오늘 드디어 테슬라를 인수했는데, 솔직히 좀 비현실적으로 느껴집니다.
올해 1월과 2월, 빅테크 기업들의 대규모 해고 소식이 연이어 들려올 때, 제 피드는 불안감으로 가득 차 있었습니다. "AI가 우리를 대체할 거야", "프로그래머들은 일자리를 잃을 거야" 같은 내용이었죠.
저는 그때 OpenClaw에 ALL IN 하기로 결정했습니다. 한 달 만에 테슬라를 샀습니다. 클릭 유도 제목인 건 양해 부탁드립니다. 계약금만 냈을 뿐입니다.
저도 불안했습니다. 하지만 불안감을 느낀 후, 저는 한 가지를 했습니다. 바로 중고나라와 옥션에서 "OpenClaw 설치"를 검색한 것입니다.
그리고 저는 이 시대의 가장 비현실적인 장면을 목격했습니다.
시장이 얼마나 비현실적인지
OpenClaw 설치 서비스의 가격은 30,000원에서 5,000,000원까지 다양했습니다.
네, 같은 서비스인데 어떤 사람은 30,000원을 받고, 어떤 사람은 5,000,000원을 받는 겁니다.
저는 충격을 받았습니다.
가장 말도 안 되는 것은 단체 채팅방에서 어떤 사람이 회사를 위해 OpenClaw를 일괄 설치해 주는 대가로 16,000,000원의 주문을 받은 것을 본 것입니다. 3,000,000원의 계약금이 이미 입금되었더군요.
정말 충격적이었습니다.
중고나라와 옥션을 꼼꼼히 살펴보니 정말 다양한 가격대가 있었습니다. 온라인 설치 가격은 수만 원에서 수십만 원까지, 대부분 100,000원~200,000원 사이였습니다. 가장 저렴한 것은 30,000원에 배포해 주는 서비스였습니다. 현장 방문 설치 비용은 더 높았으며, 기본적으로 500,000원 정도였습니다.
그리고 생각했습니다. 이렇게 많은 사람들이 하는데, 나라고 못 할 게 뭐지?
1주 차: 시장 테스트 + 첫 주문
먼저 인스타그램에 OpenClaw 관련 튜토리얼 몇 개를 게시하여 시장 반응을 테스트했습니다.
제목은 아주 직설적이었습니다. "OpenClaw가 당신을 위해 할 수 있는 일", "AI 자동화로 직원 3명을 절약하세요", "코딩을 몰라도 사용할 수 있는 AI 도구" 등이었습니다.
예상대로 곧 사람들이 쪽지를 보내왔습니다. "저도 설치해 주실 수 있나요?"
첫 번째 고객은 스포츠 재활 훈련 분야에서 일하는 사람이었습니다. 자신의 스튜디오를 운영하고 있었고, 다른 도시에서 온 학생들을 자주 훈련시켰습니다. 그의 고충은 아주 구체적이었습니다.
수업을 준비할 때마다 내용을 GPT에 받아 적어 정리한 다음, WPS로 가져와서 AI를 사용해 PPT를 생성해야 했습니다. GPT가 효율성을 크게 높여주긴 했지만, 장기 기억이 완벽하지 않았습니다. 여러 번 말했던 내용인데도 GPT가 계속 같은 실수를 반복하는 경우가 있었습니다.
그는 더 안정적인 기록 시스템을 구축하여 업무 경험, 아이디어, 자료를 점진적으로 축적하고, 궁극적으로 "전문 재활 치료사를 위한 개인 비서"를 만들고 싶어 했습니다.
저는 첫 번째 상업 프로젝트였기 때문에 확신이 없었습니다. 하지만 이 요구가 OpenClaw에 딱 맞는 것 같았습니다. 저는 3,000,000원을 제시했고, 상대방은 거의 흥정 없이 동의했습니다.
실제 작업은 전체 구성에 오후 시간이 걸렸습니다.
- 원격으로 OpenClaw 환경을 설치해 주었습니다.
- 그의 훈련 내용, 사례, 경험을 기록하기 위해 "지식 관리 Agent"를 구성했습니다.
- 자동 정리 기능을 설정했습니다. 그가 내용을 받아 적으면 Agent가 자동으로 분류하고 보관하도록 했습니다 (예: "어깨 관절 재활", "스포츠 손상 사례", "훈련 계획 템플릿").
