Windows에서 나만을 위한 AI 어시스턴트를 운영하는 방법 — 아침 보고부터 정형 작업까지 매일 돌아가게 하는 구성

저는 음악 관련 일을 하는 Kab이라고 합니다. 다만 최근에는 본업은 뒷전으로 미루고 직접 만든 AI 어시스턴트 'Jarvis'의 개발과 운영에 시간을 쓰고 있습니다. 실제로는 '음악 회사 사람인데, 오늘도 개발만 하고 있다'는 것이 실태입니다.

이 글에서는 Jarvis를 '실제로 매일 돌아가게 하는 형태'로 만들기 위해 구성한 구조와, 이를 운영해 보면서 알게 된 점들을 적고자 합니다. 화려한 이야기가 아니라, 운영의 실무적인 이야기입니다.

시판되는 AI 어시스턴트들이 제 환경(Windows・한국어・제 업무 흐름)에 맞지 않았기 때문에, 요구 사항은 저의 일상생활에서 정했습니다.

• 아침 일찍, 그날의 일정과 처리해야 할 작업이 한국어로 정리되어 도착한다.
• 밤에는 그날의 진행 상황이 정리되어 있다.
• 정해진 시간에, 정해진 정형 작업이 자동으로 돌아간다.
• 실패하면, 무엇이 실패했는지 알 수 있다.
• 멈추고 싶을 때 멈출 수 있다.

큰 틀은 '생각하는 역할'과 '실행하는 역할'의 분담입니다.

데이터의 주고받음은 파일을 경유합니다. 생각하는 역할이 태스크를 파일에 쓰고, 실행하는 역할이 이를 읽어 처리한 후, 결과를 파일로 돌려줍니다. 연계 형태 자체는 지루할 수 있지만, 중간 과정이 모두 로그로 남기 때문에 나중에 '무슨 일이 일어났는지' 추적할 수 있다는 점이 운영에서 효과적입니다.

실행 쪽에 판단을 맡기게 되면, 같은 작업이라도 매번 결과가 미묘하게 달라집니다. 정형 처리는 절차를 고정하고 입력과 출력을 결정해 버립니다. 판단이 필요한 부분만 생각하는 역할에 집중시키는 것이 전체적으로 안정적이었습니다.

자동화는 '성공했을 때'보다 '실패했을 때 어떻게 알 수 있는가'로 운영이 결정됩니다. 처리마다 결과 로그를 남기고, 실패하면 표면으로 드러나게 만듭니다. 이것을 나중에 덧붙이면, 조용히 고장 난 자동화가 양산됩니다(실제 경험입니다).

막혔던 부분과 어떻게 해결했는지는 전부 기록에 남아 있습니다. 이런 기록이 있으면 다음 자동화를 만들 때 같은 실수를 반복하지 않게 되고, 이런 글의 형태로 외부에 공개할 재료도 됩니다. '일단 작동시켜 보기 → 막힘 → 구조를 파헤치기 → 절차를 기록하기'가 저만의 개발 방식입니다.

• 요구 사항은 자신의 일상에서 정한다.
• 구성은 '생각하는 역할 / 실행하는 역할'의 분담이다.
• 데이터 주고받음은 파일 경유이며, 로그를 남긴다.
• 정형 작업은 생각하게 만들지 않고, 실패 감지는 미리 만든다.

저처럼 '나만을 위한 자동화'를 구축하고 계신 분들의 참고가 되면 좋겠습니다.