LIVE: Building Agentic Operating Systems with Claude

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💡 한 줄 결론

Claude로 만드는 Agent OS의 핵심은 개인 업무에 맞춘 웹앱에 자동화 기능과 공유 기억을 차근차근 연결하는 것이다.

📌 핵심 요점

1. 발표자는 Agent OS를 직접 만든 웹앱으로 설명하며, Claude와 Hermes의 기본 채팅에서 출발해 Claude Code로 기능을 확장했다고 말한다.
2. 호스팅은 보안을 이유로 로컬 실행을 선호한다. 다만 VPS가 초기 OpenClaw 문제의 주원인이었다는 주장이나 로컬의 보안 우위에 대한 비교 근거는 제시하지 않는다.
3. 도구 선택에서는 한 번에 하나에 집중하고, 선택이 어렵다면 Claude Code로 시작하라고 권한다. Hermes의 유연성과 Claude Code의 신뢰성에 대한 평가는 개인 경험에 기반한다.
4. Obsidian을 공통 기억 저장소로 연결해 에이전트가 작업 내용을 기록하고 다른 에이전트가 그 맥락을 재사용하게 한다. 화면을 기록하는 Omi는 선택 사항이다.
5. 자동화의 출발점은 시간 사용 관찰이다. 이미지 생성, 경쟁사 조사, 콘텐츠 제작, 잠재고객 발굴처럼 실제 업무에서 필요한 기능을 하나씩 추가하는 방식을 제안한다.

🧩 배경과 문제 정의

발표자는 AI Profit Boardroom 커뮤니티의 질문과 실시간 시청자 질문에 답하면서 자신이 만든 Agent OS를 소개한다. 제목은 Claude를 이용한 에이전트 운영 시스템 구축을 내세우지만, 실제 내용은 호스팅 선택, 도구 선호, 이미지 생성, 기억 관리, 맞춤형 업무 자동화를 폭넓게 다룬다.

영상에서 Agent OS는 발표자가 직접 만든 웹앱이며, Claude와 Hermes 같은 도구를 연결하고 업무별 기능을 추가하는 작업 공간으로 설명된다. 핵심 문제는 개인에게 맞는 인터페이스를 만들고, 에이전트를 바꾸더라도 작업 맥락을 이어가며, 반복 업무에 드는 시간을 줄이는 것이다. 후반에는 이를 제공하는 커뮤니티의 설치 파일과 교육·지원 서비스도 안내한다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 커뮤니티 질문으로 시작하는 라이브

• 발표자는 커뮤니티에서 매일 받은 AI 질문에 답하고, 그 내용을 다른 시청자에게도 공유하는 방송이라고 보여준다. [00:33]
• 에너지 관리에 AI를 활용하려는 은퇴자의 소개를 읽고, 구체적인 워크플로 질문을 올리면 맞춤형 영상으로 도울 수 있다고 드러낸다. [01:09]

2. Agent OS를 어디에서 실행할 것인가

• 자신의 전문 분야가 아닌 질문에는 답변 대신 게시물의 노출을 돕겠다고 한 뒤, VPS 관련 질문으로 넘어간다. [01:57]
• 질문자는 로컬 실행을 선호하는 이유가 데이터 프라이버시인지, 속도인지 묻는다. [02:52]

3. 보안을 이유로 로컬 실행을 선호

• 발표자는 보안 때문에 로컬 호스팅을 선호하며, 초기 OpenClaw 문제를 VPS 사용과 연결해 보여준다. 구체적인 사례나 통계는 제시하지 않는다. [03:31]
• 자신이 만드는 Agent OS는 가벼운 웹앱이므로 일반 노트북이나 크롬북에서도 로컬로 실행할 수 있다고 드러낸다. [04:19]

4. 소규모 사업에도 접근 권한이 중요

• 소기업은 데이터 규모와 에이전트 사용량이 작아 VPS가 실용적이라는 질문에, 사업 규모와 무관하게 무단 접근이 문제라고 답한다. [05:17]
• 발표자는 로컬 구성을 다른 사람에게 노출하지 않아야 한다며 로컬 실행 권고를 반복한다. VPS의 이점은 자신에게 보이지 않는다는 개인적 판단도 덧붙인다. [05:44]

