AI 에이전트가 차까지 구매하는 시대: 몰트봇 완전 정복

개요

AI 에이전트가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제로 자동차를 구매하고, 일정을 관리하며, 웹사이트를 크롤링하는 시대가 왔습니다. 몰트봇은 GitHub에서 1월 25일부터 급격히 주목받기 시작해 단 며칠 만에 6만 다운로드를 넘긴 AI 자동화 도구입니다. 이 영상은 실제로 해외 사용자가 몰트봇을 통해 차량을 시장가보다 저렴하게 구매한 사례부터, 브라우저 자동 제어, 크론잡 스케줄링, 텔레그램 통합까지 상세한 실습 과정을 보여줍니다.

이 영상은 기술 리뷰 유튜버가 실제 맥북에 몰트봇을 설치하고 다양한 시나리오를 테스트하면서 제작한 콘텐츠입니다. 채널은 AI 도구와 개발 자동화에 특화되어 있으며, 구독자들에게 실질적인 활용 방법을 전달하는 것으로 알려져 있습니다.

핵심 내용

몰트봇이란 무엇인가

몰트봇은 이전에 클로드봇으로 알려진 AI 에이전트 자동화 도구입니다. 이름에 “클로드”가 들어가지만 Anthropic의 Claude Code와는 별개의 프로젝트로, 다양한 LLM(GPT, Claude, 로컬 오픈소스 모델 등)을 백엔드로 선택할 수 있습니다.

실제로 영상에서는 해외 사용자가 몰트봇에게 “차를 가장 저렴하게 구매할 수 있는 방법을 찾아서 대신 계약까지 진행해 달라”고 요청했고, 몰트봇이 실제로 시장가보다 낮은 가격에 차량 계약을 완료한 사례가 소개됩니다. 이는 단순한 챗봇이 아니라 실제 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 에이전트임을 보여주는 강력한 증거입니다.

GitHub 스타 히스토리를 보면 2026년 1월 25일부터 급격히 증가하여 6만 다운로드를 넘어섰습니다. 이는 현재 AI 자동화 분야에서 가장 핫한 프로젝트 중 하나임을 나타냅니다.

설치 및 보안 고려사항

몰트봇은 설치 시 시스템의 전반적인 제어권을 요구합니다. 브라우저 접근, 로그인 히스토리, 파일 시스템 등 광범위한 권한이 필요하기 때문에 메인 컴퓨터에 설치하는 것은 권장되지 않습니다.

영상 제작자는 별도의 남는 맥북에 몰트봇을 설치했으며, 이는 매우 현명한 접근입니다. 만약 메인 컴퓨터에 설치할 경우 이메일을 자동으로 읽고 답장을 보내거나 의도하지 않은 작업을 수행할 위험이 있습니다.

설치 방법은 다양합니다:

남는 컴퓨터 활용: 별도의 노트북이나 맥미니에 설치
클라우드 서버: AWS, GCP 등의 가상 머신에 설치
텔레그램 통합: 서버용 컴퓨터 한 대를 항상 켜두고 텔레그램으로 원격 제어

특히 텔레그램 통합은 매우 실용적입니다. 몰트봇이 실행 중인 컴퓨터를 서버처럼 사용하고, 스마트폰의 텔레그램 앱에서 명령을 보내면 몰트봇이 작업을 수행한 후 결과를 회신합니다. 이는 외출 중에도 자동화 작업을 실행할 수 있다는 뜻입니다.

무한 메모리와 컨텍스트 관리

몰트봇은 “무한 메모리”를 특징으로 내세웁니다. 물론 컨텍스트 윈도우가 물리적으로 무한한 것은 아니지만, 스킬 시스템을 통해 파일을 체계적으로 정리하고 관리함으로써 장기 기억을 구현합니다.

영상에서는 몰트봇이 실행되자마자 soul.md라는 마크다운 파일을 생성하는 것을 볼 수 있습니다. 이 파일은 몰트봇의 정체성, 역할, 말투 등을 정의합니다. 사용자가 “코팩봇”이라는 이름을 지어주자 user.md 파일을 자동으로 수정하여 새 이름을 기록합니다.

또한 “한국어로 대답하고 나를 왕처럼 모셔라”는 요청에 대해 몰트봇은 사용자 설정 파일을 업데이트한 후 “알겠습니다. 전하 앞으로 한국어로 말씀드리고 전하를 왕처럼 극진히 모시겠습니다”라고 응답합니다. 이러한 개인화는 모두 로컬 마크다운 파일로 관리되어 세션 간에도 유지됩니다.

