안녕하세요, Mark입니다.
지난 몇 편에 걸쳐 제 서버에 AI 에이전트를 두 개나 설치했습니다. Hermes와 OpenClaw인데요, 설치기는 이전 편들에서 다뤘고 오늘은 실제로 써보니 어땠는지 솔직하게 이야기해볼게요.
결론부터 살짝 흘리자면… 자비스 감성은 살아있는데, 실생활에서 쓰기엔 아직 좀 무겁습니다. ㅎㅎ
🤖 설치하고 나서: 든든하고 뭔가 있는 것 같은 기분
Hermes(Gemini 2.5/3.5 연결)와 OpenClaw(GPT 계정 연동) 둘 다 설치하고, 텔레그램으로 연결까지 완료했을 때의 그 기분이 있어요.
“나 이제 AI 에이전트 있어.”
대화 자체는 정말 에이전트 분위기가 납니다. 텔레그램으로 말 걸면 척척 대답하고, 뭔가 내 곁에 비서가 생긴 느낌이에요. 마블 영화에서 토니 스타크가 자비스한테 “자비스, 이거 찾아봐” 하는 그 감성이요. ㅎㅎ
그런데 막상 일을 시켜보면서 현실을 마주하게 됩니다.
💻 일을 시키면 일단 코드부터 짭니다
뭔가를 시키면 에이전트가 하는 첫 번째 행동이 대부분 코드 작성이에요.
“이거 해줘” → 코드 짜고 → 실행하고 → 결과 가져옴
작업 하나에 이 사이클이 매번 돌아갑니다. 프로그램을 만들어서 완성해도, 다음에 그 작업을 또 시키면 또 코드를 실행해요. 그 프로그램을 실행하기 위한 코드죠. ㅎㅎ
처음엔 “오, 알아서 다 하네” 싶었는데, 속도가 문제예요. 코드 짜고, 실행하고, 결과 확인하고, 다시 처리하고… 이 과정이 꽤 깁니다. 간단한 작업 하나에 한참 기다려야 해요.
📔 일기를 저장시켰더니 파이썬 프로그램을 만들어버렸습니다
이게 가장 웃긴 에피소드예요. ㅎㅎ
Hermes는 대화 전체를 데이터베이스에 기록한다는 걸 알고, 이걸 일상 로그 기록으로 써봐야겠다 싶었어요. 그래서 이렇게 시도했죠.
“[일기] 오늘은 서버 작업을 하다가…”
특별한 대답 없이 기록만 해놓으라고 했는데, Hermes가 갑자기 코드를 돌리기 시작했어요. 한참 뭔가를 작업하더니… diary.db를 새로 구축하고 일기 전용 데이터베이스를 만들어버렸습니다. 😂
원래 있는 기능을 그냥 쓰려고 했는데, 에이전트가 알아서 새로 시스템을 구축한 거예요.
만들어진 김에 써보기로 했어요. 일기만 따로 분리되면 검색도 빠르고 다른 대화랑 섞이지 않으니 나쁘지 않겠다 싶어서요. 그래서 첫 일기를 [일기] 태그 달고 한참 적고 엔터를 쳤더니… 또 코드를 돌리고 뭔가 작업을 해서 저장하더라고요.
저장 하나에 그 과정이 필요한 거예요. ㅎㅎ
🔍 검색을 시켰더니 90번 반복 작업을 했습니다
검색 작업을 맡겼을 때도 비슷했어요.
결과를 가져오기 위해 에이전트가 무려 90번의 iteration(반복 작업)을 돌렸습니다. 내부적으로 뭘 그렇게 많이 했는지는 정확히 모르겠는데, 결과가 나오기까지 한참 기다려야 했어요.
이게 바로 블랙박스 문제예요. n8n 같은 워크플로우 도구는 어떤 노드가 실행됐는지, API를 몇 번 호출했는지 눈으로 다 보이거든요. 근데 에이전트는 내부에서 뭘 하는지 잘 안 보여요. 작업이 끝날 때까지 그냥 기다려야 합니다.
그리고 이 블랙박스 문제는 비용으로도 이어져요. 에이전트가 백그라운드에서 API를 얼마나 호출하는지 실시간으로 감시하지 않으면, 상한선 설정을 안 해놨다가는 API 비용 폭탄을 맞을 수도 있어요. 잘못된 루프에 빠지면 밤새 돌아갈 수도 있거든요.
