🦞 OpenClaw 피터 슈타인베르거 3시간 인터뷰 중에 주목한 것들..!
그의 인터뷰를 지나치셨다면 한번 보시면 많은 도움이 되실거예요.
이번에 렉스 프리드먼 팟캐스트 에피소드 491 내용은 너무 훌륭합니다.
그 중에서 그는 어떤 프로그래밍 설정을 했고, 모델은 어떻게 평가하며, AI 프로그래밍 미래를 어떻게 보고 있을까..
먼저 프로그래밍 설정..
- 피터는 눈부심 방지 처리가 된 화면을 선호하여 반사 없는 Dell 모니터와 두 대의 MacBook을 사용함.
- 그는 화면을 반으로 나누어 한쪽에는 에이전트(Codex), 다른 한쪽에는 실제 터미널을 띄워놓고 에이전트가 잘못된 폴더에서 헤매지 않도록 관리함.
- 입력 방식으로는 키보드보다 음성 입력을 선호하여, 마치 워키토키 무전기를 쓰듯 버튼을 누르고 에이전트에게 지시를 내림.
- Claude Code의 plan mode 같은 UI 기능보다는 자연스러운 대화를 통해 "의논해 보자"거나 "옵션을 줘 봐"라고 말하는 방식을 씀.
- 에이전트에게 "질문 있어?"라고 물어보지만, 굳이 답변을 기다리지 않고 에이전트가 코드를 더 읽어서 스스로 답을 찾도록 유도하기도 함.
- 기능 구현 후에는 반드시 "이제 우리가 이걸 만들었으니, 리팩토링할 부분은 없어?"라고 되물으며 코드의 완성도를 높임.
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GPT Codex 5.3 vs. Claude Opus 4.6
이 둘을 어떻게 느끼고 있을까요.
- Claude Opus는 성격이 "미국인" 같아서 사용자와 대화하며 칭찬하고, 약간 엉뚱하지만 함께 일하기 즐거운 동료 느낌.
- 반면 GPT Codex는 "독일인" 같아서 유머는 없지만 매우 신뢰할 수 있고, 묵묵히 일을 처리해내는 스타일.
- Opus는 사용자에게 "당신 말이 전적으로 옳습니다"라고 지나치게 동의하는 아부 성향이 있어 피터가 이를 싫어함.
- Codex는 한 번 명령하면 20~30분 동안 사라져서 혼자 코드를 읽고 깊게 생각한 뒤 결과물을 가져오는 '배치 작업'에 강함.
- Opus는 trial and error를 통해 배우는 대화형 작업에 더 적합하며, 올바르게 유도하면 더 우아한 코드를 짜기도 함.
- Codex는 기본적으로 더 많은 코드를 읽어들이는 반면, Opus는 문맥을 다루기 위해 '계획 모드' 같은 추가적인 장치가 필요할 때가 많음.
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최고의 프로그래밍 AI 에이전트에 대한 시각은..
- 새로운 모델이 나오면 그 모델의 직감을 익히고 적응하는 데 약 일주일 정도의 시간이 필요함.
- 비용 절감을 위해 저렴한 모델(예: 월 20달러 버전)을 쓰면 속도와 성능 저하로 인해 '에이전틱 엔지니어링'의 경험을 망치게 됨. (비싼게 좋다)
- 사람들이 "모델이 멍청해졌다"고 느끼는 이유는 모델의 성능 저하가 아니라, 사용자가 모델에 익숙해졌거나 프로젝트 코드가 지저분해졌기 때문일 가능성이 큼.
- OpenAI가 저렴한 모델을 느리게 만든 것은 사용자 경험 측면에서 실수이며, 빠른 속도가 에이전트 경험의 핵심!
- OpenClaw와 같은 '개인 비서'는 앞으로 운영체제(OS) 역할을 하게 되며, Claude Code 같은 '코딩 도구'를 하위 에이전트로 부리게 될 것.
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OpenClaw 작동 원리에 대해서도 다양한 얘기를 해줬어요.
- OpenClaw의 핵심은 "agentic loop"라는 단순한 구조이며, 이는 AI 세계의 'Hello World'처럼 누구나 구현해볼 만한 기초.
- "Heartbeat" 기능은 사실 단순한 cron job이지만, 이를 통해 에이전트가 주기적으로 깨어나 사용자에게 먼저 말을 거는 '능동성'을 갖게 됨.
- 복잡한 MCP 대신 단순한 CLI를 사용하는 것이 모델이 유닉스 명령어를 다루듯 직관적으로 도구를 쓰기에 더 좋다!
- MCP는 불필요하게 큰 데이터 덩어리를 반환하여 Context을 오염시키지만, CLI는 `jq` 같은 도구로 데이터를 필터링해서 필요한 것만 가져올 수 있음.
- 에이전트가 자신의 소스 코드 위치와 문서를 알고 있어, 스스로 자신의 코드를 수정하며 발전하는 self-modifying 가능!
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AI가 앱의 80%를 대체합니다..!
- 에이전트는 사용자의 위치, 수면 패턴, 건강 상태 등 모든 맥락을 알고 있으므로, 별도의 앱을 켜서 입력할 필요가 없어짐.
- 기존 앱들은 에이전트가 브라우저를 통해 조작하는 "느린 API"가 되거나, 에이전트가 직접 접속할 수 있는 API를 제공해야 살아남을 것.
- 트위터 X 처럼 데이터 접근을 막는 서비스들은 결국 에이전트가 브라우저로 직접 화면을 읽는 방식으로 우회하게 됨.
- 에이전트에게 용돈을 주어, 문제를 해결하기 위해 스스로 우버를 부르거나 사람을 고용하는 경제 활동이 가능해짐.
- 구글 캘린더를 열지 않고도 "내일 저녁 친구 두 명 초대해서 식당 예약해 줘"라고 말하면 끝나는 세상이 오고 있음.
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AI가 프로그래머를 대체할까요?
- "프로그래밍"은 뜨개질처럼 취미의 영역으로 남을 것이며, 직업적인 정체성은 "코더"에서 "빌더"로 확장되어야 함.
- 수동으로 코딩하며 느끼던 몰입이 사라지는 것을 애도하는 것은 괜찮지만, 에이전트를 지휘하며 느끼는 새로운 종류의 몰입이 그 자리를 채울 것.
- 프로그래머들은 시스템의 작동 원리를 이해하고 에이전트의 사고방식에 공감할 수 있어, 이 변화에 적응하기 가장 유리함.
- 코딩의 진입 장벽이 낮아져 기술적 배경이 없는 사람들도 자신만의 도구를 만들 수 있게 되었으며, 이건 인류 전체의 '레벨 업'!!
- 에이전트가 짠 코드가 내 스타일과 다르더라도, "작동한다면 넘어가는" 매니저의 마인드를 가져야 프로젝트 속도를 낼 수 있음. (이거 나잖아?)
- 에이전트에게 100% 완벽한 코드를 기대하기보다, 대화와 피드백을 통해 함께 결과물을 만들어가는 과정이 중요.
여기까지 읽어주셔서 감사합니다.
저도 정리하는데 더 빼놓을게 없었네요..!