브라우저 자동 제어

몰트봇의 가장 강력한 기능 중 하나는 브라우저 자동 제어입니다. “몰트봇 브라우저 릴레이” 크롬 익스텐션을 설치하면 몰트봇이 사용자의 브라우저를 직접 조작할 수 있습니다.

영상에서는 다음과 같은 실습이 진행됩니다:

구글 캘린더 접근:
사용자가 “구글 캘린더에 접속하고 싶다”고 하자 몰트봇은 단계별 안내를 제공합니다. 하지만 사용자가 “네가 직접 접속해서 일정을 알려달라”고 요청하자, 몰트봇은 브라우저를 열고 구글 캘린더에 로그인한 후 오늘 일정을 확인합니다. “오늘은 이벤트가 없습니다”라고 보고한 후, 사용자가 구글 Tasks에 등록한 “클로드봇 리뷰하기” 작업(7시~8시)까지 정확히 찾아냅니다.

PDF 생성:
“클로드봇 리뷰할 내용을 생각해서 PDF로 만들어 봐”라는 요청에 몰트봇은 리뷰 내용을 구성하고 PDF 파일을 자동 생성합니다.

웹 크롤링:
“네이버 뉴스를 크롤링해서 최신 뉴스를 요약해 봐”라는 명령에 몰트봇은 실제 네이버 뉴스 페이지에 접속해 헤드라인을 추출하고 내용을 정리해서 보고합니다.

문서 분석:
“Anthropic의 Claude Skills 사이트로 가서 내용을 분석해 줘”라는 요청에 몰트봇은 자동으로 정확한 URL을 찾아 접속하고, 페이지 내용을 크롤링한 후 한국어로 번역 및 요약하여 전달합니다.

이 모든 작업은 사용자가 이미 로그인한 브라우저 세션을 활용하므로, 별도의 API 키나 인증 절차 없이 즉시 실행됩니다.

크론잡 스케줄링

가장 혁신적인 기능은 크론잡 스케줄링입니다. 일반적인 챗봇으로는 주기적인 작업을 자동화하기 어렵지만, 몰트봇은 내장된 크론 기능으로 이를 해결합니다.

영상에서는 다음과 같은 크론잡이 설정됩니다:

“매일 아침 한국 시간 9시마다 네이버 최신 뉴스를 가져와서 분석하고 나한테 알려 줘”

몰트봇은 이 요청을 이해하고 “매일 오전 9시 KST 네이버 최신 뉴스 기사를 분석해서 전하께 보고하는 자동 브리핑 크론을 설정했습니다”라고 응답합니다. 왼쪽 사이드바의 “Cron Jobs” 메뉴에 가면 “매일 9시 네이버 뉴스 브리핑”이라는 작업이 등록된 것을 확인할 수 있습니다.

이미 몰트봇은 앞서 네이버 뉴스를 크롤링하는 방법을 학습했기 때문에, 다음 날 아침 9시가 되면 자동으로 동일한 프로세스를 실행하여 결과를 보고할 것입니다.

이 기능의 활용 가능성은 무궁무진합니다:

특정 시간에 경쟁사 가격 모니터링
매일 아침 주요 업계 뉴스 요약 리포트 생성
주기적으로 특정 키워드 검색 및 트렌드 분석
정기적인 데이터 백업 및 리포트 작성

스킬 시스템

몰트봇은 Claude Code의 스킬 시스템과 호환됩니다. 스킬은 특정 작업을 최적화하는 방법을 정의한 마크다운 파일과 부수 파일들로 구성되며, 이를 몰트봇에 임베딩하면 자동으로 해당 기능이 활성화됩니다.

기본 제공 스킬:

1Password: 비밀번호 관리 자동화
Apple Notes: 노트 앱 통합
Google Calendar: 캘린더 관리
Email: 이메일 읽기, 분석, 요약, 발송
Excel: 스프레드시트 조작
YouTube Transcript: 자막 추출

몰트 허브:
커뮤니티에서 제작한 수많은 스킬이 오픈소스로 공유되는 허브입니다. 영상에서 소개된 인기 스킬:

Excel 조작 스킬 (다운로드 수 최상위)
Humanizer: AI 생성 텍스트를 자연스럽게 변환
이메일 자동화 스킬
Git 통합 스킬

스킬은 브라우저로도 대체 가능하지만, 전용 스킬을 사용하면 정확도와 속도가 크게 향상됩니다.

