나의 AI 에이전트 전환기 (w. 클로드 코드, 오픈클로)
Source: 2026-04-10-yt-jangpm-ai-agent-transition Type: YouTube By: 일잘러 장피엠 (AI 활용 기업교육 강사·유튜버) Valid as of: 2026-04-10 Duration: 28:43
핵심 Takeaway
- 하네스 엔지니어링 = 프롬프트 외 CLAUDE.md·스킬·규정 문서·양식 파일로 에이전트를 빡빡하게 규율하는 것 (GPTs 대비 차별화)
- auto-research — andrej-karpathy 제안; 평가 기준 기반 AI 자율 개선 루프. PPT 에이전트 1회→10회 품질 향상 실증
- 에이전트 시스템 구조: Claude Code(업무/정밀) + Open CLO(일상/느슨) + 자비스 라우터 에이전트
- 비개발자도 18개 업무 에이전트 운용 가능 — 교육설계·PPT·크롤링·세금계산서·LinkedIn 모니터링 등
- GitHub 벤치마킹 방법론: “무엇이 가능한지만 알면 AI가 해 준다” — 목표 제시만으로 에이전트가 구현
상세 요약
에이전트 시스템 구조
저자의 에이전트 시스템은 두 층으로 구성된다. 업무용은 claude-code, 일상용은 Open CLO(오픈클로). 두 도구를 맥미니에 설치해 24시간 가동하며 텔레그램으로 원격 제어한다.
가장 중심에는 자비스(라우터) 에이전트가 있다. 업무 단위별로 설계된 18개 에이전트 프로젝트에 일을 분배하는 역할을 한다.
Claude Code vs Open CLO 비교:
- Claude Code: 하네스를 빡빡하게 조일 수 있음 → 업무용, 정밀 처리
- Open CLO: 하네스 느슨, 컴퓨터 유즈(화면 직접 조작) 유연 → 일상용, 캐주얼 자동화
하네스 엔지니어링 정의
“GPTs는 프롬프트로만 모델을 규율하지만, 현대 AI 에이전트의 하네스 엔지니어링은 CLAUDE.md, 스킬스, 서브 에이전트, 코드 스크립트, 규정 문서, 참고 파일, 양식 파일 등으로 더 빡세게 규율한다. 이것이 하네스 엔지니어링의 핵심이다.”
하네스 비유: 강력한 AI 모델은 “적토마”와 같다. 훈련되지 않으면 잘못된 길로 간다. 하네스는 말에 안장 — 모델이 내 의도에 맞게 가도록 미리 정의하는 것.
자동화 업무 사례 (2026-04-10 기준)
| 업무 | 에이전트 | 효과 |
|---|---|---|
| 교육 설계 | Claude Code | 고객사별 실습 시나리오 10종 자동 생성 (기존 수 시간 → 자동) |
| PPT 슬라이드 | Claude Code | HTML→PPT 변환, 구글 드라이브 자동 업로드 |
| LinkedIn 모니터링 | Claude Code | 15명 계정 일일 모니터링, 인사이트 요약 |
| 이메일 분류 | Claude Code | Gmail → 노션 자동 업데이트 |
| 세금계산서 | Claude Code | ”A사에 200만원 세금계산서 끊어 줘” → 자동 발행 |
| 캘린더 관리 | Open CLO | 텔레그램 자연어 → 구글 캘린더 등록 |
| 카카오톡 아카이빙 | Open CLO | 나에게 보내기 → 구글 시트 자동 정리 |
| KTX 좌석 감시 | Open CLO | 텔레그램 조회 요청 → 좌석 실시간 모니터링 |
오토 리서치 (Auto Research)
andrej-karpathy가 처음 제시한 개념. AI에게 평가 기준을 알려주고, 기준에 부합할 때까지 스스로 검증·개선 루프를 반복하게 한다. 저자는 PPT 제작 에이전트에 적용하여 1회 버전 대비 10회 반복 버전의 품질이 현저히 향상됨을 실증했다.
→ auto-research 참조
GitHub 벤치마킹 방법론
“이제는 무엇이 가능한지만 알면 AI가 해 준다.” GitHub 링크를 Claude Code에게 제시하며 “이것처럼 만들어 줘”라고 하면 에이전트가 구현해 준다. 비개발자도 심층 리서치로 관련 GitHub 레포를 찾아 목표로 설정하면 에이전트가 해당 기능을 구현한다.
한 달 소감
“AI 에이전트는 이미 닥친 현실이다. AI 에이전트로 업무의 핵심이 실행에서 설계로 바뀐다. 압도적인 효율 차이를 만들어 내기 때문에 이는 피할 수 없는 모든 직장인의 분명한 미래이다.”
연결되는 위키 페이지
- jang-pm — 이 소스의 저자·채널
- harness-engineering — 핵심 개념. GPTs vs 현대 하네스 비교 사례 추가
- auto-research — 신규 생성. 오토 리서치 개념 출처
- vibe-coding — 비개발자 바이브 코딩 사례
- andrej-karpathy — 오토 리서치 원안자로 언급
- claude-code — 업무 에이전트 플랫폼으로 사용