Muse·Grok Bot은 왜 OpenClaw·Hermes와 닮아 보일까? 앱을 닫아도 일하는 AI 에이전트의 공통 구조

요즘 나오는 AI 에이전트 소개글에는 비슷한 문장이 반복됩니다. 앱을 닫아도 일을 계속한다, 나에 대해 기억한다, 한 번 보여 준 작업 방식을 익혀 다음부터 알아서 한다, 여러 에이전트가 일을 나눠 맡는다, 중요한 순간에는 멈추고 허락을 구한다. 올해 8월과 9월에 큰 회사 두 곳이 내놓은 에이전트 제품이 이렇게 소개됐습니다. 직접 설치해 쓰는 에이전트 도구를 만져 본 분이라면 어디서 본 목록이라고 느끼실 만합니다.

이 글은 메타의 뮤즈(Muse)와 xAI의 그록 봇(Grok Bot)이 직접 운영하는 에이전트인 오픈클로(OpenClaw), 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)와 왜 닮아 보이는지를 다룹니다. 제 해석은 이렇습니다. 네 제품은 같은 문제를 풀고 있습니다. 대화가 끝난 뒤에도 AI의 상태와 일이 남아 있어야 한다는 문제입니다. 그 문제를 풀려면 필요한 부품이 거의 정해져 있어서 겉모습이 비슷해졌습니다. 차이는 그 부품이 돌아가는 컴퓨터를 누가 관리하느냐, 그리고 어디서 멈춰 사람에게 묻느냐에서 납니다. 2026년 9월 26일 각 회사의 공식 발표와 문서를 기준으로 정리했습니다.

새로 나온 두 에이전트는 자기 컴퓨터를 갖고 있습니다

먼저 뮤즈입니다. 메타가 2026년 9월 8일 공개한 개인 AI 에이전트로, 메타는 질문에 답하는 데서 그치지 않고 실제로 일을 해 주는 에이전트라고 소개합니다. 뮤즈 앱이나 왓츠앱(WhatsApp)에서 사람에게 메시지를 보내듯 일을 맡기면 되고, 기술 경험 없이 바로 쓸 수 있게 만들었다고 합니다. 장기 목표를 주면 실행 계획으로 바꾸고 사용자 대신 일을 진행합니다. 지금은 미국에서 iOS·안드로이드·웹으로 배포 중입니다.

눈여겨볼 건 작동 방식입니다. 뮤즈는 사용자마다 따로 주어지는 클라우드 가상 컴퓨터, Muse Secure VM에서 돕니다. 전용 브라우저가 있고, 연결한 서비스의 데이터와 로그인 정보가 이 컴퓨터에 보관됩니다. 오래 걸리는 일은 앱을 닫아도 계속하다가, 상황이 바뀌었거나 이메일 발송·구매처럼 승인이 필요할 때 돌아옵니다. 대화에서 들은 중요한 내용을 기억해 두었다가 먼저 제안하기도 합니다.

메타의 보안 기술 글은 속을 조금 더 보여 줍니다. 뮤즈는 백그라운드에서 일하고, 하위 에이전트(subagent) 여러 개를 한꺼번에 띄우고, 자기 도구를 만들고, 자신의 동작을 고칩니다. 가상 컴퓨터는 에이전트가 짠 코드를 컴파일하고, 맞춤 스킬(skill)을 만들고, 동시에 도는 하위 에이전트와 예약 작업(cron)을 처리하는 데 쓰입니다. 메타는 사내에서 받은편지함과 캘린더, 셸(shell)까지 에이전트에게 맡기고 사람 없이 돌리는 상황을 전제로 안전장치를 설계했다고 밝힙니다.

다음은 그록 봇입니다. xAI가 8월 11일 베타로 공개했고, 스스로 ‘항상 켜져 있는 에이전트 팀’이라고 부릅니다. 각 봇은 클라우드에 있는 컴퓨터에서 앱과 웹서비스에 로그인해 일하고, 노트북을 닫아도 작업을 이어 갑니다. 문서에 따르면 이 컴퓨터에는 브라우저, 파일 시스템, 터미널이 있습니다. 이름을 붙인 봇은 기억·파일·브라우저 세션·선호를 세션이 바뀌어도 유지하고, 한 번 시범을 보여 준 여러 단계의 작업은 스킬로 저장해 다시 돌리거나 일정에 올릴 수 있습니다.

