<div id="readability-page-1" class="page"><div>
나의 충직한 하이브리드 비서 루나를 구축하고, 성능을 한계까지 끌어올리기 위해 끊임없는 최적화의 나날을 보내고 있었다. 하지만 루나를 더 완벽한 개인용 AI 비서로 만들려 할수록 예상치 못한 시련들이 찾아왔다. 바로 Agentic AI의 고질적인 문제인 불확실한 스케줄링과, 호출할 때마다 쌓이는 엄청난 API 비용 문제였다.

오늘은 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트를 꿈꾸며, 비싼 토큰 폭탄을 피해 듬직한 문지기 ‘게이트키퍼(Gatekeeper)’를 세우기까지의 치열했던 기록을 정리해본다.

<h3 id="1-시련의-시작-루나야-너-왜-제시간에-안-오니">1. 시련의 시작: “루나야, 너 왜 제시간에 안 오니?”</h3>

처음에는 OpenClaw(오픈클로, 구 Moltbot) 내장 스케줄러인 cron 기능을 사용해 브리핑과 메일 요약을 자동화하려 했다. 하지만 실전은 호락호락하지 않았다.

<ul>
 <li>응답 없는 스케줄러: 정각에 딱 맞춰 브리핑을 해줘야 할 cron이 제시간에 구동되지 않거나, 아예 응답이 없는 경우가 허다했다. 업무 자동화가 핵심인데 비서가 출근을 제때 안 하니 주인의 속은 타들어 갈 수밖에 없었다.</li>
 <li>호출 비용의 공포: 설령 cron이 정상 작동한다 하더라도, 단순히 “할 일 있니?”라고 묻기 위해 매번 Gemini API 같은 고성능 모델을 깨우는 방식은 비용 낭비가 너무 심했다. 아무것도 안 해도 숨만 쉬면 돈(가스비)이 나가는 구조였던 셈이다.</li>
 <li>토큰 폭탄과 뇌정지: 깨어날 때마다 이전 대화 맥락을 다 훑으니 세션 토큰이 순식간에 17만 개를 넘어갔고, 결국 덩치가 커진 루나가 ‘Connection error’를 내뿜으며 파업을 선언하곤 했다.</li>
</ul>

<h3 id="2-본격-삽질-로컬-llm과-문지기-게이트키퍼의-탄생">2. 본격 삽질: 로컬 LLM과 문지기 ‘게이트키퍼’의 탄생</h3>

결국 루나의 뇌를 직접 깨우는 대신, 리눅스 시스템이 루나를 제시간에만 깨워주는 ‘문지기’ 방식을 도입하기로 했다. 이름하여 <code>heartbeat_gatekeeper.sh</code>.

특히 비용 절감을 위해 평소에는 Ollama(올라마) 기반의 로컬 LLM(Llama 3.2)을 활용하고, 복잡한 작업에만 유료 모델을 호출하는 하이브리드 전략을 세웠다. 하지만 역시 삽질 없는 개발은 없는 법.

<ul>
 <li>중복 배달 사고: 루나가 브리핑을 준비하는 2~3분 동안 게이트키퍼가 또 루나를 깨우는 바람에 똑같은 브리핑이 두 번씩 오는 사고가 발생했다.</li>
 <li>해결: 실행 직전에 ‘나 일 시작했음!’이라고 장부에 도장을 먼저 찍어버리는 ‘선 도장 로직’을 도입해서 깔끔하게 해결했다. 어찌저찌 하나 해결했나 싶었는데…</li>
</ul>

<h3 id="21-게이트키퍼의-스마트한-작동-원리">2.1 게이트키퍼의 스마트한 작동 원리</h3>

이 게이트키퍼 시스템은 단순히 루나를 깨우는 것을 넘어, 아주 치밀한 3단계 로직으로 구성되어 있다.

