[도서 리뷰] 그록봇 with 스킬,루틴,그룹,커넥터

** 한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

 

나는 1년 전 AI가 발전하기 시작하면서 코드 개발에 활용할 수 있다는 것을 알게 된 것을 보고 신기하게 생각하였다.

코드를 작성하는 수준이 어느정도 올라오는지 보는 한 편, 더 신기한 영역이 있음을 작년 말-올해 초 사이에 보게 되었다.

그것은 바로 오픈클로(Openclaw)이다.

 

AI가 질문에 대답하는 것을 넘어서 실제로 일을 수행할 수 있다는 점이 궁금했고, 나도 직접 사용해보고 싶었다.

그 과정에서 그 당시 너도나도 구입하였던, Mac mini를 늦지 않게 구입하였고, 그것으로 여러 시도를 해 보았다.

 

로컬 LLM을 돌려보고자 노력하였다.

 

물론 그 과정이 순탄하지만은 않았다. 여러 시행착오가 있었고, 완벽하게 활용했다고 말하기는 어렵다. 그래도 직접 시도해본 경험은 남았다.

램이 24GB였지만, 너무 작아서 그런지, 확실히 높은 모델은 너무 오래 걸려서 실용성이 없었고, 낮은 모델은 돌릴 수 있었지만, 조금 답답한 면이 있었다. 마지막에는 gemma4 e4b 모델을 돌렸던 기억이 남아있다.

(지금은 어떤 모델이 가능할지 궁금하니 조만간 돌려봐야겠다.)

그렇게 오픈클로를 거쳐 지금은 커서 AI를 구독하는 입장에서 갑자기 사용이 가능해진 그록봇을 사용하고 있다. 뭔지도 몰랐는데, 참 신기한 녀석이다.

 

현재 나는 영화의 흐름을 보거나 예매를 알아보는 데 사용하고, 지속적으로 이용하는 것으로는 메일 정리와 Medium Blog Article을 요약 번역 정리하는 용도로 사용하고 있다. 매년 유료구독을 하고는 있었지만, 이 덕에 제대로 활용하는 느낌이다.

 

이렇게 아직 나에게 맞는 활용 방법을 찾아가는 중이지만, 직접 사용해보니 관련 책에서도 눈여겨보고 싶은 부분이 생긴다. 기능이 무엇인지도 궁금하지만, 실제로 어떤 일을 맡기고 어떻게 확인하면 좋을지에 대한 부분이다.

 

책 정보

 

표지는 검은색 바탕에 그록봇이라는 이름을 크게 배치했다. 그 아래에는 스킬, 루틴, 그룹, 커넥터라는 단어가 붙어 있다. 처음 접하면 낯선 기능 이름의 나열처럼 보일 수도 있겠지만, 직접 활용해보려는 입장에서는 각각이 어떻게 이어지는지 궁금해지는 제목이다. 단순하지만 그록봇의 이미지와 꽤 어울리는 느낌이다.

그리고 위쪽에는 나 대신 24시간 일하는 AI 전문가 팀을 만든다는 문구가 있다.

꽤 기대하게 만드는 표현이다. 다만 직접 AI에게 일을 맡겨본 사람이라면, 저 문구가 실제 내 일이 되기까지 어떤 준비가 필요할지도 궁금할 것이다. 이 책에서는 봇을 만드는 것부터 역할을 정하고, 일을 가르치고, 여러 봇이 함께 일하도록 구성하는 과정까지 안내한다.

 

- 정가: 24,000원 (종이책 정가 30,000원)

- 분량: 408쪽

- 저자: 이종범

 

특징

(1) AI가 일을 하면 사람은 무엇을 해야 할까 - AI와 사람의 역할

챗봇, 코파일럿, 자동화, AI 에이전트.

요즘 자주 듣는 단어들이지만, 막상 어디에서 차이가 나는지 설명하려면 조금 애매해진다. AI가 들어가 있으면 다 비슷한 것 아닌가 싶을 수도 있다.

