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Openclaw + SNS 카드뉴스 자동화10 min

자동화 구조 설계와 에이전트 전략

만능 봇 하나에 집착하면 막힌다는 걸 한 달 만에 배웠습니다. 채널별이 아닌 업무 책임 단위로 에이전트를 나누고, 카드뉴스 전담 봇의 전체 자동화 구조를 설계한 과정입니다.

왜 다시 처음부터 시작했나?

SNS 카드뉴스를 꾸준히 올리는 것은 생각보다 많은 시간이 걸립니다. 주제를 정하고, 텍스트를 쓰고, 이미지를 디자인하고, 플랫폼에 맞게 포맷을 바꾸고, 게시하는 과정이 매번 반복됩니다.

처음에는 에이전트 한 명이 이걸 다 하게 만들었습니다. 한 달쯤 지나자 문제가 생겼습니다. 건강 콘텐츠 기억과 경제 콘텐츠 기억이 섞이고, 에이전트는 어느 맥락에서 답해야 할지 혼란스러워했습니다. 이걸 메모리 오염이라고 부릅니다.

핵심 설계 원칙: 채널별이 아닌 업무 책임 단위로

GPT가 "블로그 봇, 카드뉴스 봇"처럼 채널별로 나누라고 제안했습니다. 방향은 맞지만 한 가지를 놓쳤습니다. 카드뉴스 봇 하나가 건강 주제와 경제 주제를 다 쓰면 한 달 뒤에 똑같은 메모리 오염이 생깁니다.

올바른 기준은 도메인입니다. 같은 도메인 안에서 여러 형식(카드뉴스, 블로그, 릴스)을 다루는 에이전트는 메모리 충돌이 없습니다. 이번 카드뉴스 봇은 삶의 지혜, 인사이트, 부, 건강이라는 하나의 큰 도메인 안에 있으므로 한 에이전트로 충분합니다.

전략 봇 vs 실행 봇

"전략만 담당하는 허브 에이전트"를 만들자는 의견도 있었습니다. 그런데 OpenClaw에서 에이전트는 heartbeat마다 LLM을 호출합니다. 분배만 하는 에이전트가 30분마다 "할 일 있나?" 체크하면 토큰만 낭비됩니다.

결론: 전략과 기획은 운영자가 직접 하고, 봇은 실행에만 집중합니다. 모든 에이전트가 실제 작업을 수행해야 존재 이유가 있습니다.

카드뉴스 자동화 전체 흐름

아이디어 입력 → 차은별(에이전트) 텍스트 초안 생성 → 이미지 프롬프트 자동 생성 → HTML 템플릿 렌더링 → PNG 카드뉴스 완성 → Discord 채널에 결과 전송

이 흐름에서 운영자가 직접 하는 것은 처음 아이디어를 입력하는 것뿐입니다.

텔레그램 vs 디스코드

채널 선택도 중요한 설계 결정이었습니다.

텔레그램은 봇 1개당 토큰 1개가 필요합니다. 에이전트가 10명이면 텔레그램 봇 10개를 만들어야 하고, 각각 별도 채팅방이라 흐름이 파편화됩니다.

Discord는 서버 1개 안에서 채널을 나눠 운영합니다. 한 화면에서 전체 에이전트 상황을 볼 수 있고, 카드뉴스 PNG를 채널에 바로 올려서 확인하고 다운받을 수 있습니다. 작업 이력이 채널에 쭉 남아서 "저번에 만든 거 다시 봐줘" 할 때 스크롤하면 됩니다.

이번 프로젝트는 Discord를 메인 채널로 선택했습니다.

사용하는 도구 스택

Openclaw 2026.3.x: 에이전트 런타임. 에이전트 생성, 채널 바인딩, heartbeat 관리를 담당합니다.

instagram-card-news (GitHub 오픈소스 스킬): Node.js + Puppeteer 기반. HTML 템플릿을 PNG로 렌더링합니다. 텍스트 카드는 이 스킬 하나로 서버 안에서 완성됩니다.

Claude API / GPT API: 주제를 받아 카드뉴스 텍스트 초안을 생성합니다.

Discord Bot: 결과물을 채널에 전송하고, 운영자의 명령을 수신합니다.

이미지는 언제 외부 도구를 쓰나?

텍스트 기반 카드뉴스는 서버 안에서 Puppeteer가 HTML을 PNG로 뽑아줍니다. 외부 이미지 생성 AI가 필요 없습니다.

실사 이미지나 일러스트가 들어간 카드가 필요할 때만 ComfyUI(이미지 전담 에이전트)에 요청합니다. 기본 동작은 텍스트 카드 단독 완성입니다. 매번 호출하는 것이 아니라 필요할 때만 사용합니다.

리도 프로필

리도 인사이트

기술을 현장 언어로 다시 풀어 쓰는 사람

3D 설계, 광통신 인프라 장비 개발, 글로벌 현장 교육을 19년 넘게 다뤄왔고, 요즘은 AI 자동화, 꿈꾸는 카메라, 실무 채널 운영을 연결해 복잡한 일을 더 쉽게 만드는 방법을 기록하고 있습니다.

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