그록 봇이 뮤즈와 가장 다른 점은 봇을 여러 개 보여 준다는 것입니다. xAI는 사내에서 봇 여러 개를 병렬로 돌리고 그중 하나가 나머지를 관리하게 한다고 소개합니다. 봇끼리 메시지를 주고받고, 그룹 채팅에 모아 두면 서로 일을 넘깁니다. 한 사용자의 봇들은 같은 클라우드 컴퓨터를 함께 쓰고, 봇마다 그 컴퓨터에서 자기 화면을 씁니다.

두 제품을 나란히 놓으면 겹치는 부분이 보입니다. 사용자가 자리를 비워도 켜져 있는 컴퓨터, 쌓이는 기억, 익힌 작업 방식, 여러 에이전트로 나눈 일, 그리고 승인이 필요할 때 돌아오는 흐름입니다.

직접 운영하는 에이전트에도 같은 부품이 있습니다

이 목록이 낯설지 않은 건 직접 설치해 쓰는 에이전트 도구에 같은 부품이 들어 있기 때문입니다.

오픈클로는 사용자가 자기 컴퓨터나 서버에서 운영하는 AI 비서입니다. 독립 비영리 재단인 OpenClaw Foundation이 관리하는 오픈소스이고, 디스코드·텔레그램·왓츠앱·슬랙처럼 이미 쓰는 메신저에서 대화합니다. 중심에는 게이트웨이(Gateway)가 있습니다. 공식 문서는 게이트웨이를 항상 켜져 있는 제어판(control plane)으로 정의하고, 이어지는 대화 세션과 기억, 도구를 사용자가 고른 컴퓨터에 두는 것을 핵심 가치로 듭니다. 모델은 여러 회사 것을 골라 씁니다.

나머지 부품도 이름만 다를 뿐 앞의 두 제품 설명과 겹칩니다. 오픈클로의 스킬은 도구를 언제 어떻게 쓸지 가르치는 SKILL.md 지침 파일이고, 공개 표준인 에이전트 스킬(Agent Skills) 형식을 따릅니다. 이 형식은 Agent Skills 글에서 따로 다뤘습니다. 하트비트(Heartbeat)는 정해진 간격마다 에이전트를 깨워 주의가 필요한 일이 있는지 확인하게 하고, 게이트웨이의 예약 기능(cron)이 반복 작업을 돌립니다. 하위 에이전트는 진행 중인 실행에서 갈라져 나와 자기 세션에서 백그라운드로 도는 실행입니다. 조사나 긴 작업을 병렬로 처리하는 데 씁니다.

헤르메스 에이전트는 누스 리서치(Nous Research)가 만든 에이전트입니다. 누스 리서치는 헤르메스를 스스로 나아지는 에이전트로 소개합니다. 경험에서 스킬을 만들고, 쓰면서 고치고, 세션이 바뀌어도 기억을 유지하는 학습 루프가 들어 있다는 설명입니다. 5달러짜리 가상 서버(VPS)부터 쉬는 동안에는 비용이 거의 들지 않는 서버리스 환경까지 사용자가 둔 곳에서 돌고, 텔레그램 등 20개가 넘는 메신저를 하나의 게이트웨이로 연결합니다. 하위 에이전트에게 일을 나눠 주는 delegate_task와 자연어로 만드는 반복 예약 작업도 있습니다.

헤르메스에는 봇 모드(Bot Mode)도 있습니다. 자기 모델·기억·스킬·루틴·대화를 가진 이름 붙은 봇을 만들고, 전문 봇 여러 개가 그룹 채팅과 @멘션으로 함께 일하게 하는 기능입니다. 이름도 설명도 네 제품 중 그록 봇과 가장 가깝습니다.

