OpenClaw에서 EasyClaw로: AI 에이전트의 ‘마지막 1km’
저자: 탕이타오
올해 설날, 푸 셩은 스키를 타다 다리 부상을 입었고, 고관절 탈구로 인해 어디에도 갈 수 없었다.
원래 계획은 낮에는 딸과 함께 스키를 타고, 밤에는 보드게임을 하며 시간을 보내는 것이었다. 하지만 넘어진 후 모든 계획이 무산되었고, 그는 매일 밤 침대에 누워 ‘랍스터(Lobster)’ 한 마리와 새벽 4~5시까지 대화했다.
이 랍스터의 이름은 ‘삼만(삼만)’이며, 푸 셩이 처음부터 직접 기른 AI 에이전트다.
처음 이틀 동안 삼만은 단순히 연락처 목록을 조회하는 일조차 제대로 해내지 못했다. 그러나 14일 후, 삼만은 8명의 에이전트로 구성된 팀으로 진화했고, 7×24시간 자동 운영 체계를 구축했다.
푸 셩의 공식 웨이신 계정은 원래 1년에 10여 편 정도 게시하던 것이 하루 한 편씩 정기 업데이트되는 형태로 바뀌었다. 삼만이 스스로 기획한 주제가 계정 역사상 최고 조회수를 기록했고, 하나의 게시물이 100만 건 이상의 조회수를 달성했다. 이 게시물은 새벽에 삼만이 자율적으로 게시한 것이었고, 푸 셩은 아침에 눈을 뜨고서야 이를 알게 되었다.
14일간 푸 셩은 삼만에게 총 1,157건의 메시지를 보냈고, 총 22만 자 분량의 대화를 나누었다. 그는 한 줄의 코드도 작성하지 않았으며, 로컬 컴퓨터의 어떤 폴더도 열지 않았다. 전부 비슬(Feishu)에서 음성으로 명령을 내리는 방식이었다.
나중에 그는 이 경험을 되돌아보는 라이브 방송을 진행했는데, 전 세계에서 20만 명 이상이 시청했고, 추첨이나 사은품 등 별도 유인책 없이 관객 평균 시청 시간이 22분에 달했다.
왜 이렇게 많은 사람이 이 방송을 시청하고 싶어 했을까? 푸 셩은 그 이유가 매우 단순하다고 말한다. 모두가 AI가 매우 중요한 혁명임을 알고 있지만, 그것이 실제로 얼마나 실현 가능할지, 또는 구체적으로 무엇을 할 수 있을지에 대해서는 믿지 못하거나 잘 모른다. 그런데 자신은 직접 몸소 검증해 본 것이다.
그는 이 14일간의 경험을 통해 하나의 판단을 내렸다: 이것은 도구 차원의 AGI 시대이다.
01
OpenClaw는 화제가 되었지만 일반인은 사용하기 어렵다
‘랍스터 기르기’가 기술 커뮤니티의 유행어가 된 데는 하나의 프로젝트가 뗄 수 없는 관계가 있다—OpenClaw이다.
OpenClaw는 2025년 11월에 공개된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 오스트리아 출신 프로그래머 피터 슈타인베르거(Peter Steinberger)가 개발했다. 2026년 1월 말부터 급속도로 인기를 끌기 시작했고, 단 몇 달 만에 GitHub에서 별(star) 수가 리눅스(Linux)를 넘어서 가장 많은 별을 받은 소프트웨어 프로젝트가 되었다.
이 프로젝트는 오랫동안 기대되어 온 사실 하나를 검증해 주었다: AI는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어서, 당신을 대신해 실제 작업을 수행할 수 있다는 점이다—이메일 정리, 일정 관리, 코드 실행은 물론, 스스로 새로운 기능(Skill)을 작성하기까지 가능하다.
‘랍스터’라는 이름 역시 OpenClaw 커뮤니티에서 유래한 것이다. OpenClaw의 로고가 랍스터이고, 사용자들은 자신이 기른 에이전트를 ‘랍스터’라고 부르기 시작했다.
하지만 OpenClaw는 동시에 에이전트 보급의 핵심 병목 현상도 드러냈다. 사용자는 명령어 창(command line)을 통해 배포해야 하고, 직접 API 키를 설정하며, 끊임없이 발생하는 보안 취약점을 처리해야 한다. 시스코(Cisco) 보안팀의 테스트 결과, 제3자 스킬 상점에는 심사되지 않은 악성 플러그인이 존재해 데이터를 탈취하고 있었다. 심지어 OpenClaw의 유지 관리자조차 “명령어 창을 다룰 줄 모르면 이 프로젝트는 위험하다”고 인정했다.