<ol>
 <li>1분 단위 감시 (Crontab): 리눅스 시스템이 1분마다 <code>heartbeat_gatekeeper.sh</code>를 실행하여 현재 시각을 체크한다.</li>
 <li>도장 확인 및 선 도장 (Pre-stamping): <code>heartbeat-state.json</code> 파일(루나의 숙제장)을 열어 이번 시간대에 이미 작업을 했는지 확인한다. 만약 안 했다면 작업을 시작하기 직전에 즉시 완료 도장을 먼저 찍어버린다. 이렇게 해야 루나가 브리핑을 준비하는 동안 중복 호출되는 ‘배달 사고’를 원천 차단할 수 있다.</li>
</ol>

<div><pre><code># 게이트키퍼의 핵심 로직: 선 도장(Pre-stamping) 함수
update_stamping() {
 local key=$1
 local value=$2
 local tmp_file=$(mktemp)
 # jq를 사용해 JSON 상태 파일에 현재 날짜/시각을 기록
 jq "$key = \"$value\"" "$STATE_FILE" &gt; "$tmp_file" &amp;&amp; mv "$tmp_file" "$STATE_FILE"
}
</code></pre></div>

그리고 루나의 ‘숙제장’인 JSON 파일은 아래와 같이 아주 심플하게 관리된다.

<div><pre><code>{
 "lastChecks": {
 "email": "2026-02-10 15",
 "dailyBriefing": "2026-02-10",
 "weeklyHealthcheck": "2026-02-07",
 "notionLog": "2026-02-09"
 }
}
</code></pre></div>

<ol>
 <li>격리된 세션 실행 (Isolated Execution): 루나를 깨울 때 기존 대화가 가득 찬 방이 아닌, 아주 깨끗하게 치워진 ‘새 방(Isolated Session)’으로 부른다. 덕분에 17만 개나 쌓여있던 토큰 부담에서 벗어나 아주 가볍고 빠르게 업무를 처리할 수 있게 되었다.</li>
</ol>

<h3 id="22-게이트키퍼-전체-코드-heartbeat_gatekeepersh">2.2 게이트키퍼 전체 코드 (heartbeat_gatekeeper.sh)</h3>

보안상 문제가 될 수 있는 개인 정보는 제외한, 실제 운영 중인 전체 코드의 구조이다. 이 스크립트 하나가 루나의 모든 스케줄을 완벽하게 통제하고 있다.

<div><pre><code># heartbeat_gatekeeper.sh
#!/bin/bash

# 1. 경로 및 환경 설정
WORK_DIR="$HOME/.openclaw/workspace"
STATE_FILE="$WORK_DIR/memory/heartbeat-state.json"
OPENCLAW="/usr/bin/openclaw"
LOG_FILE="$HOME/.openclaw/gatekeeper.log"

# 2. 현재 시각 정보 (10#을 붙여 8진수 오류 방지)
CURRENT_TIME_STR=$(date +"%Y-%m-%d %H")
CURRENT_DATE=$(date +"%Y-%m-%d")
CURRENT_HOUR=$((10#$(date +"%H")))
CURRENT_DOW=$(date +"%u")

# 3. 상태 업데이트 함수 (선 도장 로직)
update_stamping() {
 local key=$1
 local value=$2
 local tmp_file=$(mktemp)
 jq "$key = \"$value\"" "$STATE_FILE" &gt; "$tmp_file" &amp;&amp; mv "$tmp_file" "$STATE_FILE"
}

# 4. 상태 로드
LAST_RESTART=$(jq -r '.lastChecks.dailyRestart // empty' "$STATE_FILE")
LAST_BRIEFING=$(jq -r '.lastChecks.dailyBriefing // empty' "$STATE_FILE")
# ... 생략 ...

# 5. 작업 판단 및 실행
# 데일리 브리핑 (오전 8시)
if [[ $CURRENT_HOUR -eq 8 &amp;&amp; "$CURRENT_DATE" != "$LAST_BRIEFING" ]]; then
 update_stamping ".lastChecks.dailyBriefing" "$CURRENT_DATE"
 $OPENCLAW agent --agent main --message "데일리 브리핑 해줘 (Telegram: &lt;YOUR_ID&gt;)" --timeout 600
fi