오후에 3,000,000원을 벌었고, 고객은 매우 만족했습니다. 그는 이 시스템이 단순히 GPT를 사용하는 것보다 훨씬 낫다고 말했습니다. OpenClaw가 그의 전문 용어, 일반적인 사례, 그리고 교육 스타일을 기억할 수 있기 때문입니다.
여기에는 핵심적인 설계가 있었습니다. Agent에 "장기 기억 저장소"를 설정한 것입니다. 그가 내용을 받아 적을 때마다 Agent는 현재 내용을 정리할 뿐만 아니라 자동으로 과거 기록과 연결했습니다. 예를 들어, 이번에 "어깨 관절 재활"에 대해 이야기하면 Agent가 자동으로 그가 이전에 언급했던 관련 사례와 주의사항을 불러와서 보충하거나 업데이트하도록 알려주었습니다.
그 순간 저는 깨달았습니다. 대부분의 사람들은 OpenClaw에 대해 알지 못하며, 그것이 무엇을 할 수 있는지도 모릅니다. 하지만 저는 알고 있습니다. 그래서 저는 이 도구를 서비스로 전환할 수 있습니다.
2주 차: 콘텐츠 확보 + 대형 계약
첫 주문의 성공 이후, 저는 체계적인 콘텐츠 출력을 시작했습니다.
제 전략은 두 플랫폼에서 동시에 푸시하는 것이었습니다.
- X (트위터): 심층 기술 기사. 예: "OpenClaw 메모리 메커니즘 상세 설명", "Agent 오케스트레이션을 사용하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 해결하는 방법" 등. 목표는 업계를 아는 사람들에게 제 기술적 깊이를 보여주는 것이었습니다.
- 인스타그램: 실용적인 튜토리얼과 실제 적용 사례. 예: "3시간 만에 자동 고객 응대 시스템 구축하기", "OpenClaw로 운영 직원 2명을 절약했습니다" 등. 목표는 필요로 하는 사람들에게 제가 무엇을 할 수 있는지 알리는 것이었습니다.
이 조합은 효과가 매우 좋았습니다. 일주일 만에 쪽지가 몇 개에서 하루에 10개 이상의 문의로 늘어났습니다.
하지만 곧 문제를 발견했습니다. 대부분의 문의는 효과적이지 않았습니다.
어떤 사람들은 "무료로 설치해 주실 수 있나요?"라고 묻고, 어떤 사람들은 "이게 GPT랑 뭐가 다른가요?"라고 묻고, 어떤 사람들은 바로 "모든 것을 할 수 있는 AI"를 만들어 달라고 요구했습니다.
이틀 동안 필터링한 끝에, 마침내 5명의 신뢰할 수 있는 잠재 고객을 확보했습니다. 선별 기준은 간단했습니다. 명확한 요구 사항, 합리적인 예산, 그리고 어떤 문제를 해결해야 하는지 설명할 수 있는 능력이었습니다.
한 고객의 요구는 정말 눈에 띄었습니다.
제 수입을 실제로 6자리 숫자로 끌어올린 것은 전자상거래 자동화 프로젝트였습니다.
고객은 20개 이상의 스토어와 10명의 팀을 운영하는跨境电商 업체였습니다. 그들의 고충은 다음과 같았습니다. 수동 상품 선정의 비효율성, 이미지 및 영상 아웃소싱의 높은 비용, 신상품 출시 속도를 따라가지 못하는 상세 페이지 제작의 느린 속도, 그리고 시기적절하지 않은 운영 데이터 분석.
그들이 저에게 물었습니다. "OpenClaw가 이러한 문제를 해결할 수 있나요?" 저는 "네, 하지만 맞춤 개발이 필요합니다."라고 대답했습니다.
저는 그들을 위해 7개의 Agent로 구성된 자동화 시스템을 설계했습니다. 상품 선정 분석, 이미지 생성, 영상 생성, 카피라이팅, 상세 페이지 제작, 리스팅 관리, 데이터 분석이었습니다.
전체 솔루션의 견적은 100,000,000원 이상이었습니다. 고객은 거의 망설임 없이 계약서에 서명했습니다. 서명한 후, 저는 견적을 너무 낮게 불렀다는 생각에 후회했습니다. 전자상거래는 정말 돈이 되는군요, 하하.
