일단 이 글은 순수하게 100% 음성으로, DJI 마이크와 Typeless를 통해 초안 작성되었음을 밝힌다.

클로드를 이용해 코딩하는 일은 이제 너무나 보편화됐다. 다만 내 성향상 여러 가지 AI를 동시에 써보며 다양한 시도를 하는 편은 아닌 듯하다. 예를 들어 Qwen 같은 로컬 AI나 다른 도구들에는 개인적으로 크게 관심은 없고(이건 나중에 다른 글에서 애기하고 싶음), 최근에는 AI Nativce Company를 만드는 일에 더 많은 관심을 두고 있다.

당근마켓에서 오픈클로(openclaw)를 처음 접한 이후 여러 국내 사례들을 보게 됐다. 그때부터 클로드 코드를 이용해 봇을 만들고 테스트하는 작업을 계속해 왔다.

처음에는 ‘cclaw’라는 이름으로, 텔레그램에 클로드 API를 연결하고 앞단에 웹서버를 두어 대답해 주는 방식을 만들었다. 그러다 텔레그램 형태가 데스크탑 환경에서는 조금 번거롭다는 생각이 들었고, 웹 대시보드/채팅을 직접 구축했다. 대시보드 안에서 봇들에게 특정 페르소나(Personality)나 아이덴티티, 목표 등을 부여하고, 봇을 조금 더 쉽게 만들 수 있는 환경을 구축해 현재까지 사용하고 있다.

그 이후에는 크론탭(Cron)이나 하트비트(Heartbeat)을 만들었고 정기적으로 실행해야 하는 작업들을 만들었다. 오픈클로 개발자분이 만든 gog 등을 활용해 구글 워크스페이스 기반의 이메일 자동화를 구축했고, 다양한 크롤링이나 자료 수집처럼 루틴화된 작업들을 자동화하는 형태로 유용하게 사용하고 있다. 예를 들면, 주말나들이 계획을 목요일 오전에 조사하게 만든다거나, 클리앙의 중고기기 매물들을 매일 요약해서 보여주거나 하는 식등.

처음에는 이 프로젝트를 오픈소스 형태로 만들고자 했다. 하지만 개발을 진행하면서 점차 오픈소스 방식을 포기하게 됐다. 가장 큰 이유는 개인적인 성향과 필요에 맞춘 기능들에 집중하게 되었기 때문이다. 오픈소스는 좀 더 범용적인 기능을 개발해야 하지만, 나는 나만의 개인적인 워크스페이스를 활용하는 방향으로 자연스럽게 방향을 잡게 됐다.

특히 ‘스킬’ 기능에 대한 고민이 컸다. 나는 빌트인(built-in) 스킬을 제공하고, 추가 스킬을 CLI를 통해 봇에 붙이는 방식으로 개발했다. 하지만 나에게는 필수적인 네이버 지역 정보나 지도 API 같은 기능이 한국 사람에게는 당연할지 몰라도, 글로벌한 오픈소스 관점에서는 보편적인 빌트인 스킬이 아닐 수 있다는 점을 깨달았다.

시스템의 구조도 처음에는 단순히 비서나 집사, 자료 조사용 봇 두 개 정도를 두는 수준이었다. 나라는 사람에게 AI에이전트가 필요한가? 하는 생각이 많이 들었고, 여러 다양한 자동화를 하시는분들을 보면 부러웠다. 하지만 지금은 마치 하나의 회사 같은 형태로 봇들을 만들었고 사용하고 있다.

• 개발자
• 마케터
• 디자이너
• 리서처
• 데이터 분석가
• 총괄 PM

이렇게 자연스럽게 확장하다 보니 단순한 채팅을 넘어선 그룹 형태로 발전하게 됐다. 이에 따라 오케스트레이션(Orchestration) 방식에 대해서도 많이 고민하게 됐다.

처음에는 PM 역할을 하는 하나의 오케스트레이터가 내부에서 대화를 갈무리하고, 결정된 사항만 나에게 전달하는 방식을 구현해 보았다. 하지만 이 방식은 실제 대화 과정을 내가 직접 볼 수 없다는 문제가 있었다. 그래서 현재는 멤버들이 각자 그룹 대화에서 직접 이야기하는 방식을 주로 사용하고 있다. 또한 리니어(Linear)를 연동해 태스크를 생성하고 수행하도록 구성했다.