텔레그램 통합 실습

영상 후반부에서는 텔레그램 통합이 시연됩니다. 몰트봇을 BotFather를 통해 텔레그램 봇으로 등록하면, 스마트폰에서도 몰트봇을 제어할 수 있습니다.

실제 시연 내용:

텔레그램에서 “잘 지냈는가” 메시지 전송
몰트봇이 즉시 응답: “안녕하십니까. 전하 코팩은 방금까지 전하의 명을 받들어 바쁘게 움직이고 있었습니다”
“너 코딩도 할 수 있냐?” 질문 → “네, 전하 코딩도 가능합니다” 응답
“리서치한 뉴스 콘텐츠를 요약하고 HTML 사이트를 만들어 줘. 그리고 PDF로 만들어서 나한테 보내 줘” 명령
몰트봇이 사고 과정을 거쳐 HTML과 PDF 파일을 자동 생성하고 전송

영상 제작자는 촬영 컴퓨터와 몰트봇 설치 컴퓨터가 서로 다른데도, 텔레그램을 통해 원격으로 명령하고 결과를 받는 것을 보여줍니다. 또한 스마트폰의 텔레그램 앱에서도 동일한 메시지가 실시간 동기화되는 것을 확인할 수 있습니다.

텔레그램 명령어:

/skills: 설치된 스킬 목록 확인
/status: 몰트봇 상태 확인
/restart: 몰트봇 재시작
/approve: 작업 승인
/tts: 음성 합성

LLM 백엔드 선택의 자유

몰트봇의 또 다른 장점은 백엔드 LLM을 자유롭게 선택할 수 있다는 점입니다. 영상에서는 GPT-5.21(아마도 오타로 추정, GPT-4 또는 GPT-4 Turbo로 보임)을 사용한 예시가 나옵니다.

지원되는 LLM:

OpenAI GPT 시리즈
Anthropic Claude 시리즈
로컬 오픈소스 모델 (충분한 스펙의 컴퓨터가 있다면)
Gemini, 기타 상용 LLM

이는 비용 최적화, 개인정보 보호, 특정 작업에 최적화된 모델 선택 등 다양한 전략을 가능하게 합니다.

실전 가이드

영상의 내용을 바탕으로 몰트봇을 실제로 활용하는 단계별 가이드를 제시합니다.

1단계: 설치 환경 준비

먼저 전용 컴퓨터를 확보합니다. 가장 이상적인 환경은:

남는 노트북(맥북 또는 윈도우 PC)
맥미니와 같은 소형 데스크톱
AWS EC2 또는 GCP Compute Engine 가상 머신

메인 컴퓨터에 설치하지 않는 것이 중요합니다. 몰트봇은 시스템 전체 접근 권한을 요구하므로, 별도 환경에서 실행하는 것이 안전합니다.

설치에 필요한 사전 지식:

기본적인 터미널/명령줄 사용법
GitHub에서 프로젝트 클론하는 방법
환경 변수 설정 방법

예상 소요 시간: 초기 설치 30분~1시간

2단계: 브라우저 익스텐션 설치 및 설정

몰트봇의 핵심 기능인 브라우저 제어를 위해 몰트봇 브라우저 릴레이 익스텐션을 설치합니다.

Chrome 웹 스토어에서 “Molt Bot Browser Relay” 검색 및 설치
익스텐션 아이콘을 클릭하여 활성화
자주 사용하는 서비스(Gmail, Google Calendar, Notion 등)에 미리 로그인
몰트봇이 제어할 브라우저 탭을 지정

주의사항:

익스텐션이 활성화된 탭에서는 몰트봇이 모든 동작을 제어할 수 있습니다
민감한 금융 정보나 개인정보는 별도 브라우저 프로필에서 관리하세요
몰트봇 전용 브라우저 프로필을 생성하는 것도 좋은 방법입니다

성공 지표: 몰트봇에게 “구글 캘린더 열어줘”라고 요청했을 때 자동으로 캘린더가 열리면 설정 완료

다음 단계: 간단한 명령부터 시작해 점진적으로 복잡한 작업으로 확장

3단계: 첫 번째 자동화 작업 설정

가장 실용적인 첫 프로젝트는 일일 뉴스 브리핑 자동화입니다.

