한줄 요약: 멀쩡하게 잘 일하던 제 에이전트 OS를 "좋다는 거 다 적용해보자"며 손댔다가 망가뜨린 경험담과 그리고 얻은 깨달음, 해결 방법에 대해 정리해보았 습니다
저는 선생님들이 싫어하실 말을 안 듣는 학생이어서, 첫 시간 발표에서는 OS 관련 내용을 하지 않고 결과물과 앞으로 무엇을 할지를 공유했었는데요 ㅋㅋ
마지막 시간에는 거꾸로 OS와 관련된 내용을 준비해보았습니다.
지난 3주간 많은 분들이 좋은 사례들을 공유해주셨기 때문에, 사례글도 이것저것 조합하고 LLM 위키 같은 핫한 개념도 조사·학습해서, 코덱스와 클코에게 "우리가 조사하고 학습한 내용을 바탕으로 기존 OS(주로 저의 .openclaw 폴더)를 점검하고 업글하자" 이렇게 프로젝트를 진행했습니다.
클코와 코덱스는 "와~ 내용 너무 좋아요~" 이러면서 점검과 수정을 제안해줬고요. 지금 와서 보면, 검증 없이 그냥 칭찬만 했던 겁니다.
그렇게 막상 이것저것 해보니, 오히려 건드리기 전에는 문제없이 일을 잘했는데 괜히 건드리고 나서 성능이 떨어지고 문제가 생겼습니다. 예를 들어 봇의 설정 문서를 "더 깔끔하게" 재편하다가 잘 돌아가던 세션 관리 규칙이 통째로 빠져버렸고(이건 봇이 직접 발견했습니다…), 예전에는 버전 업그레이드를 잘못 건드렸다가 4시간을 복구에만 쓴 적도 있습니다. 결국 백업해둔 원래 세팅으로 돌아오는 일을 겪게 되었습니다.
그러면서 유튜브에서 어떤 짤을 보게 되는데, 여기서 깨달음을 얻었습니다.
출처 : https://www.youtube.com/watch?v=q1v1_btl19w
강형욱씨가 출연하시는 프로그램의 제목인 '개는 훌륭하다', '세상에 나쁜 개는 없다'처럼, 보통 문제는 강아지에게 있지 않고 주인인 내가 문제구나 라는 생각을 했습니다.
제가 아직 잘 모르는 부분이 있는데도, 원래 문제가 없던 아이(AI)에게 내 생각에 좋다고 어떤 변화를 강요하는 것이 아이를 망치고 있었구나 라는 점을 깨닫게 되었습니다.
그래서
1. 문제가 발생하고 한계가 느껴질 때만, 정확히 그 부분을 고치거나 업그레이드하자
라는 첫 번째 결론에 도달했고
2. 전반적인 개념·용어·흐름을 알 필요가 있다
무슨 말이냐면, 우리가 오픈클로나 에이전트를 검사할 때 doctor라는 명령어를 쓰는데요. AI를 정확히 진단하고 고치고 변화시키려면, 저부터 AI 분야의 의사가 될 수 있도록 공부해야겠구나 이렇게 생각했습니다.
저는 제 맘대로 진단하고 수정하는 돌팔이였던 거죠.
그래서 돌팔이 탈출을 위한 전체 개념 공부를 진행했고, 공부한 결과를 나누는 걸 사례로 공유하면 좋겠다 생각했습니다.
결과물
AI 개념 역사 지도 + 치팅 프롬프트 시트 등등.
간단히 소개하면, HTML 파일 하나에 탭 4개를 넣었습니다.
- 개념지도 — 규칙기반→머신러닝→딥러닝→LLM→RAG→에이전트→오케스트레이션이 "앞 단계의 한계를 극복하며 등장하는" 하나의 인과 사슬로 이어집니다.
노드를 누르면 비유→원리→예시→함정 순으로 펼쳐져요.
- 프롬프트 시트 — 개념을 아는 데서 끝나지 않고, 바이브코딩할 때 바로 복붙해 쓰는 실전 프롬프트 11장 (RAG 구축, 청킹, sub-agent 분리, skill 패키징 등)
- 용어사전 — 55개 용어를 검색·카테고리 필터로
- 생태계/Q&A — n8n, Dify, MCP, 스킬 마켓 같은 실제 도구들이 어느 개념에 연결되는지
유튜브 강의, 웹조사, 책에 있는 내용들을 클코와 같이 보면서 정리한 결과물을 발표 때 공유할 예정입니다
