
OpenClaw가 강력한 만큼, 보안 리스크도 존재합니다. 창시자 Peter Steinberger도 “기술적 사용자를 위한 취미 프로젝트이며, 신중한 설정이 필요하다”고 인정했습니다.
주의해야 할 점들
프롬프트 인젝션: 외부 데이터를 처리할 때 악의적인 명령이 삽입될 수 있습니다. 신뢰할 수 없는 소스의 데이터는 반드시 샌드박스 안에서만 처리하세요.
권한 최소화: OpenClaw에게 필요한 권한만 부여하세요. 파일 시스템 전체 접근, 네트워크 무제한 사용 같은 건 피하는 게 좋습니다.
# 권장 보안 설정
security:
sandbox: true
network_access: restricted
file_access:
- "/home/user/projects" # 특정 폴더만 허용
require_confirmation: true # 위험 작업 전 확인 요청
API 키 관리: 절대로 설정 파일에 API 키를 하드코딩하지 마세요. 환경 변수나 시크릿 매니저를 사용하세요.
솔직히 말해서, 아직은 프로덕션 환경보다는 개인 개발 환경에서 쓰는 게 맞습니다. 보안 프레임워크가 더 성숙해질 때까지는요.
마치며
OpenClaw는 AI 에이전트가 더 이상 SF 영화 속 이야기가 아님을 보여줍니다. 145,000개의 GitHub 스타는 개발자들의 갈증을 반영합니다. 우리는 단순히 “대화하는 AI”가 아니라 “일하는 AI”를 원했고, OpenClaw가 그 가능성을 열어젖혔습니다.
물론 아직 초기 단계입니다. 보안 이슈, 환각(hallucination) 문제, 예측 불가능한 행동 등 해결해야 할 과제가 많습니다. 하지만 방향성은 명확합니다. 2026년은 AI 에이전트의 원년이 될 것이고, OpenClaw는 그 흐름의 최전선에 있습니다.
직접 설치해보고 간단한 자동화부터 시작해보세요. “Hello World” 대신 “내 메일함 정리해줘”로 시작하는 새로운 개발 경험, 생각보다 중독성이 있습니다.
참고 자료