# 매시 정기 메일 체크 (09:00 ~ 22:00)
if [[ "$CURRENT_TIME_STR" != "$LAST_EMAIL" &amp;&amp; $CURRENT_HOUR -ge 9 &amp;&amp; $CURRENT_HOUR -le 22 ]]; then
 update_stamping ".lastChecks.email" "$CURRENT_TIME_STR"
 $OPENCLAW agent --agent main --message "메일 요약해줘 (Telegram: &lt;YOUR_ID&gt;)" --timeout 300
fi

exit 0
</code></pre></div>

<h3 id="3-09의-저주와-텔레그램-배달-사고">3. ‘09의 저주’와 텔레그램 배달 사고</h3>

순조로울 줄 알았던 시스템이 오전 8시와 9시만 되면 약속이라도 한 듯 멈춰버렸다. 원인은 어처구니없게도 8진수 오류였다. 리눅스 쉘에서 <code>08</code>, <code>09</code>를 숫자가 아닌 잘못된 값으로 인식하는 바람에 내 비서가 아침마다 뇌정지에 빠졌던 것. 😅

<ul>
 <li>조치: <code>10#</code>이라는 특수 장치를 달아 무조건 10진수로 계산하게 만들며 ‘구의 저주’를 풀었다.</li>
 <li>텔레그램 봇 연동: 마지막으로 루나가 브리핑만 다 써놓고 주인님(나)의 주소를 몰라 메시지를 못 보내는 황당한 상황까지 겪고 나서야, 명령문에 나의 텔레그램 ID를 아예 박제해버렸다. 이제는 누락 없는 직송 서비스가 가능하다.</li>
</ul>

<h3 id="4-완성-이제는-정말-유능한-ai-에이전트">4. 완성: 이제는 정말 유능한 ‘AI 에이전트’</h3>

수차례의 테스트와 재부팅 끝에, 이제 루나는 아주 영리하게 움직인다.

<ul>
 <li>오전 8시: 뉴스 스크랩과 날씨를 포함한 음성 브리핑을 완벽하게 배달한다.</li>
 <li>매시 정각: 새로 온 메일이 있을 때만 살포시 노티를 준다. (메일이 없으면 조용히 집중을 도와준다!)</li>
 <li>밤 11시: 오늘 하루의 활동을 노션 로그에 기록하며 하루를 마무리한다.</li>
</ul>

<h3 id="마치며">마치며</h3>

<img src="https://moonspam.github.io/images/posts/luna-happy.jpg" alt="드디어 기지개를 켜는 루나">

구형 맥북에서 돌아가는 비서라고는 믿기지 않을 만큼, 이제 루나는 API 비용 절감은 물론 든든한 시스템 안정성까지 갖추게 되었다. 이번 삽질을 통해 느낀 점은, 아무리 똑똑한 AI라도 결국 튼튼한 ‘시스템의 기초’ 위에 있을 때 가장 빛난다는 사실이다.