책에서는 이것을 판단과 실행이라는 두 가지 축으로 정리한다. 질문에 답하는지, 사람이 작업하는 옆에서 도와주는지, 정해진 절차를 반복하는지, 목표를 받고 필요한 순서를 스스로 조정하는지를 비교해보는 것이다.

이렇게 놓고 보니 어떤 일을 어떤 도구에 맡기면 좋을지 생각하기 편하다. 매번 같은 순서로 처리하면 되는 일과, 중간 결과에 따라 다음 행동을 바꿔야 하는 일은 필요한 방식이 다르기 때문이다. 무조건 에이전트라는 이름이 붙은 도구부터 찾을 필요는 없겠다는 생각도 든다.

 

 

그리고 AI가 실행을 맡은 뒤에도 사람이 해야 할 일이 남는다는 부분이 이어진다.

어떤 결과를 얻고 싶은지 정하고, 참고할 자료와 맥락을 준비하고, 어디까지 맡길지 결정하고, 마지막 결과를 확인하는 일이다.

개발할 때도 요구사항이 모호하면 서로 다른 결과를 상상한 채 작업하게 되는 경우가 있다. 만드는 사람은 열심히 만들었는데, 정작 필요한 것과는 다른 결과가 나오는 것이다. AI에게 일을 맡길 때에도 이 부분은 비슷할 것 같다.

그래서 AI를 잘 쓰기 위해서는 내가 맡기려는 일이 무엇인지부터 정리할 수 있어야 한다는 생각이 들었다. 도구가 일을 잘하게 된 만큼, 그 도구에 일을 넘기는 과정도 좀 더 구체적이어야 하는 셈이다.

 

(2) 처음부터 어디까지 맡겨도 될까 - AI의 범위

새로운 서비스를 사용하려고 하면 요금제부터 살펴보게 된다. 어느 요금제에서 원하는 기능을 사용할 수 있는지, 지금 구독하고 있는 것으로 가능한지 궁금하기 때문이다.

이 책에서도 이용 가능한 요금제와 계정을 확인하는 부분을 다룬다. 다만 요금이나 제공 범위는 바뀔 수 있기 때문에, 실제로 시작할 때에는 공식 안내를 다시 확인해야 한다. 실제로 나는 20달러 커서AI 요금제를 사용중이다.(연간 구독중이기 때문에 사실은 더 저렴하다. 매달 16달러이다.) 하지만 그록봇을 사용할 수 있는데, 이것은 개인 적용의 차이인지는 잘 모르겠다. 60달러 이상의 요금제에서 사용이 가능하다는 내용을 적어둔 이 책을 보니 묘하게 이익을 본 느낌이 든다.

 

 

그런데 시작 전에 확인할 것이 요금제만 있는 것은 아니다.

개인정보 설정, 업무용 계정과 개인 계정의 분리, 연습할 수 있는 환경까지 함께 확인하도록 안내한다. 이 부분은 화면 몇 번 눌러서 봇을 만드는 것보다 먼저 챙겨야 할 내용이라는 생각이 들었다.

특히 메일함에 로그인해서 급한 내용을 알아서 보내달라는 식의 지시를 예로 든 부분이 눈에 들어왔다. 말로 하면 간단한 부탁이지만, 그 안에는 계정 접근, 내용 확인, 중요도 판단, 외부 발송이라는 서로 다른 일이 들어 있다. 어느 단계까지 맡겼는지 구분하지 않으면 내가 생각한 것보다 훨씬 많은 일을 허용하게 될 수 있다.

개발할 때에도 기능이 동작하는 것과 그 기능에 권한을 부여하는 것은 따로 생각해야 한다. AI에게도 비슷한 기준이 필요하겠다. 자료를 읽고 초안을 준비하게 하는 것부터 시작해서, 그 결과를 확인한 뒤 다음 단계를 맡기는 방식이 현실적으로 보였다.