시나리오 A: 업계 뉴스 모니터링
“매일 오전 9시에 테크크런치에서 AI 관련 최신 기사 3개를 찾아서 요약해서 알려줘”

몰트봇은:

크론잡으로 매일 오전 9시 자동 실행 설정
TechCrunch 웹사이트 접속
“AI” 키워드로 검색
최신 기사 3개의 제목과 요약 추출
텔레그램으로 브리핑 전송

시나리오 B: 경쟁사 가격 모니터링
“매일 오후 6시에 아마존에서 [특정 제품명] 가격을 확인하고, 지난주보다 10% 이상 변동이 있으면 알려줘”

시나리오 C: 개인 생산성 리포트
“매주 금요일 오후 5시에 이번 주 구글 캘린더 일정을 분석해서 총 회의 시간, 업무 시간, 개인 시간을 계산해서 리포트 만들어줘”

이들은 모두 한 번의 대화로 설정 가능하며, 이후 자동으로 실행됩니다.

심층 분석

몰트봇의 기술적 강점

몰트봇이 기존 AI 챗봇과 차별화되는 핵심은 에이전트 아키텍처입니다.

1. 지속적 세션 관리
일반 챗봇은 대화가 끝나면 컨텍스트를 잃지만, 몰트봇은 로컬 파일 시스템에 상태를 저장합니다. soul.md, user.md, memory/ 디렉토리 등을 통해 장기 기억을 구현하며, 이는 재시작 후에도 유지됩니다.

2. 도구 사용(Tool Use) 능력
현대 LLM의 핵심 기능인 Function Calling을 적극 활용합니다. 브라우저 제어, 파일 생성, API 호출 등 20개 이상의 도구를 상황에 맞게 선택하고 순차적으로 실행합니다.

3. 크론잡 통합
전통적인 Unix cron과 AI 에이전트를 결합한 독창적 접근입니다. 사용자의 자연어 명령을 cron 표현식으로 변환하고, 실행 시점에 이전 컨텍스트를 재구성하여 작업을 수행합니다.

한계점과 리스크

보안 및 프라이버시
몰트봇은 시스템 전체에 접근할 수 있으므로 악의적으로 사용될 경우 심각한 피해가 발생할 수 있습니다. 현재 버전은 오픈소스이지만, 코드를 완전히 검증하지 않고 사용하는 것은 위험합니다.

민감한 데이터 유출 가능성
의도하지 않은 작업 실행 (예: 이메일 자동 발송, 파일 삭제)
크론잡 오작동 시 반복적인 문제 발생

추천 대응책:

별도 컴퓨터 또는 가상 머신에서만 실행
중요한 계정은 몰트봇 브라우저와 분리
크론잡은 반드시 확인 후 활성화
정기적인 작업 로그 검토

정확도 및 신뢰성
LLM 기반 에이전트는 여전히 환각(hallucination) 문제를 가지고 있습니다. 영상에서도 몰트봇이 때때로 명령을 오해하거나 불완전한 결과를 생성하는 모습이 보입니다.

실제 사례에서의 제약:

복잡한 웹사이트 구조에서는 크롤링 실패 가능
API 변경 시 스킬이 작동하지 않을 수 있음
다단계 추론이 필요한 작업에서 중간에 실패

비용 문제
GPT-4 또는 Claude Opus 같은 고성능 LLM을 백엔드로 사용할 경우 API 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 특히 크론잡으로 반복 작업을 설정하면 월 비용이 수백 달러에 달할 수 있습니다.

최적화 전략:

간단한 작업은 저렴한 모델(GPT-3.5, Claude Haiku) 사용
로컬 오픈소스 모델 활용 (Llama, Mistral 등)
크론잡 빈도를 필요 최소한으로 제한

업계 트렌드와의 연결

몰트봇의 등장은 AI 에이전트 시대의 본격 개막을 상징합니다. 2024년 말부터 2026년 초까지 다음과 같은 트렌드가 가속화되고 있습니다:

1. 에이전트 프레임워크의 폭발적 성장

AutoGPT, BabyAGI, LangChain Agents
몰트봇은 이 중 가장 사용자 친화적인 구현

2. 브라우저 자동화의 진화

Playwright, Selenium을 넘어 LLM 기반 지능형 크롤링
Computer Use API (Anthropic)와 유사한 접근

3. 개인 비서 AI의 현실화

단순 질의응답을 넘어 실제 작업 수행
차량 구매 사례는 이의 극단적 예시

향후 전망:

