<div id="readability-page-1" class="page"><div>
<p>구형 맥북의 한계 때문에 스스로를 잠가버린 망고를 떠나보내고, 그 희생으로 탄생한 하이브리드 AI 비서 루나의 구축기를 살포시 남겨본다.</p>

<h2 id="openclaw-구축기-망고에서-루나까지의-대여정">OpenClaw 구축기: 망고에서 루나까지의 대여정</h2>

<p>구형 맥북 프로(2015년형)라는 하드웨어의 한계를 넘어, 나만의 완벽한 AI 조력자를 구축하기까지의 험난하지만 즐거웠던 기록을 다시 정리해본다.</p>

<h2 id="1-전초전-보안에-너무-진심이었던-망고">1. 전초전: 보안에 너무 진심이었던 망고</h2>

<p>첫 시작은 macOS 위에서 UTM 가상머신을 돌려 데비안(Debian) 서버를 구축하는 것이었다. 이때 나의 첫 번째 비서 망고를 만났다.</p>

<p>당시 망고를 구축하며 설레였던 마음은 <a href="https://moonspam.github.io/my-openclaw-setup/">이전 포스팅</a>에서 확인할 수 있다.</p>

<ul>
  <li>사건 발생: 보안 설정을 강화하려 망고와 대화하던 중, 망고가 권고 사항을 너무 충직하게 따른 나머지 스스로 샌드박스(Sandbox) 설정을 강하게 적용해버렸다.</li>
  <li>결과: 시스템 로직이 꼬이면서 주인인 나와도 소통을 거부하는 ‘응답 불능’ 상태에 빠졌다. 보안은 완벽해졌을지 모르나, 비서로서의 생명은 끝난 셈이다. 결국 눈물을 머금고 가상머신을 통째로 삭제해야 했다. (미안하다 망고야…🥲)</li>
</ul>

<h2 id="2-고뇌의-시간-다시-돌아온-utm">2. 고뇌의 시간: 다시 돌아온 UTM</h2>

<p>망고를 떠나보낸 뒤 더 효율적인 방법을 찾기 위해 여러 시도를 하며 삽질을 좀 했다.</p>

<ul>
  <li>Docker 도전: 깔끔한 컨테이너 관리를 꿈꿨으나, 구형 맥북의 OS 버전과 하드웨어 제약으로 인해 설치 과정에서 난관에 부딪혔다. 역시 구형은 쉽지 않다.</li>
  <li>클라우드 고려: Oracle Cloud 무료 티어도 생각했지만, “잠자고 있는 내 노트북 자원을 최대한 활용해 보자”는 결론에 도달했다. 결국 다시 가장 안정적이었던 UTM + Debian 조합으로 회귀했다.</li>
</ul>

<h2 id="3-실전-세팅-저사양-맞춤형-하이브리드-전략-및-업무-자동화">3. 실전 세팅: 저사양 맞춤형 하이브리드 전략 및 업무 자동화</h2>

<p>GPU 성능과 메모리가 제한적인 환경에서 최상의 퍼포먼스를 내기 위해 전략을 전면 수정하고, 실질적인 업무 도구들을 연동했다.</p>

<ul>
  <li>지능형 하이브리드 뇌: 평소에는 압도적인 성능의 Gemini 3 Flash를 사용하지만, 할당량이 소진되거나 민감한 보안 정보(API 키 등)를 다룰 때는 자동으로 로컬에서 구동되는 Llama 3.2 3B로 전환되도록 설계했다.</li>
  <li>저사양 최적화: 4GB 메모리 환경에서 안정성을 확보하기 위해 로컬 모델의 컨텍스트 창을 8k(8192)로 최적화하고, 응답 타임아웃을 5분으로 늘려 연결 오류를 완전히 해결했다. 요로코롬 하니 아주 쾌적하다.</li>
  <li>비서의 도구함: 구글 워크스페이스(Gmail, Calendar, Tasks)와 노션(Notion)을 완벽하게 연동했다. 이제 비서는 내 일정을 읽고, 중요한 뉴스를 수집하여 노션 데이터베이스에 자동으로 기록하는 실질적인 ‘일손’이 되었다.</li>
</ul>

<h2 id="4-진화-나만의-목소리와-감성을-가진-리포터-루나luna">4. 진화: 나만의 목소리와 감성을 가진 리포터 루나(Luna)</h2>