5. 인테리어 워크플로 질문과 도구 선택

• 인테리어 디자인 자동화를 원하는 시청자에게 어떤 작업 흐름을 만들려는지 더 구체적으로 설명해 달라고 요청한다. [06:43]
• 선호하는 에이전트 도구로 Hermes와 Claude를 언급하고, 선택이 어렵다면 한 번에 하나에 집중하며 Claude Code로 시작하라고 권한다. [08:15]

6. 유연성과 익숙한 사용 경험 사이의 선택

• 오픈소스와 유연성을 원하면 Hermes, 오류가 적고 일관된 사용 경험을 원하면 Claude Code를 추천한다. 이는 발표자의 평가다. [08:44]
• Codex와 다른 도구의 인터페이스에 대한 개인적 불만을 설명하고, 자신이 익숙한 Claude Code를 선호한다고 정리한다. [09:16]

7. 이미지 생성 워크플로를 만드는 두 경로

• 첫 번째 경로는 Agent OS 안에 이미지 생성 기능을 만들고 인터페이스와 작업 흐름을 원하는 방식으로 구성하는 것이다. [09:52]
• 두 번째 경로는 ChatGPT의 이미지 생성 기능을 사용하거나, 발표자가 언급한 이미지 API를 연결해 맞춤형 도구를 만드는 것이다. [10:19]

8. Obsidian과 Omi를 결합한 기억 구성

• Obsidian 설정 질문에 Omi·Obsidian·Agent OS 조합을 소개하며, 이를 ‘무한 컨텍스트 엔진’이라고 부른다. [13:14]
• 에이전트는 작업 중 기억을 갱신하고, Omi는 화면과 활동을 기록해 맥락을 모으며, Obsidian은 여러 에이전트와 연결하는 저장소 역할을 한다고 보여준다. [14:11]

9. 화면 기록 없이도 기억을 갱신하는 방법

• Omi는 필수가 아니며, 화면 접근을 원하지 않으면 사용하지 않아도 된다고 명시한다. [14:40]
• 대신 Hermes나 Claude에게 사용할 때마다 Obsidian을 직접 갱신하도록 요청할 수 있다고 보여준다. [15:06]
• 이후 커뮤니티 구성원의 성과를 축하하고, 추가 질문을 확인한다. [16:50]

10. 에이전트와 Obsidian의 기억 순환

• Obsidian을 ‘제2의 뇌’로 설명하며, Agent OS의 기억 지식 그래프와 개인·프로젝트 맥락을 연결한다고 드러낸다. [19:00]
• 한 에이전트가 작업 내용을 기록하면 다른 에이전트가 이를 읽어 개인화된 결과를 만들고, 후속 작업이 다시 저장되는 순환을 보여준다. [19:34]

11. 경쟁사 조사 결과를 콘텐츠 제작에 재사용

• Hermes Astros라는 맞춤형 워크플로가 경쟁사를 조사하고 콘텐츠 아이디어를 생성하며, 결과를 Obsidian에 저장한다고 보여준다. [20:05]
• 저장한 정보를 Claude로 가져가 영상이나 블로그 글을 만들어 달라고 요청하는 사용 예를 든다. [20:12]

12. 기본 도구를 개인 업무에 맞게 통합

• Hermes와 OpenClaw 중 무엇을 선호하느냐는 질문에, 기본 데스크톱 버전보다 Agent OS 안에 통합해 사용하는 방식을 선호한다고 답한다. [20:33]
• Apollo, Hermes Oracle, Hermes Muse 같은 맞춤형 봇을 예로 들며, 자신의 업무에 맞게 기능과 형태를 바꾸는 점을 강조한다. [21:03]
• 개인화된 Agent OS를 커뮤니티 회원에게 제공한다고 안내한다. [21:27]

13. Claude Code로 웹앱을 확장한 과정

• Agent OS는 Claude와 Hermes의 기본 채팅에서 시작했으며, Claude Code 데스크톱을 이용해 처음부터 만들었다고 드러낸다. [22:14]
• 기능을 계속 추가한 사례로 잠재고객 발굴 도구를 들고, 이를 SaaS로 발전시켰다고 보여준다. [22:34]