6개월 내: 주요 SaaS 도구들의 공식 에이전트 API 출시
1년 내: 기업용 에이전트 플랫폼의 표준화
2년 내: 개인 비서 AI가 스마트폰의 필수 기능으로 자리잡을 것

핵심 인사이트

영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:

1. AI 에이전트는 이제 실용 단계에 진입했으며, 몰트봇은 가장 접근하기 쉬운 구현체이다

단순 챗봇 시대는 끝났습니다. 몰트봇처럼 실제 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트가 빠르게 보급되고 있습니다. 특히 차량 구매 사례는 AI가 단순 정보 제공을 넘어 협상, 계약, 거래 완료까지 처리할 수 있음을 증명합니다. 지금 당장 남는 컴퓨터에 설치하고 간단한 일일 뉴스 브리핑부터 시작해보세요. 크론잡 기능으로 반복 작업을 자동화하면 매일 30분 이상의 시간을 절약할 수 있습니다.

2. 보안은 선택이 아닌 필수이며, 전용 환경에서만 실행해야 한다

몰트봇은 시스템 전체를 제어할 수 있으므로 메인 컴퓨터에 설치하면 이메일 유출, 의도하지 않은 파일 삭제, 자동 결제 등의 위험이 있습니다. 영상 제작자가 별도 맥북을 사용한 것은 매우 현명한 선택입니다. AWS나 GCP의 저가형 가상 머신(월 $5~10)을 빌려서 사용하거나, 집에 남는 노트북이 있다면 그것을 전용 서버로 활용하세요. 텔레그램 통합을 설정하면 어디서든 안전하게 제어할 수 있습니다.

3. 크론잡 스케줄링은 개인 생산성 혁명의 핵심이며, 반복 작업을 완전 자동화할 수 있다

“매일 오전 9시에 경쟁사 가격 확인”, “주말마다 이번 주 일정 요약”, “매시간 특정 키워드 뉴스 모니터링” 등 한 번 설정하면 무한 반복되는 작업을 자연어로 명령할 수 있습니다. 전통적인 cron은 스크립트 작성 능력이 필요했지만, 몰트봇은 대화만으로 설정이 완료됩니다. 가장 효과적인 첫 프로젝트는 업무에 필수적이지만 매일 반복되는 루틴(메일 정리, 리포트 생성, 데이터 수집)을 찾아 자동화하는 것입니다.

4. 몰트 허브의 오픈소스 스킬 생태계는 무한한 확장성을 제공하며, 커뮤니티 기여가 핵심이다

Excel, 이메일, 캘린더 등 기본 스킬만으로도 충분히 강력하지만, 몰트 허브에서는 수백 개의 커뮤니티 제작 스킬이 공유되고 있습니다. 특정 업무에 특화된 스킬(예: 부동산 시장 분석, 주식 포트폴리오 리밸런싱, SEO 자동 감사)은 공개 저장소에서 찾거나 직접 제작할 수 있습니다. 마크다운 파일 형식이므로 프로그래밍 경험이 없어도 기존 스킬을 수정하여 사용할 수 있습니다. 장기적으로는 자신만의 스킬 라이브러리를 구축하는 것이 경쟁력이 될 것입니다.

5. LLM 백엔드 선택은 비용과 성능의 균형이며, 로컬 모델도 충분히 실용적이다

GPT-4나 Claude Opus는 강력하지만 비용이 많이 듭니다. 간단한 작업(뉴스 요약, 일정 확인)은 GPT-3.5나 Claude Haiku로 충분하며, 비용은 1/10 이하입니다. 고사양 PC를 보유했다면 Llama 3.1 70B 같은 로컬 모델도 고려할 가치가 있습니다. 핵심은 작업 복잡도에 따라 모델을 전환하는 전략입니다. 예를 들어 브리핑은 저가 모델로, 복잡한 분석은 고성능 모델로 설정하면 월 비용을 80% 이상 절감할 수 있습니다.

이 글은 YouTube 자동 생성 자막(자막 추출일: 2026-01-29)을 바탕으로 작성되었습니다. 영상의 핵심 내용을 정리한 것이므로, 보다 완전한 이해를 위해서는 원본 영상 시청을 권장합니다.

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