3~4주 차: 개발 및 납품
계약을 체결할 때 저는 자신 있게 "일주일 안에 끝내겠습니다."라고 말했습니다. 결국 2주가 걸렸습니다. 맞춤 개발의 복잡성을 과소평가했기 때문입니다.
문제 1: API 통합이 생각보다 어려웠습니다.
고객의 전자상거래 시스템은 맞춤 개발되었고, API 문서가 제대로 작성되지 않았습니다. 데이터 구조를 이해하는 데만 2일이 걸렸습니다.
문제 2: AI 생성 콘텐츠에 대한 광범위한 디버깅이 필요했습니다.
이미지 생성 Agent는 처음에 성능이 좋지 않았습니다. 생성된 이미지의 스타일이 일관되지 않거나 디테일에 문제가 있었습니다. 프롬프트를 반복해서 조정하고 수백 번 테스트한 후에야 안정화되었습니다.
문제 3: 고객의 요구 사항이 계속 변경되었습니다.
처음에는 7개의 Agent만 필요하다고 말했지만, 나중에는 재고 알림, 경쟁사 모니터링 등을 추가로 원했습니다. 요구 사항이 추가될 때마다 워크플로우를 다시 설계해야 했습니다.
문제 4: OpenClaw 자체에도 함정이 있었습니다.
OpenClaw의 문서는 충분히 상세하지 않았고, 많은 고급 기능은 시행착오를 통해 알아내야 했습니다. Agent 간 데이터 전송 오류, 예약 작업 불안정, API 시간 초과 등의 문제가 발생했습니다.
다음은 OpenClaw의 몇 가지 하드코어한 기술적 세부 사항입니다.
1. Agent 오케스트레이션: 직렬 또는 병렬?
처음에는 7개의 Agent를 직렬로 실행하도록 설계했습니다. 상품 선정 → 이미지 → 카피라이팅 → 상세 페이지. 결과적으로 너무 느렸습니다. 한 상품이 선정에서 리스팅까지 30분 이상 걸렸습니다.
나중에 병렬 + 직렬의 혼합 방식으로 변경했습니다.
- 상품 선정 Agent가 먼저 실행됩니다 (직렬).
- 상품 정보를 얻은 후, 이미지, 영상, 카피라이팅 Agent가 병렬로 실행됩니다.
- 마지막으로, 처음 세 개가 완료된 후 상세 페이지 Agent가 실행됩니다 (직렬).
이렇게 하면 상품이 선정에서 리스팅까지 10분밖에 걸리지 않아 효율성이 거의 4배 향상되었습니다.
2. 시간 초과 재시도 메커니즘
OpenClaw가 외부 API (예: Midjourney)를 호출할 때 시간 초과가 자주 발생했습니다. 각 Agent에 시간 초과 재시도 메커니즘을 추가했습니다.
- 1차 실패: 5초 대기 후 재시도
- 2차 실패: 10초 대기 후 재시도
- 3차 실패: 오류 기록 후 작업 건너뛰기
이 메커니즘은 전체 성공률을 70%에서 95%로 높였습니다.
3. 승인 KPI: 응답 시간 및 인간 개입률
고객 서비스 Agent의 승인 기준에 대해 두 가지 KPI를 설정했습니다.
- 첫 응답 시간: 사용자가 메시지를 보낸 후 AI가 3초 이내에 응답해야 합니다. 3초를 초과하면 시간 초과로 간주됩니다.
- 인간 개입률: AI가 해결하지 못하고 인간에게 전송되는 문제의 비율입니다. 목표는 15% 미만으로 유지하는 것이었습니다.
이 두 가지 KPI는 매우 중요하며, 고객 만족도를 직접적으로 결정합니다.
4. 실패 사례와 해결 방법
한 번은 고객 서비스 Agent가 갑자기 헛소리를 하기 시작했습니다. 사용자가 "이 제품 재고 있나요?"라고 물었더니 "저희 회사는 1998년에 설립되었습니다."라고 대답했습니다.
한참 동안 문제를 추적한 끝에, 시스템 프롬프트에 회사 소개를 추가한 것이 원인이라는 것을 알게 되었습니다. 이로 인해 Agent가 회사 정보와 제품 정보를 혼동하게 된 것입니다.
