OpenClaw vs CraftBot: 당신에게 맞는 로컬 AI 에이전트는 무엇인가?

로컬 AI 에이전트(Local AI agents)가 현재 큰 주목을 받고 있습니다.

개발자들은 점점 더 클라우드 전용 어시스턴트에 대해 불편함을 느끼고 있습니다. 데이터가 기기를 떠나는 것에 대한 개인정보 보호(privacy) 문제와 기하급수적으로 늘어나는 API 비용 때문입니다. AI를 로컬에서 실행하려는 움직임은 실재하며, 관련 도구들도 빠르게 따라잡고 있습니다.

저는 이 문제에 대해 매우 다른 접근 방식을 취하는 두 가지 도구를 테스트하는 데 시간을 보냈습니다:

OpenClaw - 로컬 AI 작업을 위한 브라우저 확장 프로그램(browser extension)으로, 가볍고 60초 안에 준비가 완료됩니다.
CraftBot - CraftOS가 구축한 완전한 데스크톱 AI 에이전트(desktop AI agent)로, 오픈 소스(open source)이며 브라우저 확장 프로그램이 할 수 없는 일들을 수행할 수 있습니다.

OpenClaw란 무엇인가?

OpenClaw는 Chrome Web Store에서 사용할 수 있는 브라우저 확장 프로그램이며 약 1분 안에 설치할 수 있습니다. 이 도구는 Cooper 에이전트를 중심으로 구축되었으며, 일반적인 작업을 위한 사전 구축된 기술 라이브러리(Skills Library)를 제공합니다.

핵심 약속: 빠르고 가벼운 브라우저 네이티브(browser-native) AI 지원. 터미널(terminal)을 만지지 않고 60초 안에 실행되는 무언가를 원한다면 바로 이것입니다.

가장 적합한 대상: 브라우저 내에서 작동하는 빠르고 마찰이 적은(low-friction) AI 도구를 원하는 개발자.

CraftBot란 무엇인가?

CraftBot은 완전히 다른 종류의 존재입니다.

이것은 완전한 데스크톱 AI 에이전트입니다. Python 기반이며 완전한 오픈 소스이고 GitHub(CraftOS-dev/CraftBot 작성 시점 기준 276개 이상의 별(stars) 보유)에서 이용 가능합니다. 사용자의 기기에서 로컬로 실행되며, MCP (Model Context Protocol)를 통해 외부 서비스에 연결됩니다. 또한 에이전트가 자체적인 맞춤형 도구를 즉석에서 구축할 수 있게 해주는 Living UI라는 기능을 갖추고 있습니다.

설정에는 시간이 더 걸립니다. 하지만 역량의 한계치(capability ceiling)는 완전히 다른 차원에 있습니다.

가장 적합한 대상: 로컬 모델 지원, 파일 관리, 관찰 가능성(observability) 및 본격적인 에이전트 워크플로(agentic workflows)가 필요한 개발자.

설치 및 설정

OpenClaw

Chrome Web Store에서 클릭 한 번으로 설치. 약 60초 내외로 준비 완료. 터미널 불필요.

CraftBot

GitHub: github.com/CraftOS-dev/CraftBot — 시작하려면 이를 클론(clone)하세요.

CraftBot은 Python 3.10+ 버전, git, 그리고 Node.js가 필요합니다. 준비가 되었다면 다음을 실행하세요:

git clone https://github.com/CraftOS-dev/CraftBot.git
cd CraftBot
python craftbot.py install

그 이후부터는 CraftBot이 모든 과정을 자동으로 처리합니다.

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CraftBot 설치 — 3단계 중 1단계, 핵심 의존성(dependencies) 설치율 94%. 레트로한 ASCII 아트가 인상적입니다.

설치 프로그램이 필요한 모든 패키지를 다운로드합니다. 그 후, CraftBot은 TUI (Text User Interface) 모드로 실행되며 임베딩 모델 (embedding model) 다운로드를 시작합니다:

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의존성 설치 완료 — CraftBot이 실행되어 all-MiniLM-L6-v2 임베딩 모델을 다운로드하고 [OK] Ready 신호를 보냅니다

참고: CraftBot은 Python 3.10을 권장하지만, 설치 과정에서 사용자의 Python 버전과 관계없이 의존성을 처리합니다.

처음 실행하면 6단계로 구성된 온보딩 위저드 (onboarding wizard)가 설정을 안내합니다. 1단계에서는 사용할 LLM (Large Language Model) 제공업체를 선택하라는 요청을 받습니다:

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OpenAI, Google Gemini, Anthropic, DeepSeek, Moonshot, 그리고 Ollama (로컬)를 포함한 9가지 제공업체 옵션. 저는 초기 테스트를 위해 Google Gemini를 선택했습니다.

5단계에서는 MCP (Model Context Protocol) 서버를 선택할 수 있습니다 — 이 지점에서 CraftBot의 깊이가 드러납니다:

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MCP (Model Context Protocol) 서버 선택 — Gmail, Slack, GitHub, Notion, Google Calendar, Todoist, Obsidian, Brave Search, Playwright, 그리고 Filesystem. 활성화하는 각 서버는 에이전트가 호출할 수 있는 도구(tools)를 추가합니다.

모든 설정이 완료되면, CraftBot은 브라우저 모드로 실행됩니다:

CRAFTBOT 준비 완료 — 7/8개 시스템(프론트엔드 서버, 에이전트 백엔드, MCP 서버, 스킬, 통합 기능, 스케줄러)이 초기화된 상태로 localhost:7925에서 실행 중

설정 결과: OpenClaw가 속도 면에서 승리합니다 — 60초 대 15~20분. 하지만 CraftBot의 설정은 단 한 번뿐이며, 그 이후에 얻게 되는 결과물은 완전히 다른 차원에 있습니다.