⚖️ Hermes vs OpenClaw, 써보니 차이가 있었습니다
| 항목 | Hermes (Gemini) | OpenClaw (GPT) |
|---|---|---|
| 대화 감성 | 자연스럽고 친근함 | 깔끔하고 정확함 |
| 작업 속도 | 비슷하게 느림 | 비슷하게 느림 |
| 연동 앱 | 별도 설정 필요 | GPT 연결 앱 그대로 사용 |
| 투명성 | 블랙박스 | 블랙박스(대시보드 있음) |
| 비용 | Gemini API 종량제 | GPT Plus 구독 |
둘 다 대화 감성은 좋아요. 다만 실제 작업 속도와 투명성 면에서는 비슷한 한계를 가지고 있어요.
🤔 솔직한 결론: 아직은 얼리어답터 체험 수준
에이전트를 써보고 내린 결론을 정리하면 이렇습니다.
좋은 점
- 대화 감성은 진짜 자비스 느낌 ㅎㅎ
- 있다는 것 자체가 든든함
- 창의적인 작업이나 방향 잡기엔 유용
아쉬운 점
- 단순한 작업도 코드 짜고 실행하는 과정이 길어서 느림
- 내부가 블랙박스라 API 사용량 감시가 어려움
- 비용 폭탄 위험 (상한선 설정 필수)
결국 이런 결론에 도달했어요.
에이전트는 백그라운드 자동화보다 대화형 작업에 맞고, 확실한 자동화는 n8n이 낫다.
n8n은 눈으로 플로우가 보이고, API 호출 횟수도 확인되고, 에러가 나면 어디서 났는지 바로 알 수 있어요. 반드시 지켜져야 하는 작업에는 역시 n8n이 안정적이에요. (n8n 설치기는 서버 구축기 23편에서 다뤘어요.)
에이전트는 지금 단계에서는 얼리어답터 체험 수준으로 생각하고 있어요. 앞으로 더 발전하면 달라지겠지만, 현재로서는 백그라운드 자동화 전담은 n8n, 대화형 보조는 에이전트로 역할을 나누는 게 맞는 것 같아요.
💡 그래서 일기 앱을 직접 만들기로 했습니다
일기를 시켰더니 파이썬으로 diary.db를 구축한 에피소드 이후, 이런 생각이 들었어요.
“차라리 로컬에 DB 만들고 프로그램 직접 만들면, 저장 누르는 순간 바로 저장되고, 검색하면 바로 나오고, LLM 연결하면 일기 요약도 되는데? 에이전트보다 훨씬 빠를 것 같은데?”
그래서 일기장 앱을 직접 만들기 시작했어요. MVP(최소 기능 버전)까지 이미 완성됐습니다. 이건 다음 편에서 따로 소개할게요 ㅎㅎ
✅ 핵심 요약
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 사용 에이전트 | Hermes (Gemini), OpenClaw (GPT) |
| 대화 감성 | ✅ 자비스 느낌, 든든함 |
| 실제 작업 속도 | ❌ 코드 실행 과정이 길어서 느림 |
| 투명성 | ❌ 블랙박스, API 사용량 감시 어려움 |
| 결론 | 확실한 자동화는 n8n, 에이전트는 보조 역할 |
| 현재 단계 | 얼리어답터 체험 수준 |
마치며
자비스 감성은 분명히 살아있어요. 텔레그램으로 말 걸면 척척 대답하는 그 느낌은 진짜거든요.
그런데 실생활에서 무언가를 처리하는 속도와 투명성 면에서는 아직 갈 길이 좀 있는 것 같아요. 에이전트가 백그라운드에서 뭘 하는지 보이지 않는다는 게 생각보다 불안하더라고요. 결국 “확실히 돌아가야 하는 건 n8n, 에이전트는 대화 상대”라는 결론에 이르렀습니다.
다음 편에서는 Hermes가 만들어버린 diary.db에서 영감을 얻어 직접 만든 일기 앱을 소개할게요. 에이전트보다 훨씬 빠릅니다. ㅎㅎ
“자비스가 생각나서 설치했는데, 막상 써보니 자비스는 토니 스타크의 서버 스펙이 필요했던 거였습니다.” — Mark, 에이전트 얼리어답터 체험 중