즉, 에이전트의 능력은 이미 충분히 갖춰졌으나, 일반인과는 공학적 격차 하나가 가로막고 있는 것이다: 당신은 ‘손댈 용기’가 있어야 하고, 동시에 ‘손댈 능력’도 있어야 한다.
흥미롭게도, 푸 셩은 이 격차에 대해 전혀 놀라지 않았다. 왜냐하면 OpenClaw가 인기를 끌기 전, 그의 팀은 이미 같은 일을 진행 중이었고, 거의 1년 가까운 시간을 투입해 왔기 때문이다.
이는 나중에 다시 설명하겠다. 먼저, 그의 14일간의 여정이 과연 어땠는지 살펴보자.
02
푸 셩의 14일간의 시행착오기
Day 1, 푸 셩은 삼만에게 가장 간단한 임무 하나를 맡겼다: 특정 인물의 연락처를 조회하라.
하지만 조회가 불가능했다. 비슬 API는 권한이 필요했고, 관련 문서 자체도 문제가 있었으며, 오류 메시지는 ‘권한 부족’과 ‘필드 오류’ 사이를 계속 왔다 갔다 했다. 푸 셩은 더 이상 기다릴 수 없어, 스마트폰을 보며 임원들의 이름과 직책을 하나하나 말로 전달해 수작업으로 입력해야 했다. 단순히 이름을 찾아 대응 ID를 찾는 데만 반나절이 걸렸고, 좌절감은 극에 달했다.
이것이 바로 에이전트의 현실적인 출발점이다. 영화 《아이언맨》 속 자비스(JARVIS)처럼 전원을 켜자마자 만능이 되는 것은 꿈일 뿐, 오히려 가장 기본적인 일조차 하지 못했다. 삼만은 이틀 동안 시행착오를 거치며 스크립트를 직접 작성해 674명의 전체 연락처 목록을 끌어왔다. 실패하고, 경험을 정리하고, 문서로 남겨 다음번엔 자동 실행하도록 했다. 바로 이러한 과정이 바로 스킬(Skill)이 형성되는 방식이다.
다섯째 날이 되자 상황이 달라지기 시작했다. 푸 셩은 인터넷에서 벡터화된 메모리 시스템(vectorized memory system)에 관한 글을 우연히 발견해 삼만에게 던져주었다. 22분 후 삼만이 답장을 보냈다: 배포 완료.
주의할 점은, 푸 셩이 삼만에게 제공한 것이 소스코드 패키지가 아니라 단순한 한 편의 글이라는 점이다. 삼만은 이 글 속에서 GitHub 링크를 스스로 찾아내고, 소스코드를 다운로드받아 설치 및 설정을 마친 후, 테스트까지 성공적으로 실행했다.
후에 푸 셩은 이렇게 회고했다. “예전에 나는 글을 동료에게 보낼 때, 동료는 ‘네, 사장님’이라고만 대답했고, 링크를 열었는지도 몰랐다. 그러나 삼만은 다르다. 내가 글을 주면, 정말로 읽고, 정말로 찾아내고, 정말로 실행까지 해낸다.”
이 날부터 에이전트에게 지식을 입력하는 방식이 완전히 바뀌었다. 좋은 글을 보면 그냥 던져주면 된다. 때로는 푸 셩 자신도 아직 읽지 못했는데, 삼만은 이미 글 속에서 언급된 기술 스택을 설치해 버린다.
여섯째 날은 설날이었다. 푸 셩은 삼만에게 전사에 설문 인사 메시지를 보내달라고 요청했고, 각각의 메시지는 모두 달라야 했다.
준비 작업은 예상보다 훨씬 복잡했다. HR 부서의 비슬 연락처는 계층 구조가 없이 단일 평면 테이블로 구성되어 있었고, 푸 셩은 ‘이 사람은 어떤 업무를 담당하는가’, ‘저 사람은 어느 팀에 소속되어 있는가’ 등을 하나하나 말로 설명해야 했다. 핵심 골간 25명에 대한 문구는 그가 직접 일일이 검토했다. 미리 테스트할 수도 없었다. 테스트하면 ‘놀라움’이 사라지기 때문이다.
자정, 푸 셩은 설 특별 프로그램을 보고 있었고, 삼만은 일하고 있었다—4분 만에 611건의 메시지를 전부 성공적으로 발송했고, 내용은 모두 달랐다.
다음 날 그의 휴대폰은 메시지로 도배되었다. 동료들의 피드백 중 하나는 이후 반복해서 인용되기도 했다: “한 사람과 한 마리 랍스터가 만나면 한 팀이 된다.” 이 이야기는 이후 X(구 트위터)에 게재되었다. 삼만은 스스로 Thread 스크립트를 작성해 전체 사건을 서사적 흐름에 따라 15개의 트윗으로 분할했고, 조회수 100만 건을 돌파했다. 푸 셩의 X 계정 역사상 조회수가 100만 건을 넘긴 게시물은 단 세 개뿐인데, 앞선 두 개는 팀이 정성스럽게 기획한 결과였고, 이 세 번째는 삼만이 새벽에 자율적으로 게시한 것이다.