인터페이스 (The Interface)

브라우저에서 http://localhost:7925를 통해 CraftBot에 접속하세요.

CraftBot의 메인 인터페이스 — 채팅(Chat), 작업(Tasks), 대시보드(Dashboard), 워크스페이스(Workspace) 탐색, 그리고 눈에 띄는 주황색 "Add Living UI" 버튼. 깔끔하고 빠르며, 완전히 로컬(local)에서 작동합니다.

채팅, 작업, 대시보드, 워크스페이스의 네 가지 섹션은 각각 뚜렷한 목적을 수행합니다. 불필요한 요소가 없습니다.

대화 및 지능 (Conversations & Intelligence)

간단하게 시작해 보겠습니다:

"안녕, 너는 누구니?" → CraftBot: "반가워요! 저는 CraftOS가 만든 AI 에이전트 CraftBot입니다. 조사와 코딩부터 파일 작업, 일정 관리 등 당신이 맡기는 거의 모든 컴퓨터 기반 작업을 처리할 수 있습니다."

제가 "무엇을 할 수 있나요?"라고 물었을 때, 응답에는 7가지 기능 카테고리가 나열되었습니다:

7가지 기능: 연구 및 분석 (Research & Analysis), 파일 관리 (File Management), 코딩 및 자동화 (Coding & Automation), 일정 관리 및 모니터링 (Scheduling & Monitoring), 시스템 운영 (System Operations), 제3자 통합 (Third-party Integrations), 그리고 — 특히 주목할 만한 — 자기 개선 (Self-improvement) (런타임 중에 새로운 도구 및 기술 설치)

마지막 기능인 **자기 개선 (Self-improvement)**은 잠시 멈춰서 생각해 볼 가치가 있습니다. CraftBot은 실행 중에 새로운 도구와 기술을 설치할 수 있습니다. 이것은 단순한 챗봇 (Chatbot) 기능이 아닙니다. 에이전트 (Agent) 기능입니다.

OpenClaw와의 비교: OpenClaw는 반응형 (Reactive)입니다 — 당신이 질문하면, 응답합니다. CraftBot은 주도적 (Proactive)이 되도록 설계되었습니다 — 백그라운드 작업 (Background tasks), 예약된 작업 (Scheduled actions), 세션 전반에 걸친 문맥 인식 (Context awareness) 등을 수행합니다.

대시보드 및 관측 가능성 (Dashboard & Observability)

이 지점이 바로 CraftBot이 브라우저 기반의 그 어떤 도구와도 차별화되는 부분입니다.

CraftBot의 전체 관측 가능성 (Observability) 대시보드 — 작업 통계 (Task Statistics), 토큰 사용량 (Token Usage) 상세 내역 (입력 98%, 출력 2%, 캐시 14%), 시스템 리소스 (CPU/메모리/디스크/스레드 풀), 피크 시간 분석을 포함한 사용 패턴 (Usage Patterns), MCP 서버 상태, 기술 (Skills) (11개 활성화됨), 그리고 정확히 어떤 모델이 실행 중인지 보여주는 모델 정보 (Model Information)

모든 것이 보이며

어떤 브라우저 확장 프로그램도 에이전트가 실제로 무엇을 하고 있는지에 대해 이 정도 수준의 가시성 (Visibility)을 제공할 수는 없습니다.

워크스페이스 및 파일 관리 (Workspace & File Management)

CraftBot은 localhost:7925/workspace에서 사용할 수 있는 내장 파일 브라우저를 갖추고 있습니다.

CraftBot 워크스페이스 — 새 폴더, 새 파일, 업로드 버튼이 있는 내장 파일 관리자. living_ui/ 폴더는 에이전트가 구축한 커스텀 앱이 저장되는 곳입니다.

폴더 생성, 파일 생성, 문서 업로드가 가능합니다. 에이전트는 이 워크스페이스에 직접 읽고 쓸 수 있으므로, 수동으로 파일을 공유할 필요가 없습니다.

MCP 지원 설명 (MCP Support Explained)

저는 CraftBot에게 MCP가 무엇인지 직접 물었습니다:

MCP에 대한 CraftBot의 답변: "MCP는 저와 같은 AI 애플리케이션이 외부 도구 및 서비스에 연결할 수 있게 해주는 개방형 표준 (Open Standard)입니다. 이를 범용 플러그인 시스템이라고 생각하면 됩니다. MCP 서버는 서브프로세스 (Subprocess)로 실행되며, 제가 직접 호출할 수 있는 도구 (Tools), 리소스 (Resources), 프롬프트 (Prompts)를 노출합니다."

이것이 바로 CraftBot이 실제로 '무언가를 수행'할 수 있게 만드는 아키텍처 (Architecture)입니다. Gmail을 읽거나, GitHub 이슈를 검색하거나, Notion 페이지를 업데이트하거나, 웹 검색을 실행하는 등의 작업이 가능합니다. 설정 중에 구성하는 각 MCP 서버는 호출 가능한 도구 세트가 됩니다.

우측의 작업 및 동작 (Tasks & Actions) 패널은 에이전트의 현재 작업 대기열을 보여줍니다. 이번 세션 동안에는 "내 하루 계획하기 (Plan my day)"와 "사용자 프로필 인터뷰 (User Profile Interview)"가 활성화되어 있었습니다.

로컬 모델 지원 (Ollama)

개인정보 보호를 위해 가장 중요한 기능은 완전히 오프라인 상태로 실행하는 것입니다.

CraftBot은 Ollama를 자동으로 설치합니다 — 여기서는 55% 진행 중인 모습이 보여집니다. 이 과정은 어떠한 수동 개입 없이 완료됩니다.