그렇다고 뮤즈나 그록 봇이 오픈클로나 헤르메스를 따라 만들었다는 근거는 찾지 못했습니다. 이번에 읽은 공식 자료에는 서로를 참고했다는 말이 없고, 어느 쪽이 먼저 이런 구성을 갖췄는지도 이 글에서는 따지지 않았습니다. 비슷한 문제를 각자 풀다 보니 구조가 비슷해졌다고 보는 것이 지금 자료로 할 수 있는 해석입니다.

대화가 끝나도 남아 있어야 하는 여섯 가지

그럼 그 비슷한 문제란 무엇일까요. 지금까지 챗봇에게 맡기던 일은 대부분 창을 열어 둔 동안 끝나는 일이었습니다. ‘이번 주 거래처 명단을 정리해서 내일 아침까지 메일 초안을 만들어 줘’ 같은 일은 다릅니다. 몇 시간에서 며칠에 걸쳐 이어지고, 그동안 사용자는 자리에 없습니다. 이런 일을 맡기려면 대화창 밖에 무언가가 남아 있어야 합니다.

네 제품의 문서를 같은 틀에 놓아 보면 그 무언가는 여섯 가지로 정리됩니다. 네 회사가 함께 쓰는 공식 용어는 아니고, 비교하려고 제가 나눈 틀입니다. 이 글에서는 이런 에이전트를 ‘계속 켜져 있는 에이전트’라고 부르겠습니다.

1. 꺼지지 않는 컴퓨터: 사용자가 노트북을 닫아도 일이 돌아가는 곳입니다. 브라우저와 파일, 터미널이 여기 있습니다.
2. 기억: 사용자에 대해 알게 된 것입니다. 선호, 역할, 지난 일의 요약 같은 것들입니다.
3. 스킬: 일을 어떤 순서로 어떻게 하는지 적어 둔 절차입니다. 헤르메스 문서의 구분이 이해하기 쉽습니다. 기억은 늘 들고 다니는 짧은 사실이고, 스킬은 관련 있을 때만 꺼내 읽는 긴 절차입니다.
4. 스스로 깨어나는 시간표: 사용자가 말을 걸지 않아도 에이전트가 움직이는 계기입니다. 예약 작업, 오픈클로의 하트비트, 그록 봇의 일정 실행이 여기에 해당합니다.
5. 나눠 맡기기: 긴 일을 쪼개 여러 에이전트가 동시에 처리하는 구조입니다. 하위 에이전트나 여러 개의 봇입니다.
6. 멈추고 묻는 곳: 사람이 없는 시간에 일하는 만큼, 되돌리기 어려운 행동 앞에서는 멈춰서 허락을 받는 장치입니다.

네 제품에 대입하면 이렇습니다.

그럼 무엇이 다를까: 그 컴퓨터를 누가 운영하느냐

부품이 같다면 차이는 어디서 날까요. 가장 큰 차이는 표의 두 열을 가른 기준, 곧 그 컴퓨터를 누가 운영하느냐입니다.

뮤즈와 그록 봇은 회사가 컴퓨터를 운영합니다. 컴퓨터는 회사 클라우드에 마련돼 있고, 사용자는 앱을 설치하고 메시지를 보내면 됩니다. 그록 봇 문서는 설정 방식을 ‘워크플로 빌더가 아니라 메시지’라고 설명합니다. 봇을 만들고 할 일을 말한 뒤, 봇이 요청하는 대로 권한을 주면 됩니다.

오픈클로와 헤르메스는 사용자가 운영합니다. 어느 컴퓨터에 둘지, 어느 회사 모델을 쓸지, 에이전트를 언제 깨울지, 에이전트가 스스로 만든 스킬을 바로 반영할지까지 사용자가 정합니다. 설정할 것이 많은 대신, 오픈클로 문서가 내세우듯 세션과 기억, 도구가 사용자가 고른 곳에 남습니다.

