「SES를 그만두고 싶다」고 계속 생각한 지 3년. 독립은 했지만, 이번에는 경영의 모든 태스크가 자신에게 집중되어 죽을 뻔했다. 그래서 내가 선택한 것은, 툴을 사는 것도 사람을 고용하는 것도 아닌, AI 에이전트로 경영 OS를 제로(zero)에서부터 직접 만드는 것이라는 선택이었다.

2026년 현재, Claude Code를 확장한 오케스트레이션 (Orchestration) 기반 「OpenClaw」를 사용하여, 9체의 AI 에이전트가 매일 나의 회사를 움직이고 있다. 이 기사에서는 그 구축 프로세스·설정 방법·실제 운용 체험을 전부 공개한다.

원래는 대형 SIer의 SES 프로젝트에서 데이터 분석 엔지니어를 하고 있었다. Python·SQL·BI 툴을 마음껏 사용하는 것이 업무였고, 연봉은 적당했다. 하지만 「자신의 데이터로 자신의 비즈니스를 움직이고 싶다」는 욕구가 계속 있었다.

SES에서 프리랜서로의 전환은 2024년 말. 첫 6개월은 순조로웠지만, 곧 벽에 부딪혔다.

• 월간 매출 관리·분개(仕訳)는 직접 한다
• 클라이언트 대상 제안서·회의록은 직접 한다
• 채용·외주 선정은 직접 한다
• SNS 발신·콘텐츠 제작은 직접 한다
• 경영 판단을 위한 데이터 분석은 직접 한다

1인 경영자의 캐파(Capacity)를 완전히 초과하고 있었다.

그래서 「전부 AI에게 시키면 된다」는 것을 깨달았다. 문제는 기성 AI 툴로는 나의 비즈니스 문맥(Context)을 유지할 수 없다는 점이다. 매번 제로(zero)에서부터 설명하는 것은 본말전도다.

답은 「자신의 회사 전용 AI 에이전트 군을 만드는 것」이다. 그것이 OpenClaw와의 만남이다.

OpenClaw는 Claude Code의 스킬·에이전트 확장 기능을 사용하여 구축한 자사 전용 AI 오케스트레이션 기반이다. 기술적으로는 다음과 같은 요소로 구성되어 있다.

/Users/apple/.claude/
├── CLAUDE.md # 모든 에이전트 공통 행동 규범
├── skills/ # 각 에이전트의 스킬 정의
...

Claude Code에는 스킬이라고 불리는 역할(Role)이 부여된 에이전트를 정의할 수 있는 메커니즘이 있다. 스킬 파일에 Markdown으로 역할·권한·사용 툴·행동 원칙을 적으면, /cfo나 /ceo와 같은 슬래시 명령어로 해당 에이전트를 호출할 수 있다.

포인트는 문맥의 영속화다. 각 에이전트는 memory 디렉토리의 내용을 참조할 수 있기 때문에, 「이 회사의 CFO로서」라는 문맥이 항상 유지된다. 일반적인 ChatGPT나 Claude.ai의 채팅과는 근본적으로 다르다.

현재 가동 중인 경영 OS의 에이전트 목록은 다음과 같다.

# CFO — 최고 재무 책임자
## 역할
캐시플로우 관리, P/L 분석, 재무 예측, 세무 준비 보조를 담당한다.
...

이 부분이 가장 중요한 포인트다. AI 에이전트는 지시가 모호하면 그럴싸하지만 틀린 숫자를 내놓는다. 특히 P/L이나 단가 시세와 같은 재무 데이터는 환각 (Hallucination)이 치명적인 실수로 이어진다.

나의 CLAUDE.md에는 다음과 같은 규칙을 적어두었다.

## 품질·성실성
- LP/사이트/게시물에 허구의 수치·실적을 넣지 않는다
- 수치를 제안하기 전에 memory·실제 데이터를 확인한다
...

이를 각 에이전트가 참조하기 때문에, 「그럴듯한 숫자를 만드는」 동작을 근본적으로 방지할 수 있다.

/health

이 명령을 호출하면, /health 에이전트가 다음 사항을 자동으로 체크하여 보고해 준다.

• PM2로 실행 중인 상주 프로세스의 상태
• 최근 24시간의 API 에러 로그
• 미답장 중요 메일 및 태스크의 정체 수
• Cloudflare Pages의 배포 상태

[HEALTH REPORT 2026-07-20]
✅ PM2 프로세스: 4/4 가동 중
✅ API 에러: 0건
...

/cfo 이번 주 P/L을 확인하고, 지난주 대비 변화를 알려주세요

CFO 에이전트가 CSV를 읽어 분석하고, 이상치가 있다면 이유에 대한 가설을 세워준다. 중요한 점은 실제 데이터(Real Data)를 참조하고 있다는 것이다. 가공의 숫자를 생성하지 않도록 설계되어 있다.

/ceo 이번 달 경영 상황을 CFO·CMO·COO의 보고를 통합하여 요약해 주세요

CEO 에이전트는 각 부문 에이전트의 출력을 읽고 경영 대시보드(Dashboard)를 생성한다. 어떤 KPI에 집중해야 할지, 리소스 배분 재검토 제안도 나온다.

초기 버전의 CFO 에이전트는 아직 일주일도 운영되지 않은 서비스를 "가동 중, 월 매출 X만 엔"이라고 보고했다. 피크(Peak) 값의 한 지점을 항구적인 값으로 취급하는 전형적인 오류다.

대책: CLAUDE.md에 "1~2주간의 운영 실적이 나올 때까지 '가동 중'이라고 쓰지 말 것"을 추가했다. 이제 모든 에이전트가 이 규칙을 참조한다.