 

(3) 봇의 역할과 오늘 시킬 일은 다르다 - 역할 부여와 지시 구분

봇을 만든다고 하면 이름을 붙이고 어떤 일을 잘하는지 적으면 될 것처럼 느껴진다.

책에서는 뉴스레터 편집 봇을 예로 들어 설명한다. 뉴스레터 초안을 준비하는 역할뿐 아니라 문체와 금지할 표현, 확인되지 않은 정보를 다루는 방법, 발송 전에 사람이 확인해야 한다는 조건까지 함께 넣는다.

이 설명에는 오늘 어떤 주제로 글을 쓰라는 지시는 없다. 앞으로 그 봇이 계속 지켜야 할 기준이 들어 있다.

이 부분이 중요하게 느껴졌다. 매번 일을 시킬 때마다 모든 조건을 다시 설명하는 것보다, 계속 유지할 역할과 이번에 수행할 일을 나누는 편이 관리하기에도 좋을 것이다. 회사에서도 담당 업무가 정해져 있는 것과 오늘 처리해야 할 업무가 있는 것은 다른 이야기이기 때문이다.

 

그렇다면 오늘의 업무는 어떻게 전달하면 좋을까. 책에서는 업무 지시문을 다섯 가지 요소로 나눈다.

- 결과: 무엇을 완성해야 하는지
- 자료: 어떤 자료를 참고해야 하는지
- 제약: 무엇을 하면 안 되는지
- 산출물: 어떤 형식으로 제출해야 하는지
- 검토 지점: 언제 사람에게 확인받아야 하는지

처음에는 결과와 산출물이 비슷하게 보였는데, 구분해서 보니 필요한 이유를 알 것 같다. 내가 알고 싶은 것은 경쟁사의 최근 변화이고, 그것을 받는 형태는 출처가 포함된 비교 문서일 수 있다. 무엇을 알아야 하는지와 어떤 모양으로 받을지는 따로 정할 수 있는 것이다.

특히 참고할 자료를 지정하는 부분이 눈에 들어왔다. 그냥 조사해달라고 하면 최신 자료를 볼 수도 있지만, 오래된 자료나 내가 중요하게 생각하지 않는 자료를 중심으로 정리할 수도 있다. 결과가 마음에 들지 않는 이유를 찾으려면 어떤 자료를 바탕으로 만들었는지도 알 수 있어야 한다.

다섯 가지를 매번 길게 적어야 한다는 부담보다는, 일이 어긋났을 때 내가 빠뜨린 조건이 없는지 점검하는 용도로 기억해두면 유용할 것 같다.

 

(4) 반복할 일은 매뉴얼로 남겨두기 - 반복루틴 설정

한 번 잘 나온 결과가 다음에도 똑같이 잘 나오면 좋겠지만, 매번 그럴 것이라고 기대하기는 어렵다. 특히 주기적으로 반복하는 일이라면 작업 방식과 확인할 기준을 남겨두는 것이 필요하다.

책에서는 고객 리뷰를 주간 단위로 분석하는 스킬을 예로 든다. 언제 사용하는지, 어떤 파일을 읽는지, 어떤 순서로 분류하는지, 결과를 어떻게 확인하고 어디에 저장하는지까지 정리되어 있다. 사람이 승인해야 할 작업도 별도로 구분한다.

이렇게 보니 스킬은 업무 매뉴얼에 가깝다. 새로 일을 맡은 사람이 이 문서를 보고 같은 방식으로 작업할 수 있을지를 생각하면, 무엇을 더 적어야 할지도 조금은 떠오를 것 같다.

예를 들어 고객 리뷰를 분석하더라도 매번 분류하는 기준이 달라지면 지난주 결과와 비교하기 어렵다. 그때그때 그럴듯한 보고서를 받는 것과, 계속 비교할 수 있는 자료를 쌓는 것은 다르기 때문이다. 반복할 업무일수록 기준을 남기는 것이 중요하겠다.