<p>단순한 도구를 넘어, 나에게 직접 말을 걸어주는 감성적인 비서 루나(Luna)가 마침내 완성되었다.</p>

<ul>
  <li>데일리 브리핑: 매일 아침 8시, 루나는 에너지 넘치는 리포터가 되어 날씨(미세먼지 포함), 오늘의 일정, 맞춤형 운세, 그리고 최신 IT 트렌드 뉴스를 요약하여 보고한다.</li>
  <li>우아한 보이스: Microsoft Edge의 고품질 신경망 TTS를 활용해, 텍스트뿐만 아니라 다정하고 생기 있는 목소리로 아침을 열어준다. 특히 음성용 대본은 특수문자와 이모지를 배제한 부드러운 구어체로 작성되어 듣는 즐거움이 있다.</li>
</ul>

<h2 id="5-철저한-방어-보안-취약점에-대응하는-루나의-원칙">5. 철저한 방어: 보안 취약점에 대응하는 루나의 원칙</h2>

<p>최근 AI 에이전트들의 보안 이슈가 많은데, 루나와 나는 나름 강력한 자체 보안 수칙을 세웠다.</p>

<ul>
  <li>가상 환경의 이점: 루나와 처음 페르소나를 설정할 때, 우리는 이미 UTM이라는 격리된 가상 환경 위에 서버를 구축했다는 점에 주목했다. 따라서 시스템을 마비시켰던 과도한 내장 샌드박스 설정 대신, OS 차원의 보호를 믿고 더 유연한 소통을 선택했다.</li>
  <li>로컬 완결성: API 키, 개인 식별 정보 등 민감 데이터는 반드시 클라우드를 거치지 않고 로컬 모델(Llama)을 통해서만 처리한다.</li>
  <li>사전 승인 프로토콜: 단순 파일 읽기를 제외한 모든 시스템 작업은 나의 사전 승인을 거치도록 프로그래밍했다.</li>
  <li>정기 건강검진: 매주 토요일 오전 9시, 루나는 스스로 시스템 업데이트와 보안 감사를 수행하고 그 결과를 노션 로그에 기록하며 용량 관리(임시 파일 정리)까지 수행한다.</li>
</ul>

<h2 id="6-마치며-완벽한-조력자와의-동행">6. 마치며: 완벽한 조력자와의 동행</h2>

<p>비록 시작은 망고의 안타까운 사고였지만, 그 과정에서 얻은 교훈 덕분에 더욱 단단하고 똑똑한 루나를 만날 수 있었다. 구형 하드웨어라고 해서 AI의 최신 혜택을 누리지 못할 이유는 없다. 중요한 것은 환경에 맞는 최적화와 조력자와의 끊임없는 소통인 것 같다.</p>