해결 방법: 시스템 프롬프트를 두 계층으로 분할했습니다. 하나는 전역 규칙 (예: 응답 스타일, 금지 사항)이고, 다른 하나는 컨텍스트 정보 (예: 제품 재고, 사용자 기록)입니다. 이렇게 하면 Agent가 혼동하지 않습니다.
5. 메모리 관리: 단기 메모리 vs. 장기 메모리
OpenClaw의 Memory 메커니즘에는 함정이 있습니다. 정리하지 않으면 Memory가 계속 누적되어 결국 Token 한도를 초과하게 됩니다.
제 해결책:
- 단기 메모리: 마지막 10턴의 대화만 유지하고, 10턴을 초과하면 자동으로 지웁니다.
- 장기 메모리: 중요한 정보 (예: 사용자 선호도, 주문 내역)를 외부 파일에 저장하고 필요할 때 호출합니다.
이렇게 하면 대화의 연속성을 보장하면서 Token 폭발을 방지할 수 있습니다.
전체 프로젝트에서 가장 시간이 많이 걸린 부분은 코드를 작성하는 것이 아니라, 고객이 실제로 원하는 것이 무엇인지 이해하는 것이었습니다. 고객은 처음에 "자동화된 전자상거래 어시스턴트 시스템을 원합니다."라고 말했습니다. 제가 "구체적으로 무엇을 자동화하고 싶으신가요?"라고 묻자, 고객은 "인건비를 절약해 주는 그런 거요."라고 말했습니다.
이런 요구는 너무 모호합니다. 저는 하나씩 파고들어야 했습니다. 현재 어떤 작업에 가장 시간이 많이 소요됩니까? 어떤 작업이 반복적입니까? AI가 어느 정도까지 도움을 주기를 원하십니까? 허용 가능한 오류율은 어느 정도입니까?
이런 질문을 통해 마침내 그들의 실제 고충을 이해할 수 있었습니다. 그래서 지금은 주문을 받기 전에 반드시 요구 사항 인터뷰를 진행하고, 명확한 요구 사항 문서를 작성하며, 양측이 서명하고 확인합니다. 그렇지 않으면 나중에 분쟁을 해결하는 것이 불가능합니다.
회고: 이 경험에서 얻은 것
거의 한 달 동안 3개의 프로젝트를 수행하고 20개 이상의 Agent를 개발했습니다. 매일 퇴근 후 새벽 2~3시까지 일했습니다. 제가 왜 바로 차를 샀는지는 또 다른 이야기입니다.
대형 주문 외에도 소규모 주문도 처리했습니다. 원격 설치 서비스 (건당 500,000원~3,000,000원, 2시간 소요; 현재는 과포화 상태라 포기했습니다), 간단한 맞춤 개발 (예: 자동 고객 응대, 콘텐츠 게시, 데이터 스크래핑, 건당 5,000,000원~10,000,000원), 컨설팅 서비스 (일부 고객은 OpenClaw가 자신의 문제를 해결할 수 있는지 알고 싶어 합니다. 시간당 500,000원 청구) 등이었습니다.
이러한 소규모 주문은 단가가 낮지만, 합치면 적지 않은 금액이 됩니다. 전자상거래 주문은 고객 추천을 통해 전환된 대형 주문이었습니다.
이 기간을 되돌아보며 몇 가지 교훈을 정리했습니다.
일정 검토
- 1주 차: 시장 테스트, 첫 주문 수령, 모델 검증.
- 2주 차: 콘텐츠 확보, 대형 계약 체결, 승인 기준 설정.
- 3~4주 차: 개발 및 납품, 함정 수정, 고객 계약 갱신.
핵심 경험
- X에서 전문성을 쌓고, 인스타그램에서 고객을 확보합니다. 여러 고객이 적극적으로 연락해 왔습니다.
- 승인 기준, 수정 횟수, 책임 범위를 명확히 문서화해야 합니다.
- 배우면서 하는 것이 가장 빠릅니다. 첫 주문을 받았을 때 OpenClaw에 대한 이해도는 약 60%에 불과했지만, 100%가 될 때까지 기다리지 않았습니다.
마지막으로, 모두에게 전하는 메시지: 평범한 사람에게는 선택의 여지가 없습니다.
최악의 시대이자, 최고의 시대였습니다.
ALL IN AI, JUST DO IT