이렇게 정리한 작업을 루틴으로 반복 실행하도록 구성할 수 있다. 다만 매뉴얼이 제대로 되어 있는지 확인하는 과정이 먼저 필요할 것이다. 한 번 잘못된 결과를 받는 것도 번거로운데, 그것이 정기적으로 쌓이면 나중에 어디서부터 잘못되었는지 찾기도 어려워질 수 있다.

 

 

그리고 부록에는 바로 활용할 수 있는 봇 직무 기술서 20종이 들어 있다. 비서실장 봇이나 회의록 정리 봇처럼 역할별 예시가 있어서, 처음부터 빈칸을 채우기 막막할 때 참고하기 좋겠다.

다만 그대로 복사하는 것으로 끝내지 말고, 내 업무에 맞게 고쳐야 한다는 설명도 함께 있다. 특히 봇이 자신에게 주어진 역할과 승인받아야 할 일을 다시 설명하게 해보라는 방법이 마음에 들었다. 내가 적었다고 해서 상대도 같은 뜻으로 이해했을 것이라고 생각하기 쉬운데, 그 부분을 한번 확인하는 것이다.

 

(5) 봇이 여러 개라고 저절로 팀이 되는 것은 아니다 - 팀 만들기

혼자 여러 역할을 하는 봇도 유용하겠지만, 조사하는 봇과 결과를 정리하는 봇, 그것을 검토하는 봇이 나뉘어 있으면 좀 더 체계적으로 일을 맡길 수 있을 것 같다.

책에서는 그룹 안에서 특정 봇을 멘션하여 다음 작업을 넘기는 방법을 설명한다. 사람이 다음 담당자를 지정할 수도 있고, 작업을 마친 봇이 다음 봇을 불러서 이어갈 수도 있다.

여기까지 보면 편리해 보인다. 그런데 그 아래에 나오는 주의사항도 같이 볼 필요가 있다.

그룹 전체를 한꺼번에 부르면 여러 봇이 동시에 반응해서 같은 일을 중복으로 수행하거나 불필요한 응답이 늘어날 수 있다는 것이다. 그래서 인수인계할 대상을 구체적으로 지정하도록 안내한다.

회사에서 여러 사람을 참조에 넣어 메일을 보냈는데, 정작 누가 처리할지는 정해지지 않은 상황과 비슷하게 느껴졌다. 참여자가 많아지는 것과 담당자가 분명해지는 것은 다른 문제이다.

그리고 인수인계가 많다고 항상 좋은 것도 아니다. 봇끼리 계속 내용을 주고받고 있다고 해서 결과물이 완성되어 가는지는 따로 봐야 한다. 다음 봇이 이어서 할 일이 분명한지, 아니면 같은 이야기를 표현만 바꿔서 반복하는지 확인해야 한다.

AI 전문가 팀이라는 표현에 기대하게 되지만, 실제로는 역할을 나누고 작업을 연결하는 과정이 있어야 팀처럼 움직일 수 있다는 점이 인상적이었다. 처음부터 많은 봇을 만들기보다 필요한 역할부터 나누어보는 것이 좋겠다.

 

(6) 계속 시도하는 것보다 멈춰야 할 때를 아는 것

개인적으로 앞의 인수인계 이야기와 함께 읽어볼 만한 부분이었다.

자동으로 일을 진행한다고 하면 중간에 멈추지 않고 끝까지 해주기를 기대하게 된다. 하지만 책에서는 사람이 개입해야 하는 신호를 별도로 정리한다.

같은 승인을 반복해서 요청하는 경우, 마감 시간이 지났는데 결과물이 없는 경우, 로그인이나 보안문자 앞에서 진행하지 못하는 경우, 서비스 자체에 장애가 발생한 경우이다.

이런 상황에서는 계속 기다리거나 똑같은 일을 다시 시키는 것으로 해결되지 않을 수 있다. 권한이 빠진 것인지, 자료에 접근하지 못한 것인지, 외부 서비스에 문제가 있는지 사람이 확인해야 한다.