여러 에이전트를 보여 주는 방식도 갈립니다. 뮤즈 발표문은 사용자가 뮤즈 하나와 메시지를 주고받는 모습으로 설명하고, 하위 에이전트 이야기는 기술 글에 나옵니다. 제 눈에는 복잡한 분업을 비서 한 명 뒤에 둔 설계로 보입니다. 그록 봇과 헤르메스의 봇 모드는 반대로 이름 붙은 봇 여러 개를 사용자 앞에 세우고 그룹 채팅에서 일을 나누게 합니다. 오픈클로의 하위 에이전트는 백그라운드에서 돌고, 결과를 요청한 쪽에 알려 검토하게 합니다.

제 해석으로는 둘을 가르는 건 아이디어보다 복잡함을 누가 떠안느냐입니다. 한쪽에서는 회사가 설계한 기본값을 받아들이고, 다른 쪽에서는 그 기본값을 사용자가 직접 고르고 책임집니다.

사람이 없는 시간에 일하려면 멈추는 곳이 필요합니다

사람이 대화창을 보고 있을 때는 AI가 무엇을 하려는지 그 자리에서 보고 막을 수 있습니다. 계속 켜져 있는 에이전트는 사람이 없는 시간에 일하는 것이 요점이라 이 방법이 통하지 않습니다. 네 제품 모두 멈추는 곳을 따로 두었는데, 제품마다 모양이 꽤 다릅니다.

뮤즈에서는 같은 가상 컴퓨터 안에 뮤즈와 분리된 센티넬(Sentinel)이라는 에이전트가 있습니다. 메타 기술 글에 따르면 뮤즈는 행동을 제안만 하고, 커넥터로 하는 행동과 모든 네트워크 전송을 허가할 수 있는 건 센티넬뿐입니다. 사용자에게 물어야 할 때는 실행을 멈추고, 뮤즈와의 대화가 아니라 앱 화면의 승인 창으로 묻습니다. 승인은 한 번만, 이번 세션만, 이번 작업만, 기간을 정해서, 또는 계속 허용하는 식으로 범위를 정해 줍니다. 읽기만 하는 일, 이미 허용한 일, 위험이 낮은 일은 묻지 않고 진행합니다. 뮤즈는 한 일과 할 일의 전체 기록도 보여 줍니다.

그록 봇 문서는 봇이 보내기 전에 승인할 초안을 남기고, 승인이 필요할 때 돌아온다고 적습니다. 자동화를 막는 사이트나 사람이 직접 해야 하는 단계를 만나면 우회하지 않고 사용자에게 넘깁니다. 중요한 결정에서는 봇의 기억에 기대지 말고 현재 원본을 확인하게 하라고도 권합니다.

직접 운영하는 쪽은 규칙을 사용자에게 보여 주고 고르게 합니다. 헤르메스는 명령을 실행하기 전에 위험한 명령 목록과 대조해, 걸리면 사용자의 승인을 받습니다. 사람이 없는 예약 실행에서 위험한 명령을 만나면 기본값은 그 명령을 막는 것입니다. 대신 사용자가 승인 확인을 통째로 끄는 모드도 있습니다. 오픈클로 FAQ는 영업 메일이나 광고처럼 밖으로 나가는 일에는 사람을 끼우라며, 오픈클로가 초안을 쓰고 사람이 승인하는 방식을 권합니다.

에이전트가 스스로 배운 절차도 같은 문제를 안고 있습니다. 네 제품 모두 에이전트가 일하는 방법을 스스로 기록합니다. 그록 봇은 시범을 보고 스킬을 저장하고, 뮤즈는 자기 도구를 만들고 자신의 동작을 고칩니다. 헤르메스는 여러 단계의 작업을 해냈을 때, 막힌 길을 지나 방법을 찾았을 때, 사용자가 방식을 고쳐 줬을 때 그 절차를 스킬로 남깁니다. 여기서 두 설치형 도구의 기본값이 갈립니다. 헤르메스는 기본 설정에서 에이전트가 쓴 스킬을 바로 반영하고, 설정을 바꾸면 모든 변경을 사람 검토로 돌립니다. 오픈클로는 에이전트가 재사용할 만한 작업을 발견해도 SKILL.md에 바로 쓰지 않고 제안서를 대기열에 올리고, 운영자가 검토해 반영합니다.