기술적인 구현 측면에서는 ‘Claude Code’의 영향이 컸다. 일반적인 클로드 세션을 사용하는 것이 아니라, 별도의 마크다운 파일을 활용해 대화를 관리한다. 또한 대화에서 지식을 추출해 벡터 데이터베이스(Vector DB) 기반의 지식 베이스를 구축하고 활용하고 있다.

아래는 현재 진행 중인 작업과 앞으로의 구상, 그리고 이번 주 개발 진행 상황을 정리한 내용이다.

현재 남은 작업과 자동화 현황

에이전트들에게 앱이나 웹 개발을 많이 시키고 있다. 웹은 배포가 그리 어렵지 않지만, 앱 개발의 경우 테스트와 배포 자동화 부분이 아직 미진하다. 이 부분을 스킬로 만들어 붙이는 작업을 계속 진행 중이다.

최근에는 다음과 같은 작업들을 각 봇에 연결해 자동화를 완료했다.

• 인스타그램 연동 작업
• 파이어베이스 애널리틱스(Firebase Analytics) 연결을 통한 분석 작업
• 명령을 내리거나 보고를 받아 데이터를 추출하면 자연스럽게 요약해 주는 작업

AI Native Company 회사의 방향성 구상

앞으로 이 시스템을 실제 회사 형태로 발전시키기 위한 구상을 하고 있다. 내가 사장이고 에이전트, 즉 봇들이 회사원이라고 가정 했을 때, 현재는 코딩 후 PR을 올리는 등의 과정에서 최종 결과물 확인과 앱 배포를 여전히 내가 직접 하고 있다. 이 확인 절차를 어떻게 하면 더 신뢰성 있게 자동화할 수 있을지가 남은 과제다.

또한 스타트업들이 슬랙(Slack)과 노션(Notion)에 의사결정의 역사와 데이터를 남기듯, AI Native Company에서도 데이터를 남길 방법이 필요하다.

1. 소통 채널은 내가 자체 제작한 메신저를 슬랙처럼 활용한다.
2. 데이터 축적 및 동기화는 내가 만들지 않은 외부 서비스인 노션에 의존하기보다는, 깃허브(GitHub) 레포지토리에 주기적으로 싱크하는 방식을 구상하고 있다.
3. 데이터 활용은 싱크된 데이터를 다시 로드하는 시점에 로컬 벡터 DB를 이용해 보여주는 방식을 생각하고 있다.

모바일 앱 개발 프로세스 및 Swift 전환

이번 주에는 모바일 버전 개발에 큰 변화가 있었다.

첫 번째 버전은 PWA 기반의 모바일 버전이었다. 초기에는 대시보드 기반의 채팅 형태로 만들었으나, 로딩이 원활하지 않고 푸시 기능 적용도 애매했다.

두 번째는 플러터(Flutter) 버전이었다. 크로스 플랫폼 프레임워크로 재구현했으나, 아이폰 기준으로는 확실히 네이티브 특유의 부드러운 느낌이 떨어진다는 아쉬움이 있었다.

세 번째는 스위프트(Swift) 버전이다. 네이티브 느낌을 살리기 위해 이번 주 화요일에 Swift로 완전히 갈아엎었다. 순수 개발 시간은 1시간도 채 걸리지 않았지만, 결과물은 상당히 만족스럽다. 현재는 API 토큰이 부족해 잠시 개발을 멈춘 상태다.

지금은 나 혼자만 사용하는 시스템인 만큼, 앞으로도 웹과 함께 네이티브 앱의 형태를 계속 유지하며 가져갈 생각이다.

그 외에도 자잘하게 만든 것들이 많다. 결국 이 시스템 자체가 집에 있는 로컬 맥 프로에서 돌아가고, Tailscale을 통해 통신하는 방식으로 구현되어 있다 보니 에이전트들이 작업한 결과물을 외부에서 보고 싶을 때 잘 되지 않는 느낌이 있었다.