어떤 에이전트가 Anthropic의 API를 직접 호출하는 코드를 작성하여 의도치 않게 종량제 과금이 발생한 적이 있었다. 이는 유료 API 직접 호출 금지 규칙을 CLAUDE.md에 작성함으로써 방지했다.

## 비용 사고 방지
- 유료 LLM/API는 Claude CLI만 사용
- Anthropic API 직접 호출 및 종량제 API의 신규 호출 금지

macOS (macmini)에서 무인 cron을 실행했을 때, timeout 명령어가 존재하지 않아 스크립트가 소리 없이 종료되는 일이 있었다. macOS에는 timeout이 없으므로, gtimeout (GNU coreutils의 것)을 사용해야 한다.

# NG (macOS에서는 작동하지 않음)
timeout 30 claude --print "..."
# OK
...

또한, psql ""와 같이 빈 문자열을 전달하면 로컬 DB에 접속해 버리는 사고도 있었다. DB 접속은 neonctl connection-string으로 취득한 문자열을 반드시 사용하도록 했다.

9체의 에이전트는 독립적으로 작동하지만, 메모리와 출력 파일을 매개로 연계한다.

cfo 가 월간 P/L을 /reports/monthly_pl_2026-07.md 에 출력
↓
ceo 가 /reports/ 이하의 모든 파일을 참조하여 통합 리포트를 생성
...

이는 Claude Code의 파일 시스템 도구(Read/Write)와 태스크(Task) 관리 기능을 조합한 설계다. 에이전트 간에 실시간으로 대화하게 하는 것이 아니라, 파일을 인터페이스로 삼은 비동기 연계 방식을 취하고 있다.

이유는 안정성이다. 실시간 연계는 에러가 전파되기 쉽다. 파일 기반이라면 각 에이전트가 독립적으로 움직이며, 실패하더라도 다른 에이전트에 영향을 주지 않는다.

CFO와 대시보드 에이전트는 Python 스크립트와 연계하여 데이터 분석을 실행한다.

# /scripts/pl_analysis.py
import pandas as pd
import json
...

CFO 에이전트는 이 스크립트를 Bash 도구로 실행하고, 출력된 JSON을 해석하여 인간을 위한 리포트를 생성한다.

# CFO 에이전트가 내부에서 실행하는 명령 예시
python3 /scripts/pl_analysis.py

포인트는 "AI가 데이터를 만드는 것이 아니라, 실데이터를 AI가 해석한다"는 설계다. 이를 통해 환각(Hallucination)을 방지할 수 있다.

SES 엔지니어가 프리랜서로 전향할 때 기술력 외에 막히는 부분이 바로 "경영 관리"다.

• 청구서를 보내는 것을 잊어버림
• 확정 신고 시 회계 처리가 엉망이 됨
• 프로젝트가 끝났을 때 다음 대책을 세우지 못함

이 모든 문제는 "혼자서 전부 하려고 하기 때문"에 발생한다. AI 에이전트로 경영 OS를 구축하면, 본인은 의사결정에만 집중할 수 있게 된다.

2026년 현재, 데이터 분석 엔지니어 시장에서는 "AI 도구를 얼마나 잘 다루는가"가 단가 시세를 좌우하는 큰 요인이 되고 있다. 프로젝트마다 구체적인 수치는 프로젝트·스킬·계약 형태에 따라 크게 다르기 때문에 일률적으로 말할 수는 없지만, 클라이언트에게 제안할 수 있는 가치로서 다음 사항들이 높게 평가받고 있다.

고단가로 이어지는 스킬셋 (2026년 현재)

• Claude Code / OpenClaw 등의 AI 오케스트레이션 (AI Orchestration) 구현 경험
• AI 에이전트를 사용한 업무 자동화 설계 및 구축
• LLM과 기존 데이터 파이프라인 (Data Pipeline)의 통합
• 에이전트의 안전 설계 (비용 사고 방지·환각 (Hallucination) 방지 체계화)

단순히 Python을 작성할 수 있는 데이터 분석 엔지니어가 아니라, AI를 결합한 시스템 전체를 설계하고 운용할 수 있는 엔지니어로 포지셔닝함으로써 협상력을 높일 수 있다.

"9체는 너무 많다"라고 생각하는 사람을 위해, 첫 번째 1체부터 시작하는 최소 구성을 소개한다.

# CLAUDE.md
## 행동 원칙
- 수치는 반드시 실제 데이터에서 가져온다. 가공의 수치를 생성하지 않는다.
...

# ~/.claude/skills/my-secretary.md
---
description: 회의록·태스크 관리·스케줄 확인을 담당하는 비서 에이전트
...

cd /your-project
claude
/my-secretary 오늘 회의 내용을 메모했으니 회의록과
...

여기서부터 조금씩 CFO·CMO·COO를 추가해 나간다. 최종적으로 9체가 되기까지 나는 약 4개월이 걸렸다.

OpenClaw로 경영 OS를 만들며 배운 가장 큰 교훈은, AI 에이전트는 처음부터 완벽하지 않다는 것이다.

• 실행하며 실패를 관찰한다
• CLAUDE.md에 규칙을 추가한다
• 다시 실행하여 확인한다

이 사이클을 계속 돌림으로써 조금씩 자신의 비즈니스에 최적화되어 간다. 기성 SaaS를 구매하는 것과는 근본적으로 다른, 자신만의 전용 AI 팀이 성장하는 감각이다.

SES를 그만두고 싶어 하는 엔지니어에게——전향 후의 "경영의 무게"는 상상보다 무겁다. 하지만 지금은 AI로 대폭 경감할 수 있다. 그 무기를 스스로 만들 수 있는 것은 엔지니어만의 특권이다.

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