어떤 것이든 간에, 그런 것들을 하기가 조금 어렵게 느껴지는 것들이 있습니다. 그래서 저는 NAN과 같은 것들을 OpenClaw와 연결하는 데 관심이 많습니다.

가끔 기술적인 지식이 부족하다고 느끼실 때, 'bash 스크립트를 만들어야 한다니, 도대체 어떻게 하는 건가?'라는 생각이 드실 수 있습니다.

만약 의도하지 않은 어떤 행동을 하게 된다면, 어떻게 되는 걸까요? 혹시 API 키 같은 것을 노출하게 된다면 어떻게 될까요?

처음부터 시도하실 생각도 안 하실 수도 있습니다. 그러니 시도해 보실 의향이 없으시다면 좋은 생각은 아닙니다. 시도하지 않으시면 효과가 없을 테니까요.

토큰을 생성해 주십시오. 하지만 OpenClaw에 NAN이 입력되어 있다면, 지난 몇 년 동안 NAN을 사용해 오셨을 가능성이 높습니다.

그리고 NAN은 비주얼 디자이너이며, 정말 놀라운 재능을 가지고 있습니다.

기본적으로 보안 기능이 내장되어 있습니다. 따라서 Gmail 계정 정보나 Google 계정 정보를 입력하셔도 괜찮습니다.

거기에 드라이브 자격 증명을 입력해 주세요. NAN에 다양한 외부 서비스들을 연결하실 수 있습니다.

심지어 토큰을 저장하는 것이 아니라 보안 계층으로도 사용할 수 있습니다.

이제 저는 라즈베리 파이에 NAN을 설치했고, OpenClaw와 통신할 수 있도록 설정했습니다.

OpenClaw은 NAN으로 메시지를 보내 특정 워크플로우를 실행할 수 있습니다. 아니면, 이 특정 예시에서는 제가...

NAN께서 제 텔레그램 및 디스코드 세션 스레드에 메시지를 보내고 계십니다.

이렇게 여기에서 실행하면 테스트 메시지가 제 텔레그램으로 전송되었습니다.

그리고 토큰이 어떻게 사용되는지 제가 나중에 말씀드릴게요.

오픈클로에서 소비되니까, 지금 또 다른 메시지를 보낸다고 해도, 예를 들어 요약 보고서를 저에게 보낸다거나, 아니면 누군가가

저에게 전화가 오면, 제가 사용하는 워크플로우가 통화 내용을 요약해서 OpenClaw에 있는 제 주요 가상 비서에게 전달합니다. 그러면 제가 '혹시, 요약 내용 확인해 주시겠습니까?'라고 요청할 수 있습니다.

이 마지막 메시지에 따라서 어떤 행동을 취해야 할까요?

오픈클로가 이전 메시지를 전부 처리하기 때문에, 제 에이전트도 이 내용을 맥락으로 가지고 있습니다. 그래서 이 내용이 사실상 세션에 추가되는 것이죠.

그런 다음, 그 일을 하기 전에 매일 실행할 수 있는 크론 작업을 설정해서 보고서를 생성하는 것에 대해 이야기를 나누었습니다.

뉴스도 있고, 날씨도 있고, 원하시는 다른 정보도 있을 수 있습니다. 이 경우에는, 간단히 실행해 보겠습니다.

두 번째 워크플로우는 인공지능 일일 보고서를 생성하여 디스코드에 공유하는 것입니다.

이걸 NAN에서 하는 가장 좋은 점은 이게 제가 사용하는 유일한 AI 처리 과정이라는 것입니다.

제 프롬프트는 아주 간단합니다. 이것은 오늘 날짜입니다. 그리고 제 시스템 메시지, 지시사항이 있습니다.

매주 보고서를 작성하려면, 혹은 매일, 어떤 방식이든 매일 보고서에는 멜버른 날씨, 최신 AI 뉴스 세 가지, 유튜브 동영상 다섯 편을 포함해야 합니다.

이 문장은 얼마든지 짧게 또는 길게 작성할 수 있습니다. 그리고 당신이 그렇지 않으시더라도요.

도구 호출을 포함한 모든 추가적인 맥락과 관련된 내용을 보내드리고자 합니다.

모든 다양한 MD 파일들을 고려해서 정말 보수적으로 접근하셔도 괜찮습니다.

