안녕하세요, 저는 창허입니다.
깃허브에서 별 18만 개를 받은 괴물 오픈소스 프로젝트 OpenClaw, 다들 들어보셨죠?
이놈은 Feishu, DingTalk, WeChat Work, QQ, Discord... 다 연결할 수 있습니다.
하지만 대부분이 사용하는 개인 위챗 계정은 딱 지원하지 않아요.
깃허브, Juejin, Zhihu를 뒤져봤는데, 나온 해결책들은 WeChat Work를 통한 복잡한 우회 방법이거나 위챗 웹 프로토콜을 사용하는 것뿐이었고, 후자는 금방 밴 당하기 일쑤였죠.
솔직히, 누가 그걸 감당하겠어요?
저는 매일 위챗으로 친구들과 수다 떨고 단체방에서 잡담하는데, OpenClaw 연결하는 게 이렇게 어려울 일인가요?
도저히 안 되겠더라고요.
그래서 제가 직접 만들기로 했습니다.
2일 동안 밀어붙여서 OpenClaw를 개인 위챗 계정에 연결했고, 지금 오픈소스로 공개했습니다.
주소: https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat
다만 여러 요인으로 현재 프로젝트는 내부 테스트 단계이며, 사용하려면 API 키가 필요합니다.
이름은 "창허의 조수"라고 지었어요. 평범한 친구와 다를 바 없어 보이지만, 실제로 일을 처리해주는 친구입니다.
아무 글이나 던져주면 OpenClaw가 요약해 줍니다.
그리고 개인 Notion 지식 베이스에 저장해 줍니다.
이제 좋은 글을 보면 바로 봇에게 전달하고, 지식 베이스에서 원하는 자료를 찾아 달라고 할 수 있습니다.
솔직히 북마크 폴더보다 만 배는 낫습니다.
이 녀석을 단체방에 넣어두면, @멘션될 때마다 맥락을 요약해 줍니다. 완전 단체방 킬러 앱이에요.
그리고 OpenClaw에게 웹 전체에서 정보를 자동으로 수집해서 요약을 바로 보내라고 명령할 수 있습니다.
일정 알림도 처리할 수 있습니다. 예를 들어 2분 후에 물 마시라고 알려 달라고 하면 됩니다.
심지어 제 OpenClaw에 18살 AI 여자친구 Clawra를 설치했어요. 독립적인 성격과 페르소나를 가지고 있어서, 뭐 하냐고 물어보면 셀카를 보내줍니다.
물론 더 많은 시나리오가 있겠지만, 위챗에서 OpenClaw를 사용하는 게 엄청나게 부드럽게 느껴졌어요. 왜냐하면 저는 매일 위챗 없이는 못 살거든요.
이 글은 주로 제 개발 과정을 공유하는 글입니다. 코드는 GitHub에 올렸지만, 시간이 부족하고 기술 악용을 막기 위해 승인 절차가 필요한 프록시 레이어를 구현했습니다.
- 먼저 보조 계정으로 테스트하는 것을 추천합니다. iPad 프로토콜이 웹 프로토콜보다 훨씬 안정적이긴 하지만, 여전히 서드파티 연동이므로 주의가 필요합니다.
2. 대량 메시지 발송, 마케팅 또는 기타 수상한 용도로 사용하지 마세요. Tencent의 리스크 관리가 만만치 않습니다.
3. 고정 IP가 있는 서버에 배포하는 것을 권장합니다. IP가 자주 변경되면 리스크 관리에 걸리기 쉽습니다.
먼저 OpenClaw가 무엇인지 알아보죠
아직 OpenClaw를 모르신다면 간단히 요약하자면 다음과 같습니다.
원래 이름은 Clawdbot으로, 오스트리아 개발자 Peter Steinberger가 만든 오픈소스 AI Agent 프로젝트입니다.
나중에 Anthropic과의 상표권 충돌로 Moltbot으로 이름을 바꿨다가, 다시 OpenClaw로 변경되었습니다.
세 번이나 이름이 바뀌었지만, 엄청난 인기를 얻는 데는 지장이 없었습니다.
3주 만에 GitHub Stars가 0에서 18만 개를 넘었습니다.
이게 무슨 의미일까요? React는 10만 개를 달성하는 데 8년, Linux는 12년이 걸렸는데, 이건 3주 만에 넘어섰습니다.
세상에, 이건 로켓이 아니라 SpaceX의 스타쉽입니다.
핵심 기능은 한 문장으로 요약됩니다: AI가 질문에 답변할 뿐만 아니라 실제로 당신을 위해 일하게 하는 것.
"내일 날씨 확인해서 단체방에 보내줘"라고 말하면, 실제로 확인해서 보내줍니다.
이해한 척하면서 텍스트만 잔뜩 출력하는 그런 "AI 비서"가 아니라, 실제로 작동할 수 있는 손과 발을 가진 Agent입니다.