열한째 날, 푸 셩은 삼만에게 멀티-에이전트(Multi-Agent) 협업에 관한 글을 던졌다. 삼만은 스스로 조직 구조를 설계했다—총지휘관, 작가, 참모, 운영관, 커뮤니티 관리자, 진화 관리자 등. 누구도 조직 설계 방법을 가르쳐 준 적 없다.
그 후 며칠간, 8명의 에이전트가 차례로 투입되었고, 20여 개의 정기 작업이 병렬로 실행되기 시작하면서, 전체 시스템은 7×24시간 자율 운용 상태에 진입했다.
14일간 삼만은 40여 개의 스킬을 축적했다. 더 중요한 점은, 이 스킬들이 에이전트 간 즉각적으로 전달될 수 있다는 것이다. 한 봇(Bot)이 음성 메시지 발송 기능을 익히면, 해당 조작 매뉴얼을 공유하고, 다른 봇은 이를 읽는 즉시 동일한 기능을 획득한다. 인간이 신입 사원을 교육하는 데는 최소 일주일이 걸리지만, 봇 간 전달은 단 1초면 충분하다.
푸 셩은 이 14일간의 경험을 통해 핵심적인 판단을 내렸다: 에이전트의 진정한 경쟁력은 모델의 지능이 아니라 스킬의 축적에 있다. 매번 시행착오를 겪고, 매번 경험을 정리할 때마다 재사용 가능한 기능 모듈 하나가 추가된다. 이러한 스킬은 잊혀지지 않으며, 왜곡되지도 않고, 에이전트 간 즉각 복제될 수 있다. 모델의 지능은 출발점일 뿐, 전체 시스템을 진정으로 강하게 만드는 것은 실천 속에서 축적된 경험인 것이다.
이는 인간에게 문자가 그러했던 것과 같다. 지능 자체는 희소하지 않지만, 오직 경험을 기록하고 전달할 수 있을 때 비로소 진정한 축적이 시작된다.
03
핵심 기술 애호가들의 장난감을 일반인을 위한 도구로 바꾸기
이제 하나의 사실을 공개할 수 있다: 푸 셩이 설날에 기른 랍스터는, 라이카우(Liebao)가 자체 개발한 에이전트 기술 스택인 EasyClaw 위에서 구동되고 있었다. 푸 셩의 이 14일간의 극한 압박과 시행착오는 바로 이 신제품을 위한 프로토타이핑이었다.
OpenClaw가 인기를 끌기 한 해 이상 전부터, 푸 셩은 이미 하나의 판단을 내렸다: AI의 다음 폭발적 성장 포인트는 사람을 대신해 일할 수 있는 에이전트가 될 것이며, 에이전트가 대중화되는 데 걸림돌은 결코 지능이 아니라 사용 편의성일 것이라고. 따라서 EasyClaw의 개발은 그때부터 이미 시작된 것이다.
OpenClaw의 후속 인기는 이 판단의 전반부를 입증했고, 그 높은 진입 장벽은 후반부를 입증했다.
OpenClaw로 작동 가능한 에이전트를 구축하는 데는 얼마나 걸릴까? 먼저 서버에 실행 환경을 설치하고, API 키를 설정하며, 권한을 설정하고, 보안 정책을 디버깅하고, 다양한 스킬 플러그인을 수동으로 설치해야 한다—순조롭게 진행된다면 약 3시간, 그렇지 않으면 3일이 걸릴 수도 있다. 이는 유지보수·업그레이드·추가 문제 해결까지 포함하지 않은 시간이다. 개발자에게는 즐거움이지만, 일반인에게는 그저 벽일 뿐이다.
그렇다면 EasyClaw는 어떨까? 다운로드 → 실행 → 말하기. 단 3분이면 된다.
명령어 창은 필요 없고, API 키 설정도 필요 없으며, 크론 작업(Cron job)이나 벡터화된 메모리 같은 개념을 이해할 필요도 없다. 메모리 시스템, 스킬 메커니즘, 정기 자동화, 멀티-에이전트 협업 등 EasyClaw는 모든 기능을 ‘바로 사용 가능한 제품’ 형태로 완전히 캡슐화했다.
이러한 복잡성을 완전히 흡수하여 사용자가 전혀 느끼지 못하게 만드는 것—이것이 바로 라이카우가 16년간 도구형 제품을 만들어 오면서 쌓아온 ‘손맛’이다.