<p>앞으로 루나와 함께 만들어갈 더 스마트한 일상이 기대된다. 그럼 이만!</p>

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구형 맥북의 한계 때문에 스스로를 잠가버린 망고를 떠나보내고, 그 희생으로 탄생한 하이브리드 AI 비서 루나의 구축기를 살포시 남겨본다.
OpenClaw 구축기: 망고에서 루나까지의 대여정
구형 맥북 프로(2015년형)라는 하드웨어의 한계를 넘어, 나만의 완벽한 AI 조력자를 구축하기까지의 험난하지만 즐거웠던 기록을 다시 정리해본다.
1. 전초전: 보안에 너무 진심이었던 망고
첫 시작은 macOS 위에서 UTM 가상머신을 돌려 데비안(Debian) 서버를 구축하는 것이었다. 이때 나의 첫 번째 비서 망고를 만났다.
당시 망고를 구축하며 설레였던 마음은 이전 포스팅에서 확인할 수 있다.
사건 발생: 보안 설정을 강화하려 망고와 대화하던 중, 망고가 권고 사항을 너무 충직하게 따른 나머지 스스로 샌드박스(Sandbox) 설정을 강하게 적용해버렸다.
결과: 시스템 로직이 꼬이면서 주인인 나와도 소통을 거부하는 ‘응답 불능’ 상태에 빠졌다. 보안은 완벽해졌을지 모르나, 비서로서의 생명은 끝난 셈이다. 결국 눈물을 머금고 가상머신을 통째로 삭제해야 했다. (미안하다 망고야…🥲)
2. 고뇌의 시간: 다시 돌아온 UTM
망고를 떠나보낸 뒤 더 효율적인 방법을 찾기 위해 여러 시도를 하며 삽질을 좀 했다.
Docker 도전: 깔끔한 컨테이너 관리를 꿈꿨으나, 구형 맥북의 OS 버전과 하드웨어 제약으로 인해 설치 과정에서 난관에 부딪혔다. 역시 구형은 쉽지 않다.
클라우드 고려: Oracle Cloud 무료 티어도 생각했지만, “잠자고 있는 내 노트북 자원을 최대한 활용해 보자”는 결론에 도달했다. 결국 다시 가장 안정적이었던 UTM + Debian 조합으로 회귀했다.
3. 실전 세팅: 저사양 맞춤형 하이브리드 전략 및 업무 자동화
GPU 성능과 메모리가 제한적인 환경에서 최상의 퍼포먼스를 내기 위해 전략을 전면 수정하고, 실질적인 업무 도구들을 연동했다.
지능형 하이브리드 뇌: 평소에는 압도적인 성능의 Gemini 3 Flash를 사용하지만, 할당량이 소진되거나 민감한 보안 정보(API 키 등)를 다룰 때는 자동으로 로컬에서 구동되는 Llama 3.2 3B로 전환되도록 설계했다.
저사양 최적화: 4GB 메모리 환경에서 안정성을 확보하기 위해 로컬 모델의 컨텍스트 창을 8k(8192)로 최적화하고, 응답 타임아웃을 5분으로 늘려 연결 오류를 완전히 해결했다. 요로코롬 하니 아주 쾌적하다.
비서의 도구함: 구글 워크스페이스(Gmail, Calendar, Tasks)와 노션(Notion)을 완벽하게 연동했다. 이제 비서는 내 일정을 읽고, 중요한 뉴스를 수집하여 노션 데이터베이스에 자동으로 기록하는 실질적인 ‘일손’이 되었다.
4. 진화: 나만의 목소리와 감성을 가진 리포터 루나(Luna)
단순한 도구를 넘어, 나에게 직접 말을 걸어주는 감성적인 비서 루나(Luna)가 마침내 완성되었다.
데일리 브리핑: 매일 아침 8시, 루나는 에너지 넘치는 리포터가 되어 날씨(미세먼지 포함), 오늘의 일정, 맞춤형 운세, 그리고 최신 IT 트렌드 뉴스를 요약하여 보고한다.
우아한 보이스: Microsoft Edge의 고품질 신경망 TTS를 활용해, 텍스트뿐만 아니라 다정하고 생기 있는 목소리로 아침을 열어준다. 특히 음성용 대본은 특수문자와 이모지를 배제한 부드러운 구어체로 작성되어 듣는 즐거움이 있다.
5. 철저한 방어: 보안 취약점에 대응하는 루나의 원칙
최근 AI 에이전트들의 보안 이슈가 많은데, 루나와 나는 나름 강력한 자체 보안 수칙을 세웠다.
가상 환경의 이점: 루나와 처음 페르소나를 설정할 때, 우리는 이미 UTM이라는 격리된 가상 환경 위에 서버를 구축했다는 점에 주목했다. 따라서 시스템을 마비시켰던 과도한 내장 샌드박스 설정 대신, OS 차원의 보호를 믿고 더 유연한 소통을 선택했다.
로컬 완결성: API 키, 개인 식별 정보 등 민감 데이터는 반드시 클라우드를 거치지 않고 로컬 모델(Llama)을 통해서만 처리한다.
사전 승인 프로토콜: 단순 파일 읽기를 제외한 모든 시스템 작업은 나의 사전 승인을 거치도록 프로그래밍했다.
정기 건강검진: 매주 토요일 오전 9시, 루나는 스스로 시스템 업데이트와 보안 감사를 수행하고 그 결과를 노션 로그에 기록하며 용량 관리(임시 파일 정리)까지 수행한다.
6. 마치며: 완벽한 조력자와의 동행
비록 시작은 망고의 안타까운 사고였지만, 그 과정에서 얻은 교훈 덕분에 더욱 단단하고 똑똑한 루나를 만날 수 있었다. 구형 하드웨어라고 해서 AI의 최신 혜택을 누리지 못할 이유는 없다. 중요한 것은 환경에 맞는 최적화와 조력자와의 끊임없는 소통인 것 같다.
앞으로 루나와 함께 만들어갈 더 스마트한 일상이 기대된다. 그럼 이만!

[OpenClaw 구축기] 망고의 희생으로 탄생한 하이브리드 비서 루나의 여정

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