그리고 실패한 작업을 다시 시킬 때에도 같은 방법만 반복하지 않도록 안내한다. 책에서는 재시도 횟수를 제한하고, 다시 시도할 때에는 접근 방법을 바꾸도록 기준을 제시한다. 계속 시도한다는 이유만으로 성실하게 일하고 있다고 볼 수는 없다는 설명이 와닿았다.

개발에서도 재시도 처리를 넣는다면 종료할 조건을 함께 생각해야 한다. 원인이 그대로인데 같은 요청만 계속 보내면 해결되기보다 부담만 더 커질 수 있기 때문이다. AI가 스스로 일하는 과정에도 이런 기준이 필요하겠다.

그렇다고 모든 과정을 사람이 계속 지켜보면 일을 맡긴 의미가 줄어든다. 책에서는 관리 역할을 맡은 봇이 정해진 위험 신호를 확인하도록 하는 방법도 소개한다. 다만 그 봇 자체가 멈추는 경우도 있을 수 있으니 사람이 상태를 확인할 방법은 남겨두도록 한다.

어디까지 진행하면 완료인지 정하는 것만큼, 어떤 상황에서는 멈추고 나를 불러야 하는지도 정해야 한다는 점이 기억에 남았다.

 

이 책을 추천하고 싶은 독자

- 오픈클로 등 AI 에이전트를 시도해봤지만 실제 업무에 활용하는 과정에서 어려움을 겪었던 사람
- 그록봇을 사용하고 있지만 역할 설명과 업무 지시를 어떻게 나누어야 할지 고민하는 사람
- 반복하는 업무를 스킬과 루틴으로 정리해보고 싶은 사람
- 여러 봇을 그룹으로 구성하면서 작업 분담과 인수인계를 고민하는 사람
- AI에게 일을 맡길 때 권한과 확인 기준을 어디에 두어야 할지 궁금한 사람

 

총평

오픈클로를 시도하던 때부터 지금 그록봇을 사용하는 과정까지, 아직 완벽하게 활용하고 있다고 말하기는 어렵다. 그래도 직접 사용해본 경험이 있다 보니, 책에서 설명하는 내용 중 어디를 좀 더 살펴보고 싶은지는 분명해졌다.

이 책에서 눈여겨본 것은 봇을 만드는 과정 이후의 이야기였다. 계속 유지해야 할 역할은 어떻게 적는지, 이번 업무는 어떤 조건으로 전달하는지, 잘된 작업은 어떻게 남기고 반복하는지, 여러 봇이 함께 일하다가 문제가 생기면 어디에서 개입해야 하는지를 이어서 생각해볼 수 있었다. 또한 여러 봇을 만들어도 하나의 환경을 공유하는 환경에서 일을 한다는 점은 이 책을 통해 처음 알게 되었다. 그래서 같이 그룹으로 일하는 것이 효과적이라는 것도 이해가 되었다.

특히 역할 설명과 업무 지시를 구분한 부분, 작업 결과를 확인할 기준과 멈출 기준을 함께 정하는 부분이 좋았다.
물론 이 책에 나온 예시를 그대로 따라 한다고 해서 모든 일이 원하는 대로 진행되지는 않을 것이다. 내가 사용하는 자료와 계정, 맡기려는 업무가 다르기 때문이다. 결국 내 업무 하나를 정해서 직접 해보고, 결과를 보면서 수정하는 과정은 필요하다.

다만 그 과정을 처음부터 혼자 고민하는 것보다는 참고할 기준이 있다는 점에서 도움이 될 것 같다. AI에게 일을 맡겨보았지만 아직 나에게 맞는 방식으로 정리하지 못한 사람이라면, 자신의 사용 방법과 비교하면서 읽어볼 만한 책이다.

 

그록봇의 능력을 빙산의 일각처럼 쓰고 있던 나에게 빙산의 숨겨진 영역을 보여준 책