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Day 7

OpenClaw 보안 감사 & 멀티 에이전트 설정 가이드

OpenClaw 보안 감사를 실행하고, 멀티 에이전트 라우팅을 설정하고, Nodes 멀티 디바이스 협업을 탐색하세요. 설정 완료 가이드.

"7일 전에는 AI 어시스턴트가 무엇인지 궁금해하고 있었습니다. 지금은 24시간 온라인이고, 당신을 알고, 행동할 수 있고, 먼저 움직이는 어시스턴트를 갖게 됐습니다. 이제 시작일 뿐입니다."

오늘의 목표

LearnDay 7 작업 중 무엇이 안전을 위해 필수이고, 무엇이 선택형 고급 확장인지 구분합니다.
Do보안 감사를 마친 뒤, 선택적으로 커스텀 스킬 하나 또는 멀티 에이전트 워크플로 하나를 시험합니다.
Done when보안 체크리스트를 검토했고, 동작하는 커스텀 스킬 하나를 확인했거나, 지금은 고급 패턴을 건너뛰겠다는 결정을 분명히 내렸습니다.

이번 주에 만든 것

Day한 일
1챗봇과 Agent의 차이 이해
2OpenClaw 설치, 첫 채널 연결
3SOUL / USER / AGENTS / IDENTITY 작성
4이메일, 캘린더, 검색, 브라우저 연결
5스킬 설치 및 조합
6Heartbeat, Cron, 메모리 설정
7오늘 - 고급 패턴

이제 당신은 하루 종일 대신 움직이는 디지털 존재를 갖게 됐습니다. Day 7의 목적은 그것을 더 안전하게 만들고, 더 강하게 만들고, 앞으로 어디까지 갈 수 있는지 이해하는 것입니다.

필수 완료: 보안 점검

어시스턴트는 이메일, 캘린더, 파일, 심지어 브라우저까지 다룰 수 있습니다. 지금 이 점검을 하고, 이후에는 매달 다시 확인하세요.

  • SSH는 key auth를 사용하고, 비밀번호 로그인은 비활성화되어 있다.
  • 방화벽이 켜져 있고, 실제로 필요한 포트만 열려 있다.
  • OpenClaw는 root가 아닌 사용자로 실행된다.
  • 모든 API key는 환경 변수 또는 .env 에 있으며, 커밋된 코드에 없다.
  • .env 는 git에서 무시된다.
  • OAuth token 파일 권한이 잠겨 있다. 예: chmod 600 token.json
  • key와 token은 이상적으로 약 3개월마다 교체하도록 알림이 잡혀 있다.
  • SOUL.md 에 외부 메시지는 확인 후에만 보내도록 명시되어 있다. 자동화를 의도한 경우는 제외
  • 파일 삭제나 설정 변경 같은 파괴적 작업은 확인이 필요하다.
  • 모델 제공자 대시보드에 월간 예산 또는 사용량 알림이 설정돼 있다.
  • Heartbeat 빈도는 실제 필요 이상으로 높지 않다.
  • 쓰지 않는 스킬은 비활성화하거나 제거했다.

검증 체크: 체크한 각 항목에 대해 정확한 파일, 설정, 대시보드 제어 지점을 가리킬 수 있어야 합니다. 확인할 수 없으면 체크하지 마세요.

선택 사항: 고급 패턴

이 항목들이 있어야 초보자 가이드를 끝낸 것은 아닙니다. 핵심 시스템이 이미 안정적으로 느껴질 때만 건드리세요.

Nodes: 멀티 디바이스 협업

OpenClaw는 휴대폰, 태블릿, 다른 기기와 페어링할 수 있습니다. 그러면 시야, 청각, 위치 감각까지 얻게 됩니다.

Nodes로 가능한 것:

  • Camera — iOS 또는 Android 기기에서 사진이나 짧은 영상 촬영
  • Audio — 음성 입력과 재생
  • Location — 현재 위치 공유로 맥락 기반 작업 수행
  • Voice wake — 손을 쓰지 않고 어시스턴트 깨우기

기기 페어링:

openclaw nodes pending                         # List pending device requests
openclaw nodes approve <requestId>             # Approve by request ID

페어링이 끝나면 "내 앞에 있는 것을 사진으로 찍어 줘" 또는 "지금 내가 어디에 있지?"라고 물을 수 있고, 어시스턴트는 실제 센서 데이터를 바탕으로 행동합니다.

Nodes 개요: camera, audio, location, voice →

직접 스킬 만들기

커뮤니티 스킬이 모든 상황을 다 덮어 주지는 않습니다. 커스텀 스킬은 Markdown 파일 하나만으로도 시작할 수 있습니다.

  1. 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.openclaw/skills/weather
  2. 텍스트 편집기로 ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md 를 엽니다. Mac/Linux에서는 nano ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md, Windows에서는 Notepad를 사용할 수 있습니다.
  3. 아래 최소 템플릿을 붙여 넣습니다:
# Weather Query

## Capability
Query current weather for any city using the wttr.in API.

## Usage
curl "wttr.in/{city}?format=3"

## Output
Report temperature and conditions in one concise sentence.
  1. openclaw gateway restart 로 서비스를 재시작하거나, 채팅에서 어시스턴트에게 "refresh skills"라고 말하세요. 새 스킬 파일은 다음 턴에 로드됩니다.
  2. 테스트: What's the weather in Tokyo? 라고 물어, 새 스킬이 실제로 사용되는지 확인합니다.

많은 커뮤니티 스킬이 이런 식으로 시작합니다. 어시스턴트가 다시 사용할 수 있을 만큼 워크플로를 명확히 적어 두는 것입니다.