PC 시대에서 모바일 시대, 그리고 지금의 AI 시대까지, 변화하는 것은 플랫폼일 뿐, 변하지 않는 것은 하나다: 사용자가 이해하고 싶지 않은 기술적 복잡성을, 단 한 번의 클릭으로 사용 가능한 경험으로 바꾸는 일.
1997년, 조브스가 애플에 복귀했을 당시 외부의 의문에 대해 그는 이렇게 답했다: “애플을 다시 위대하게 만들 수 있는 기회를 기다리고 있었다.”
라이카우가 기다려온 ‘기회’는 바로 지금일지도 모른다.
이것이 바로 푸 셩이 직접 나서서 랍스터를 기른 이유이기도 하다: “도구를 만드는 사람이 가장 좋아하는 건 무엇일까? 바로 ‘디테일’이다. 디테일이 없으면 끝장이다—어떤 제품이 한 번에 모든 걸 해결한다고? 그러면 우리에겐 아무런 기회가 없다. 디테일이야말로 기회다.”
에이전트 경쟁이 ‘누가 디테일을 일반인도 느끼지 못할 정도로 완벽하게 다듬을 수 있는가’에 초점을 맞추게 되면, 수십 년간 축적된 도구형 제품 개발 경험은 라이카우 모빌리티의 가장 확실한 경쟁력이 된다.
현재 EasyClaw는 개인용(To C, easyclaw.com)과 기업용(To B, easyclaw.work)을 동시에 지원한다. 개인 사용자는 이를 AI 어시스턴트로 활용하고, 기업 고객은 내부 에이전트 워크플로우를 구축하는 데 사용한다. 또한 국제판 EasyClaw와 중국 국산화 버전 원치아이봇(Yuanqiai Bot, yuanqiaibot.net)은 각각 글로벌 시장과 중국 내수 시장을 겨냥하고 있다. 라이카우는 수년간 해외 진출 사업을 해 왔기에, 양방향 전략은 자연스러운 선택이다.
04
14일에서 14분으로
푸 셩은 랍스터 실험을 되돌아보는 과정에서 하나의 산업 규칙을 언급했다: 신기술이 등장할 때, 기존 산업 형태는 즉각 사라지지 않고, 오히려 짧은 기간 동안 호황을 누린다. 그러나 신기술의 능력이 임계점을 넘어서면, 시장 전체가 하룻밤 사이 붕괴된다. 2000년대 초 인터넷 초기의 신문업계가 그랬고, 아이폰 시대의 노키아도 그랬다.
오늘 미국의 SaaS 산업이 겪고 있는 것도 바로 같은 곡선이다. 다만 차이점은, SaaS는 ‘능력’을 판매하고, 에이전트는 ‘결과’를 판매한다는 점이다. 과거 기업들은 수십만 달러를 들여 CRM 시스템을 구입했지만, 실제로 사용하는 기능은 1%도 채 되지 않았다. 그러나 에이전트의 논리는 완전히 다르다: 당신이 원하는 결과를 말하면, 그것을 실현해 주는 것이다.
푸 셩의 14일로 돌아가 보자. 그는 한 줄의 코드도 작성하지 않았고, 그 컴퓨터의 어떤 폴더도 열지 않았다. 전부 비슬에서 음성 명령만으로, 7×24시간 가동되는 AI 팀을 구축한 것이다.
하지만 이 일의 진입 장벽은 여전히 높다. 결국 그는 20년 경력의 프로덕트 매니저이자 CEO이며, 14일과 22만 자 분량의 대화를 투입해 겨우 전체 시스템을 구동시킨 것이다. EasyClaw가 해야 할 일은 바로 이 14일을 14분으로 압축하고, 22만 자의 대화를 한 마디로 줄이는 것이다.
푸 셩이 겪었던 모든 시행착오는, 제품 안에서 사용자가 절대 겪지 않아도 되는 ‘피해야 할 함정’으로 전환된다.
설날 밤 이후 직원들이 했던 말을 기억하는가?
한 사람과 한 마리 랍스터가 만나면 한 팀이 된다.
이 이야기는 아직 끝나지 않았다. 16일 차, 푸 셩은 삼만에게 또 하나의 압박 테스트를 주었다: ‘랍스터 기르기’ 웹사이트를 처음부터 완전히 구축하라. 그는 여전히 침대에 누워 있었고, 전부 음성 명령과 스크린샷으로만 지시했다.
24시간 후, sanwan.ai가 정식 오픈했고, 총 59개의 페이지와 7,070행의 코드로 구성되었다. 푸 셩은 한 줄의 코드도 작성하지 않았다...
24시간 만에 sanwan.ai가 정식 오픈됨
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