예를 들어 디자이너 에이전트에게 일을 시켜 이미지가 나오면, 외부에서도 모바일 앱으로 그 결과물을 보고 컨펌하고 싶다. 그런데 봇에게 메신저로 이미지를 올려달라고 하는 방식에는 한계가 있었다. 그래서 ‘워크스페이스’라는 개념을 만들었다. 워크스페이스에 파일을 올리면 외부에서도 보고, 삭제하거나 다운로드할 수 있는 기능을 만들어 사용하고 있다. 생각보다 편해서 잘 쓰고 있다.

그 외에 특이한 것은 아직 없다. VPS에 올리는 작업은 아직 나에게 그렇게 필요하지 않은 것 같다. 오히려 맥 미니가 더 필요하다는 생각이 점점든다. 주 기종인 맥북프로를 집에서 가지고 나가는 경우가 생기는데 이럴때는 작업을 할 수가 없다.

마치며

지금은 토큰이 없는 상태라 블로그 글을 음성으로 쓰고 있는데, 세상이 많이 변했다는 생각이 든다. 오늘 버스를 타고 오면서 든 생각인데, 예전에는 개발하는 일이 굉장히 신나고 재미있었다. 그런데 요즘 회사에서 개발하는 일에는 어느 정도 제약이 많다. 협업을 위한 관습과 방식, 안전장치들이 있기 때문이다. 반면 AI 툴은 굉장히 많은 것들을 가능하게 해주고, 제약도 적다. 회사에서는 내가 만들고 싶은 것이 아니라 만들어야 하는 것을 만들어야 하니, 조금 재미가 없는 것도 사실이다.

그러다 보니 많은 사람들이 회사 밖에서 사이드 프로젝트로 다양한 것들을 만드는 것 같다. 나 역시 지금 이런 사이드 프로젝트를 포함해 개인적으로 다양한 툴을 만들고 있다. 아이폰 개발자 계정을 유지하기 위해 1년에 15만 원 정도를 내고 있는데, 솔직히 돈이 아깝다는 생각은 전혀 들지 않는다. 이미 직접 만든 앱만 6~7개 정도 되고, 아이폰 홈 화면 하나를 내가 만든 앱으로 다 채울 정도다. 오히려 개인적인 개발의 재미와 아이디어가 많이 샘솟는 느낌이다.

물론 비즈니스적으로나 경제적으로 성과가 있으면 더 재미있을 것이다. 하지만 아직 그 정도는 아니다. 이 부분은 다른 1인 개발자들이 이야기하는 것처럼 마케팅이나 인스타그램 활동 등을 더 잘해야 할 것 같다. 그리고 이런 과정도 어떻게 하면 더 자동화할 수 있을지 고민하고 있다.

“공부를 하고 있나”라고 생각해보면, 사실 예전 스타일의 공부를 하고 있는 것 같지는 않다. 하지만 AI 시대에 들어온 본질적인 의미에서의 ‘메이커’로서는 성장하고 있다고 본다. 무언가를 잘 만들어 문제를 해결하고, 또 잘 서빙하는 것을 목표로 하고 있으니 그런 관점에서는 잘하고 있지 않나 싶다.

AI 활용 자체도 이제는 우리 부모님 세대인 70대분들까지 ChatGPT에서 검색해 나에게 결과를 보내주실 정도로 많이 발전했다. 어떻게 하면 AI를 더 잘 쓸 수 있을지 계속 고민하게 된다. 나는 로컬 AI만을 지향하는 쪽은 아니다. 가격 정책 등의 변수는 있겠지만, 아직은 로컬만 고집하기 어렵다고 생각한다.

내가 만든 AI 네이티브 컴퍼니를 공개할 날이 올지는 모르겠다.
다만 현재는 이런 것들을 만들며 생활하고 있다는 정도로 봐주면 좋겠다.

26.07.11
글을 쓰는 기간동안 기존의 애매한 개인-회사 사이의 시스템을 버리고 AI Native Company에 필요한 것들만 새로 추렸다. 쓰지않는 스킬과 봇을 버리고 진짜 서비스를 잘 개발하기 위해서 필요한 스킬과 에이전트들을 배치하고 있다.