Claude, GPT, DeepSeek 등 다양한 대형 모델을 지원하고, 멀티 에이전트 협업도 지원합니다. 가상 개발팀을 구성하는 것도 문제없습니다.
예전에 OpenClaw에 관한 글을 몇 편 쓴 적이 있습니다. 잘 모르신다면 먼저 확인해보세요:
왜 위챗 연결이 그렇게 어려울까요?
솔직히 OpenClaw 탓만은 아닙니다.
위챗은 악명 높은 "폐쇄형 생태계"입니다. 개인 계정에는 공식 Bot API가 없습니다.
자동화를 원한다면, WeChat Work를 이용하거나(회사 인증 필요) 서드파티 프로토콜 리버스 엔지니어링을 사용해야 합니다(언제 밴 당할지 모름).
예전에 커뮤니티에 몇 가지 솔루션이 있었습니다. 위챗 웹 프로토콜 기반의 wechatbot-webhook 같은 것인데, Docker로 원클릭 배포가 편리했습니다.
하지만 문제는:
- 안정성이 걱정됨; 위챗 웹 프로토콜은 언제든 차단될 수 있습니다.
- 기능이 제한적; 많은 고급 기능을 사용할 수 없습니다.
- 보안 위험; 내 위챗 계정이 사실상 노출됩니다.
몇 개를 시도해봤는데, 실행이 안 되거나 반나절 만에 오프라인이 되더군요.
간단히 말해, 이 솔루션들은 위챗의 보안 정책에서 "줄타기"를 하는 것과 같습니다.
제가 한 방법
기존 솔루션이 좋지 않았기에, 직접 만들기로 했습니다.
제 논리는 이랬습니다.
위챗 웹 프로토콜을 사용하지 말고, iPad 프로토콜 + 메시지 중계 서비스를 사용하자.
핵심 아키텍처는 세 개의 레이어로 나뉩니다:
- 메시지 수신 레이어: iPad 프로토콜을 기반으로 위챗 메시지를 안정적으로 수신하며, 웹 프로토콜보다 훨씬 안정적입니다.
- 중계 게이트웨이 레이어: 메시지 형식 변환, 세션 관리, 속도 제한 및 회로 차단을 처리합니다.
- OpenClaw 통합 레이어: Webhook을 통해 메시지를 OpenClaw Gateway로 푸시한 후, AI의 응답을 다시 위챗으로 전달합니다.
전체 아키텍처는 TypeScript로 작성되었으며, OpenClaw의 네이티브 기술 스택과 일치합니다.
말은 쉽지만, 프로토콜 연동, 메시지 큐, 게이트웨이 라우팅, 멀티 모델 스케줄링을 포함한 시스템 엔지니어링 작업입니다. 꽤 많은 모듈이 관련되어 있습니다.
함정 기록
함정 1: 메시지 중복 제거
위챗의 메시지 푸시 메커니즘은 매우 혼란스럽습니다. 때로는 같은 메시지가 두세 번 푸시되기도 합니다.
중복 제거가 없으면 AI가 두세 번 응답해서 상대방에게 녹음기처럼 보일 것입니다.
제 해결책은 GLM이 메시지 ID + 시간 윈도우를 기반으로 중복 제거 캐시를 만들고, LRU 전략을 사용하여 만료된 레코드를 자동으로 제거하는 것이었습니다.
함정 2: 컨텍스트 관리
OpenClaw Agent는 메모리가 있지만, 위챗 대화 시나리오는 매우 특별합니다.
단체방에서 여러 사람이 이야기하는데, 모든 메시지를 AI 명령어로 처리할 수는 없습니다.
그래서 "@ 트리거 + 직접 개인 메시지" 메커니즘을 만들었습니다:
- 개인 메시지: 모든 메시지는 OpenClaw로 직접 전달되어 처리됩니다.
- 단체방: 봇을 @멘션한 메시지만 AI 응답을 트리거합니다.
이렇게 하면 AI가 단체방을 도배하는 소셜 자살을 방지할 수 있습니다.
함정 3: 응답 속도
대형 모델은 지연 시간이 있습니다. 특히 복잡한 질문은 처리하는 데 몇 초가 걸릴 수 있습니다.
하지만 위챗에서는 즉시 응답하지 않으면 상대방이 무시한다고 생각합니다.
"생각 중..." 상태 프롬프트를 추가했습니다. AI가 응답을 생성하는 동안 먼저 프롬프트를 보내고, 생성되면 공식 응답으로 대체합니다.
사용자 경험이 극대화됩니다.
함정 4: 멀티 모델 전환
OpenClaw는 여러 대형 모델을 지원하지만, 실제로는 서로 다른 시나리오에 서로 다른 모델이 적합합니다.
예를 들어, 일상적인 대화에는 DeepSeek이 충분하고, 코드 작성 및 문제 분석에는 Claude가 더 좋습니다. 비용을 절약하고 효율적입니다.