저 일일 보고서에는 토큰이 포함되어 있습니다. 심지어 토큰 소비량에 약간의 영향을 줄 수도 있습니다.

맥락을 설명드리자면, 예를 들어 AI가 실제로 응답을 생성하고 메시지를 다시 돌려받는 상황이라고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 제가 그 내용을 처리합니다.

만약 여기 다른 노드 다섯 개 정도가 있다면, 메시지를 변경하거나, 데이터베이스에 추가하거나, 정보를 가져오는 등 다양한 기능들을 수행할 수 있을 겁니다.

데이터베이스에서 다양한 단계를 거쳐 정보를 변환하는 일련의 과정은 모두 LLM 호출에 해당합니다.

OpenClaw에서 토큰을 사용하는 모든 사이클이 그러하지만, NAN에서는 일반적인 자바스크립트 API를 통해, 예를 들어 이런 방식으로 호출하는 것과 같습니다.

코드 노드는 실행하는 데 비용이 들지 않아요. 그리고 디스코드에서는 이게 NAN에서 생성된 보고서예요. 아주 간단한 AI 노드를 가지고 있었고, 멜버른 날씨 정보도 있었어요.

있었답니다.

세 가지의 인공지능 관련 최신 뉴스, 그리고 저희가 제작하고자 하는 유튜브 영상들이 있습니다.

그리고 이렇게 설정하는 방식에 따라, 저희가 아마 10센트, 20센트, 혹은 50센트 정도 나갈 거라고 예상했었는데요.

오픈 루터 AI 에이전트를 사용했을 때, 아마 2센트 정도밖에 들지 않았을 겁니다.

저는 미니맥스 2.5를 사용합니다. 그래서 이제 흥미로운 점은, 예를 들어 오픈 콜이 정말 비싸서, 원하시는 경우에만 사용하고 싶다고 해볼까요?

하루에 하나씩 보고서를 작성합니다. 하지만 백엔드에서 NAN을 사용하신다면, 실제로 세 개의 보고서를 실행하실 수 있습니다.

같은 비용으로 그날 다른 보고서들이 있을 수도 있고, 어쩌면 훨씬 저렴할 수도 있습니다.

아침 보고서, 점심 보고서, 그리고 밤 보고서와 같이 세 가지 종류의 보고서를 받으실 수도 있고, 아니면 일정에 연동되어 자동으로 조사를 수행하는 NAN 워크플로우를 활용하실 수도 있습니다.

일정에서 누구와 만나는지에 대한 정보가 있다면 대화 주제를 찾거나 필요한 정보를 얻는 데 도움이 될 것입니다.

필요한 정보를 얻어서, 실제로 OpenClaw 에이전트에 반영할 수 있습니다.

그리고 이처럼 실제 프론트 세션으로 메시지를 보낼 필요가 없죠.

에이전트로 메시지를 백엔드에서 직접 전송할 수도 있습니다. 그러면 메시지가 전달되지 않습니다.

이 대화의 맥락을 이해하고, 에이전트가 이를 행동에 필요한 맥락 정보로 활용하게 됩니다.

특정 작업들을 처리할 때, 실제로 NAN을 사용하면 토큰을 상당히 절약하고 추가적인 이점을 얻을 수 있습니다.

OpenClaw의 활용 사례에 대해 말씀드리겠습니다. 만약 NAN을 빠르게 연동하고 싶으시다면...

오픈클로(OpenClaw)에 관하여, 제가 실제로 사용한 방법과 설정을 바탕으로 가이드를 만들었습니다.

도커 컨테이너를 설치했는데, 그 안에 NAN을 넣고, 또 연결도 했습니다.

테일스케일을 이용해서 NAN을 제 OpenClaw에 안전하게 연결했어요.

NAN 자체는 또 다른 복잡한 부분이에요. 실제 NAN 인스턴스를 어떻게 구성하고 설정하는지에 따라 달라지죠.

그러시죠. 해당 분야에서 더 많은 일을 하고 싶으신 것 같지만, 이 가이드라인은 그냥 읽으시면 스스로 배우실 수 있습니다.

상황을 알고 계신다면, 전체 가이드도 에이전트에게 제공해주시면 에이전트가 NAN을 안전하게 시작하는 것을 도와드릴 수 있습니다.