전체 가이드: 스킬 만들기 →

검증 체크: Tokyo 테스트에서 스킬이 발동하지 않으면, 로드된 스킬 목록을 확인하고, 경로가 정확히 ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md 인지 본 다음, "refresh skills"를 요청하거나 openclaw gateway restart 로 재시작하세요.

멀티 에이전트 패턴

어시스턴트는 작업을 전문화된 하위 Agent에게 넘기고, 병렬로 실행할 수 있습니다. 다만 작업 규모가 충분히 커서 병렬 처리 이점이 있을 때만 유용합니다.

예시: "AI coding assistants의 경쟁 구도를 조사해 줘."라는 메시지를 보내면, 메인 Agent가 동시에 세 하위 Agent를 실행합니다.

  • 하나는 arXiv에서 최신 논문을 찾음
  • 하나는 GitHub에서 인기 저장소를 훑음
  • 하나는 Hacker News의 관련 스레드를 읽음

세 하위 Agent가 결과를 메인 Agent에게 돌려주고, 메인 Agent가 이를 종합합니다. 같은 일을 순차로 하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

패턴하는 일
Subagents하위 작업을 분리된 인스턴스에 위임
ACP agentsAgent 간 통신 프로토콜
LLM task추론 단계를 다른 모델에 넘김
Multi-agent sandbox격리된 환경에서 여러 Agent 실행

Subagents: 생성과 위임 → ACP: agent-to-agent protocol → Multi-agent sandbox →

검증 체크: 실제로 두 개 이상의 하위 Agent로 나눌 만한 작업 하나와, 각 하위 Agent가 맡을 역할을 설명해 보세요. 아직 선명하지 않다면 지금은 건너뛰는 편이 맞습니다.

실제 활용 예시

완전히 설정된 어시스턴트로 사람들이 무엇을 만들고 있는지 확인해 보세요.

openclaw.ai/showcase - 실제 사용자 자동화 사례 →

"Developer", "Automation", "Productivity" 필터를 사용하면 멀티 에이전트 구성과 고급 패턴을 쉽게 찾을 수 있습니다.

앞으로 향하는 방향

모델은 계속 좋아집니다. 몇 달마다 Claude, GPT, Gemini는 확실히 더 강해집니다. 인프라를 바꾸지 않아도 어시스턴트는 자동으로 그 혜택을 받습니다. 지금 쌓는 기반은 모델 업그레이드가 올 때마다 함께 누적됩니다.

비용은 계속 내려갑니다. 지금도 충분히 쓸 만한 AI 어시스턴트를 돌리는 데 드는 API 비용은 월 $10-30 정도입니다. 추세는 분명히 하락 중이고, 언젠가 무시할 수준이 될 가능성이 큽니다.

멀티모달은 표준이 됩니다. 보고(camera), 듣고(voice), 말하는(natural voice replies) 어시스턴트는 이미 초기 접근 단계에 와 있습니다. 텍스트만 쓰는 인터페이스는 과도기적입니다.

멀티 에이전트 네트워크. 미래는 한 명의 어시스턴트가 아니라 팀입니다. 이메일을 관리하는 Agent, 코드 리뷰를 맡는 Agent, analytics를 감시하는 Agent가 있고, 이를 조율해 당신에게 보고하는 오케스트레이터가 생깁니다.

먼저 시작한 사람의 이점

가장 중요한 사실은 이것입니다. 일찍 시작할수록 이점이 커집니다.

어시스턴트는 매일 실행될 때마다 당신의 습관, 프로젝트, 용어, 선호에 대한 메모리를 쌓습니다. 6개월 된 어시스턴트는 새 설치와는 질적으로 다릅니다. 모델이 달라져서가 아니라, 6개월의 맥락이 축적되어 있기 때문입니다.

이 누적에는 지름길이 없습니다. 시간만이 만듭니다.

당신은 이번 주에 시작했습니다. 그 6개월 복리가 오늘부터 시작된다는 뜻입니다.

자주 생기는 문제

  • 커스텀 스킬이 로드되지 않음: 파일이 정확히 ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md 인지 확인한 뒤, 어시스턴트에게 "refresh skills"를 요청하거나 openclaw gateway restart 로 재시작하세요.
  • Cron 문법 오류: 표준 5필드 Cron 표현식을 사용하고, 명령을 다시 실행하기 전에 참고 문서를 확인하세요.
  • 어떤 스킬이 로드됐는지 확인하고 싶음: 어시스턴트에게 로드된 스킬 목록을 요청하거나, reload / list-skills 흐름을 먼저 실행하세요. 파일이 무시됐다고 섣불리 결론 내리지 마세요.

Cron jobs: 전체 문법 참고와 예시 →

다음 단계

이번 주가 끝난 뒤에는 매일 이 세 가지를 해 보세요.

  1. 어시스턴트와 10분 정도 대화하기. 패턴에 익숙해지게 하세요.
  2. 어색한 점이 생기면 SOUL.md 업데이트하기. Soul은 설치가 아니라 다듬는 것입니다.
  3. 새 스킬 하나씩 시도하기. 무엇이 남을지 확인하세요.

한 달 뒤의 어시스턴트는 오늘과 다를 것입니다. 큰 개편을 했기 때문이 아니라, 학습했기 때문입니다.

이것이 AI 어시스턴트가 이전의 대부분 도구와 다른 지점입니다. 성장합니다.

검증 체크: 이번 주가 끝나기 전까지 보안 검토 한 번과 작은 고급 실험 하나를 기록하거나, 핵심 설정이 습관이 될 때까지 지금 구성을 유지하겠다는 결정을 분명히 내려 두세요.

Day 7 Agent

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