스킬은 다음 실행의 지시가 되니, 잘못 익힌 절차는 사람이 없는 시간에 반복될 수 있습니다. 제가 이 대목을 중요하게 보는 이유입니다. 뮤즈와 그록 봇에서 에이전트가 만든 스킬을 사용자가 어떻게 검토하는지는 이번에 읽은 문서 범위에서 확인하지 못했습니다.

챗봇 다음은 계속 켜져 있는 에이전트일까

처음 질문으로 돌아가겠습니다. 이 흐름은 대중적인 AI가 대화하는 도구에서 계속 일하는 개인 에이전트로 옮겨 가고 있다는 것을 어디까지 보여 줄까요.

제가 보기에 보여 주는 것은 이렇습니다. 메타와 xAI가 새 제품의 중심에 더 나은 대화창 대신 꺼지지 않는 컴퓨터를 놓았습니다. 설치형 도구에서는 사용자가 직접 서버에 두고 설정하는 부품들이, 뮤즈와 그록 봇에서는 앱을 설치하고 메시지를 보내는 것만으로 주어집니다. 메타는 뮤즈를 기술 경험 없는 사람도 바로 쓸 수 있게 만들었다고 설명합니다.

아직 보여 주지 않는 것도 있습니다. 뮤즈는 미국에서 배포 중이고 그록 봇은 베타입니다. 많은 사람이 실제로 이런 에이전트에게 일을 맡기게 될지는 공식 발표로 알 수 없습니다. 이 글은 네 제품의 공식 자료만 봤기 때문에, 챗봇이 이런 에이전트로 대체된다고까지 말할 근거도 없습니다. 제가 고른 표현은 이렇습니다. 대화창 뒤에 꺼지지 않는 컴퓨터가 붙기 시작했습니다.

그렇다면 새 에이전트 제품이 나왔을 때 모델 성능 말고 무엇을 보면 될까요. 앞의 여섯 부품에서 끌어낸 제 제안입니다.

1. 내가 자리를 비웠을 때 어디서 돌아가고, 그 컴퓨터는 누가 운영하는지
2. 무엇을 기억하고, 그 기억을 보거나 지울 수 있는지. 뮤즈는 배운 것 중 특정 내용을 잊으라고 말할 수 있습니다
3. 에이전트가 스스로 만든 절차를 누가, 언제 검토하는지
4. 언제 스스로 깨어나 일을 시작하는지
5. 어떤 행동 앞에서 멈추고, 그 승인을 대화 밖에서 따로 받는지

핵심만 정리하면

• 뮤즈, 그록 봇, 오픈클로, 헤르메스는 모두 사용자가 없는 동안에도 켜져 있는 컴퓨터 위에서 기억, 스킬, 예약 실행, 하위 에이전트를 씁니다.
• 서로 따라 만들었다는 근거는 찾지 못했습니다. 대화가 끝나도 일이 이어져야 한다는 같은 문제를 풀면서 부품이 비슷해졌다고 보는 것이 자료에 맞는 해석입니다.
• 가장 큰 차이는 그 컴퓨터를 누가 운영하느냐입니다. 뮤즈와 그록 봇은 회사가, 오픈클로와 헤르메스는 사용자가 운영하고 기본값도 직접 고릅니다.
• 사람 없이 일하는 만큼 멈추는 곳의 설계가 제품마다 뚜렷하게 다릅니다. 뮤즈는 별도 에이전트 센티넬이 허가를 쥐고, 헤르메스는 위험 명령 목록으로 멈추며, 오픈클로는 에이전트가 만든 스킬도 제안서로 받아 검토합니다.
• 새 에이전트를 볼 때는 어디서 돌고, 무엇을 기억하고, 어디서 멈추는지를 함께 보면 비교가 쉬워집니다.

참고 자료

2026년 9월 26일 확인

• Meta, Introducing Muse · Meta AI Research, How We Built Safety Into Muse
• SpaceXAI(xAI), Introducing Grok Bot · Grok Bot Docs, Overview
• OpenClaw Docs, What is OpenClaw? · Skills · Sub-agents · Heartbeat
• Hermes Agent Docs · Skills System · Subagent Delegation · Scheduled Tasks (Cron) · Security