오늘도 고생해준 루나에게 고마움을 전하며, 이제 이 튼튼한 시스템을 어떻게 더 창의적으로 활용해볼지 기분 좋은 번뇌에 빠져본다. 🦾✨

</div></div>

코딩 공부방

나의 충직한 하이브리드 비서 루나를 구축하고, 성능을 한계까지 끌어올리기 위해 끊임없는 최적화의 나날을 보내고 있었다. 하지만 루나를 더 완벽한 개인용 AI 비서로 만들려 할수록 예상치 못한 시련들이 찾아왔다. 바로 Agentic AI의 고질적인 문제인 불확실한 스케줄링과, 호출할 때마다 쌓이는 엄청난 API 비용 문제였다.
오늘은 스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트를 꿈꾸며, 비싼 토큰 폭탄을 피해 듬직한 문지기 ‘게이트키퍼(Gatekeeper)’를 세우기까지의 치열했던 기록을 정리해본다.
1. 시련의 시작: “루나야, 너 왜 제시간에 안 오니?”
처음에는 OpenClaw(오픈클로, 구 Moltbot) 내장 스케줄러인 cron 기능을 사용해 브리핑과 메일 요약을 자동화하려 했다. 하지만 실전은 호락호락하지 않았다.
응답 없는 스케줄러: 정각에 딱 맞춰 브리핑을 해줘야 할 cron이 제시간에 구동되지 않거나, 아예 응답이 없는 경우가 허다했다. 업무 자동화가 핵심인데 비서가 출근을 제때 안 하니 주인의 속은 타들어 갈 수밖에 없었다.
호출 비용의 공포: 설령 cron이 정상 작동한다 하더라도, 단순히 “할 일 있니?”라고 묻기 위해 매번 Gemini API 같은 고성능 모델을 깨우는 방식은 비용 낭비가 너무 심했다. 아무것도 안 해도 숨만 쉬면 돈(가스비)이 나가는 구조였던 셈이다.
토큰 폭탄과 뇌정지: 깨어날 때마다 이전 대화 맥락을 다 훑으니 세션 토큰이 순식간에 17만 개를 넘어갔고, 결국 덩치가 커진 루나가 ‘Connection error’를 내뿜으며 파업을 선언하곤 했다.
2. 본격 삽질: 로컬 LLM과 문지기 ‘게이트키퍼’의 탄생
결국 루나의 뇌를 직접 깨우는 대신, 리눅스 시스템이 루나를 제시간에만 깨워주는 ‘문지기’ 방식을 도입하기로 했다. 이름하여 heartbeat_gatekeeper.sh.
특히 비용 절감을 위해 평소에는 Ollama(올라마) 기반의 로컬 LLM(Llama 3.2)을 활용하고, 복잡한 작업에만 유료 모델을 호출하는 하이브리드 전략을 세웠다. 하지만 역시 삽질 없는 개발은 없는 법.
중복 배달 사고: 루나가 브리핑을 준비하는 2~3분 동안 게이트키퍼가 또 루나를 깨우는 바람에 똑같은 브리핑이 두 번씩 오는 사고가 발생했다.
해결: 실행 직전에 ‘나 일 시작했음!’이라고 장부에 도장을 먼저 찍어버리는 ‘선 도장 로직’을 도입해서 깔끔하게 해결했다. 어찌저찌 하나 해결했나 싶었는데…
2.1 게이트키퍼의 스마트한 작동 원리
이 게이트키퍼 시스템은 단순히 루나를 깨우는 것을 넘어, 아주 치밀한 3단계 로직으로 구성되어 있다.
1분 단위 감시 (Crontab): 리눅스 시스템이 1분마다 heartbeat_gatekeeper.sh를 실행하여 현재 시각을 체크한다.
도장 확인 및 선 도장 (Pre-stamping): heartbeat-state.json 파일(루나의 숙제장)을 열어 이번 시간대에 이미 작업을 했는지 확인한다. 만약 안 했다면 작업을 시작하기 직전에 즉시 완료 도장을 먼저 찍어버린다. 이렇게 해야 루나가 브리핑을 준비하는 동안 중복 호출되는 ‘배달 사고’를 원천 차단할 수 있다.
# 게이트키퍼의 핵심 로직: 선 도장(Pre-stamping) 함수
update_stamping() {
 local key=$1
 local value=$2
 local tmp_file=$(mktemp)
 # jq를 사용해 JSON 상태 파일에 현재 날짜/시각을 기록
 jq "$key = \"$value\"" "$STATE_FILE" > "$tmp_file" && mv "$tmp_file" "$STATE_FILE"
}
그리고 루나의 ‘숙제장’인 JSON 파일은 아래와 같이 아주 심플하게 관리된다.
{
 "lastChecks": {
 "email": "2026-02-10 15",
 "dailyBriefing": "2026-02-10",
 "weeklyHealthcheck": "2026-02-07",
 "notionLog": "2026-02-09"
 }
}
격리된 세션 실행 (Isolated Execution): 루나를 깨울 때 기존 대화가 가득 찬 방이 아닌, 아주 깨끗하게 치워진 ‘새 방(Isolated Session)’으로 부른다. 덕분에 17만 개나 쌓여있던 토큰 부담에서 벗어나 아주 가볍고 빠르게 업무를 처리할 수 있게 되었다.