14. 시간 사용을 관찰하고 한 기능씩 자동화

• 기능 추가의 동기로 호기심, 창의성 실험, 시간 절약을 언급한다. [22:52]
• 자신만의 Agent OS를 만들거나 제공된 시스템을 사용할 때, 먼저 시간 사용을 관찰하고 그 지점에서 자동화를 시작하라고 권한다. [23:20]
• 기능을 벽돌처럼 하나씩 쌓는 방식으로 확장하라고 비유한다. [23:32]

15. 마지막 질문과 커뮤니티 이용 안내

• 실제 사람이냐는 질문에 자신은 사람이라고 답한 뒤, Agent OS와 맞춤형 워크플로에 관한 질의응답을 마무리한다. [24:13]
• 커뮤니티의 일일 업데이트 섹션에서 Agent OS 설치용 ZIP 파일과 교육 자료를 제공한다고 안내한다. [24:44]
• 개인별 질문 답변, 맞춤형 영상, 주간 교육, 지역 구성원 연결 기능을 홍보하고 방송을 끝낸다. [25:31]

🧾 결론

• 이 영상은 처음부터 끝까지 구현하는 코딩 강의보다는, 발표자의 Agent OS 구성과 운영 판단을 설명하는 실시간 질의응답이다.
• 개인화의 중심은 맞춤형 인터페이스와 업무 흐름, 그리고 여러 에이전트가 재사용하는 Obsidian 기억이다.
• 처음부터 많은 기능을 만들기보다 반복적으로 시간을 쓰는 업무 하나를 자동화하고 확장하는 접근이 권고된다.
• 로컬 실행, 도구 선호, 생산성 향상에 관한 발언은 발표자의 경험과 주장으로 이해해야 한다.

📈 투자·시사 포인트

• 업무 도입 관점에서는 모델 선택뿐 아니라 기존 작업 맥락을 보존하고 다시 활용하는 구조가 중요한 설계 요소로 제시된다.
• 발표자는 잠재고객 발굴 기능을 SaaS로 발전시켰다고 말한다. 내부 자동화가 제품 아이디어로 이어진 사례지만, 매출이나 고객 수는 공개하지 않는다.
• 맞춤형 워크플로의 경제성을 판단하려면 절약한 시간과 구축·운영 비용을 함께 확인해야 한다. 영상에는 이를 비교할 정량 자료가 없다.
• Agent OS 배포와 교육·지원이 커뮤니티 가입 안내에 결합돼 있다. 추천 내용을 평가할 때 이러한 판매 맥락도 함께 고려필요가 있다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• VPS가 초기 OpenClaw 문제 대부분의 원인이었다는 설명에는 구체적인 사고 사례나 구성 조건이 없다. 로컬 실행만으로 안전성이 확보되는지도 영상에서 검증하지 않는다.
• 일반 노트북이나 크롬북에서도 실행할 수 있다는 설명은 웹앱의 가벼움을 근거로 한다. 모델 실행 위치, 외부 API 의존성, 실제 하드웨어 요구사항은 제시되지 않는다.
• 발표자는 Obsidian을 무료 오픈소스 앱이라고 소개하지만, 해당 라이선스 설명은 원문만으로 확인할 수 없다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 일상 업무에서 시간을 많이 쓰는 반복 작업을 기록하고, 첫 자동화 대상 하나를 고른다.
• 영상의 권고를 적용하려면 Claude Code 등 도구 하나로 작은 워크플로를 먼저 구성하고 사용성을 확인한다.
• Obsidian에 남길 작업 결과와 다음 에이전트가 읽어야 할 맥락을 정한 뒤, 기록·재사용 흐름을 직접 확인한다.
• Omi 화면 기록이 필요한지 판단하고, 원하지 않으면 에이전트가 Obsidian을 직접 갱신하는 방식을 검토한다.

❓ 열린 질문

• 웹앱, 에이전트 실행 환경, 모델 API는 각각 어디에서 동작하며 어떤 데이터가 외부로 전달되는가?
• 여러 에이전트가 Obsidian을 갱신할 때 중복 기록, 상충하는 정보, 오래된 기억은 어떻게 관리하는가?
• 기본 데스크톱 도구와 비교해 맞춤형 Agent OS가 절약하는 시간은 어느 정도인가?