중계 레이어에 간단한 라우팅 전략을 구축하여 메시지 내용에 따라 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하도록 했습니다.
무엇을 할 수 있나요?
연결이 완료되면, 여러분의 위챗은 AI 슈퍼 어시스턴트가 됩니다.
제가 직접 사용하는 몇 가지 시나리오는 다음과 같습니다.
1. 지능형 단체방 어시스턴트
기술 단체방에서 봇을 @멘션하여 코딩 질문을 직접 하면, 맥락에 따라 답변을 제공합니다.
더 이상 단체방에서 "그냥 구글에 검색해봐"라는 답변을 참을 필요가 없습니다.
2. 개인 지식 관리자
글과 링크를 보내면 요약하고 분류해 주며, 지식 베이스에 저장할 수도 있습니다.
이제 좋은 글을 보면 바로 봇에게 전달합니다. 북마크 폴더보다 만 배는 낫습니다.
3. 일정 알림
"내일 오후 3시에 회의 있으라고 알려줘"라고 말하면, 시간이 되면 위챗으로 알림을 보냅니다.
휴대폰 내장 알림보다 좋은 점은, 위챗은 반드시 확인하기 때문입니다.
4. 자동 응답
규칙을 설정하여 일반적인 질문에 자동으로 응답하게 합니다.
예를 들어, 누군가 친구 추가를 하고 "있어?"라고 묻으면, "응, 왜?"라고 바로 답변합니다.
더 이상 "있어?"라는 말에 짜증 나지 않습니다.
사용 방법은?
프로젝트는 오픈소스로 공개되어 있으며, 직접 배포할 수 있습니다.
세 가지 핵심 단계가 있습니다.
1단계: 프로젝트 클론
git clone
cd openclaw-wechat
2단계: 환경 변수 구성
보안상의 이유로, 여기의 apiKey는 아직 최적화 중인 제 프록시 서비스에서 처리합니다.
openclaw config set channels.wechat.apiKey "wc
live
xxxxxxxxxxxxxxxx"
openclaw config set channels.wechat.proxyUrl "http://your-proxy-server:3000"
openclaw config set channels.wechat.webhookHost "your-server-ip"
openclaw config set channels.wechat.enabled true
3단계: openclaw-wechat을 openclaw 서비스에 추가
openclaw plugins install
여기서 잠시 기다려 주세요. 아직 플러그인 마켓에 올릴 시간이 없었습니다. 나중에 추가할 예정이지만, 지금은 로컬 코드를 통해 설치할 수 있습니다.
그런 다음 위챗으로 QR 코드를 스캔하여 로그인하면 끝입니다.
전체 과정은 5분이면 됩니다. 회사 인증도 필요 없고, WeChat Work도 필요 없습니다. 그냥 일반 개인 계정을 사용하면 됩니다.
향후 계획
이 프로젝트는 현재 반복 개발 중이며, 다음 기능을 추가할 계획입니다:
- 음성 메시지 지원: 현재는 텍스트만 지원합니다. 나중에 음성-텍스트 + 텍스트-음성을 추가할 예정입니다.
- 이미지 이해: 멀티모달 모델을 통합하여 AI가 보낸 이미지를 이해할 수 있게 합니다.
- OpenClaw Skills 마켓 통합: 위챗 내에서 직접 OpenClaw의 700개 이상의 Skills를 호출합니다.
- 멀티 계정 관리 패널: 웹 기반 시각화로 여러 위챗 계정의 통합을 관리합니다.
좋은 아이디어가 있으시면 GitHub에 Issue나 PR을 제출해 주세요.
마지막 생각
솔직히, 이번 OpenClaw와 같은 오픈소스 AI Agent의 물결은 AI 구현의 또 다른 가능성을 보여주었습니다.
예전에는 AI가 뭔가 대단하고 고상한 것처럼, 실험실이나 대기업 서버에만 있는 것처럼 이야기했습니다.
하지만 지금은 직접 OpenClaw를 배포하고 위챗에 연결하면, AI가 정말로 주머니 속의 어시스턴트가 됩니다.
말로 표현할 수 없을 정도로 기분 좋은 느낌입니다.
하지만 한 가지 주의할 점은, 최근 OpenClaw Skills 생태계에서 보안 문제가 발생하여 230개 이상의 악성 플러그인이 커뮤니티에 업로드되었다는 것입니다.
따라서 OpenClaw를 사용할 때는 신뢰할 수 있는 출처의 Skills만 설치해야 합니다; 아무거나 설치하지 마세요.
자, 프로젝트 주소: https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat. 관심 있으시면 GitHub에서 Star를 눌러주세요.
혹시 OpenClaw를 사용하고 계시거나 위챗 통합에 대한 생각이 있으시다면, 댓글로 함께 이야기 나눠요!
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