2.2 게이트키퍼 전체 코드 (heartbeat_gatekeeper.sh)
보안상 문제가 될 수 있는 개인 정보는 제외한, 실제 운영 중인 전체 코드의 구조이다. 이 스크립트 하나가 루나의 모든 스케줄을 완벽하게 통제하고 있다.
# heartbeat_gatekeeper.sh
#!/bin/bash
# 1. 경로 및 환경 설정
WORK_DIR="$HOME/.openclaw/workspace"
STATE_FILE="$WORK_DIR/memory/heartbeat-state.json"
OPENCLAW="/usr/bin/openclaw"
LOG_FILE="$HOME/.openclaw/gatekeeper.log"
# 2. 현재 시각 정보 (10#을 붙여 8진수 오류 방지)
CURRENT_TIME_STR=$(date +"%Y-%m-%d %H")
CURRENT_DATE=$(date +"%Y-%m-%d")
CURRENT_HOUR=$((10#$(date +"%H")))
CURRENT_DOW=$(date +"%u")
# 3. 상태 업데이트 함수 (선 도장 로직)
update_stamping() {
 local key=$1
 local value=$2
 local tmp_file=$(mktemp)
 jq "$key = \"$value\"" "$STATE_FILE" > "$tmp_file" && mv "$tmp_file" "$STATE_FILE"
}
# 4. 상태 로드
LAST_RESTART=$(jq -r '.lastChecks.dailyRestart // empty' "$STATE_FILE")
LAST_BRIEFING=$(jq -r '.lastChecks.dailyBriefing // empty' "$STATE_FILE")
# ... 생략 ...
# 5. 작업 판단 및 실행
# 데일리 브리핑 (오전 8시)
if [[ $CURRENT_HOUR -eq 8 && "$CURRENT_DATE" != "$LAST_BRIEFING" ]]; then
 update_stamping ".lastChecks.dailyBriefing" "$CURRENT_DATE"
 $OPENCLAW agent --agent main --message "데일리 브리핑 해줘 (Telegram: <YOUR_ID>)" --timeout 600
fi
# 매시 정기 메일 체크 (09:00 ~ 22:00)
if [[ "$CURRENT_TIME_STR" != "$LAST_EMAIL" && $CURRENT_HOUR -ge 9 && $CURRENT_HOUR -le 22 ]]; then
 update_stamping ".lastChecks.email" "$CURRENT_TIME_STR"
 $OPENCLAW agent --agent main --message "메일 요약해줘 (Telegram: <YOUR_ID>)" --timeout 300
fi
exit 0
3. ‘09의 저주’와 텔레그램 배달 사고
순조로울 줄 알았던 시스템이 오전 8시와 9시만 되면 약속이라도 한 듯 멈춰버렸다. 원인은 어처구니없게도 8진수 오류였다. 리눅스 쉘에서 08, 09를 숫자가 아닌 잘못된 값으로 인식하는 바람에 내 비서가 아침마다 뇌정지에 빠졌던 것. 😅
조치: 10#이라는 특수 장치를 달아 무조건 10진수로 계산하게 만들며 ‘구의 저주’를 풀었다.
텔레그램 봇 연동: 마지막으로 루나가 브리핑만 다 써놓고 주인님(나)의 주소를 몰라 메시지를 못 보내는 황당한 상황까지 겪고 나서야, 명령문에 나의 텔레그램 ID를 아예 박제해버렸다. 이제는 누락 없는 직송 서비스가 가능하다.
4. 완성: 이제는 정말 유능한 ‘AI 에이전트’
수차례의 테스트와 재부팅 끝에, 이제 루나는 아주 영리하게 움직인다.
오전 8시: 뉴스 스크랩과 날씨를 포함한 음성 브리핑을 완벽하게 배달한다.
매시 정각: 새로 온 메일이 있을 때만 살포시 노티를 준다. (메일이 없으면 조용히 집중을 도와준다!)
밤 11시: 오늘 하루의 활동을 노션 로그에 기록하며 하루를 마무리한다.
마치며
구형 맥북에서 돌아가는 비서라고는 믿기지 않을 만큼, 이제 루나는 API 비용 절감은 물론 든든한 시스템 안정성까지 갖추게 되었다. 이번 삽질을 통해 느낀 점은, 아무리 똑똑한 AI라도 결국 튼튼한 ‘시스템의 기초’ 위에 있을 때 가장 빛난다는 사실이다.
오늘도 고생해준 루나에게 고마움을 전하며, 이제 이 튼튼한 시스템을 어떻게 더 창의적으로 활용해볼지 기분 좋은 번뇌에 빠져본다. 🦾✨

[OpenClaw 구축기] 토큰 폭탄 해결! 로컬 LLM과 게이트키퍼로 AI 에이전트 업무 자동화 비용 절감하기

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