Andrew Ng(앤드류 응) 교수 팀이 OpenWorker라는 오픈소스 AI 도구를 공개했다. 한 줄로 말하면 이렇다. "매일 하는 잡무를 대신 끝내주는 AI." 홈페이지의 표현을 그대로 옮기면 "AI that gets your everyday tasks done" — 답을 주는 게 아니라 일을 끝낸다는 것이 이 도구의 전부다.
먼저 오해 하나를 풀고 시작하자. 이름과 분위기 때문에 opencode나 Claude Code 같은 "개발자용 코딩 도구"로 생각하기 쉽지만, OpenWorker는 그쪽이 아니다. 코딩 도구는 터미널에서 코드를 짜는 개발자를 돕는다. OpenWorker는 메일 정리, 미팅 준비, 보고서 초안, 일정 조율 같은 사무 업무를 하는 모든 직군을 돕는 데스크톱 앱이다. 개발자만의 물건이 아니라는 뜻이다.
ChatGPT와 무엇이 다른가
세 가지가 다르다. 이 세 가지가 OpenWorker를 이해하는 열쇠다.
1. 답이 아니라 결과물을 준다. ChatGPT에 "고객 미팅 준비 도와줘"라고 하면 준비하는 방법을 알려준다. OpenWorker는 실제로 내 메일과 캘린더를 뒤져 그 고객 관련 내용을 모으고, 한 장짜리 브리핑 문서를 파일로 만들어 책상에 올려놓는다. GitHub 소개 문구가 이 차이를 정확히 짚는다 — "delivers finished work, not just chat"(채팅이 아니라 완성된 일을 내놓는다).
2. 내가 쓰는 도구 안에서 일한다. Slack, Gmail, 캘린더, Notion, Jira 같은 도구에 연결되어, 그 안에서 자료를 읽고 초안을 만든다. 내가 자료를 긁어다 붙여넣을 필요가 없다.
3. 중요한 행동 전에 반드시 물어본다. 메일을 실제로 보내거나, 파일을 쓰거나, 명령을 실행하기 직전에 멈추고 나에게 확인을 받는다. 이걸 "승인 게이트"라고 부른다. 사람이 최종 결정권을 쥔 채로 위임하는 구조다.
전부 내 컴퓨터 안에서 돈다
OpenWorker의 또 다른 핵심은 **로컬 우선(local-first)**이다. 클라우드 서버에 내 데이터를 올려두고 돌리는 방식이 아니라, 에이전트의 두뇌도, 대화 내용도, 연결 계정의 토큰도, 모델 API 키도 전부 내 컴퓨터의 로컬 보관소에 남는다. 클라우드로 나가는 것은 각 서비스에 로그인할 때 필요한 인증(OAuth) 신호 정도다.
구조는 세 층으로 단순하다. 위에는 내가 보는 데스크톱 앱, 가운데는 실제로 일을 처리하는 로컬 에이전트 서버, 아래에는 그 서버가 손을 뻗는 내 파일·내 도구·내 모델이 있다. 엔진은 Andrew Ng 팀이 만든 오픈소스 라이브러리 aisuite 위에 올라가 있다. 여러 AI 모델을 하나의 방식으로 부르고, 도구와 MCP(외부 도구 연결 규격)를 붙일 수 있게 해주는 계층이다.
붙일 수 있는 도구와 쓸 수 있는 모델
연결 도구 25종 이상 — GitHub, Slack, Jira, Notion, Linear, HubSpot, Outlook, monday.com, Gmail, Google Calendar, 그리고 내 터미널과 로컬 파일. 영업·마케팅·EA(비서)·운영 역할별로 미리 짜인 워크플로 템플릿도 함께 제공된다.
모델은 내가 고른다 — OpenAI, Anthropic(Claude), Google Gemini, DeepSeek, Mistral, Grok(xAI), Qwen, Kimi(Moonshot), MiniMax, GLM(Z.ai) 등을 지원하고, 인터넷 연결 없이 돌리고 싶으면 Ollama로 내 컴퓨터 안의 로컬 모델을 쓸 수도 있다. 중요한 점: OpenWorker 자체는 무료·오픈소스이고, 모델 사용료는 내가 고른 provider(예: OpenAI, Anthropic)에 내 API 키로 직접 낸다. OpenWorker를 거쳐 돈이 나가지 않는다.
설치 — 두 갈래 길
비개발자라면: 앱을 받아서 연다
가장 쉬운 길이다. 홈페이지에서 앱을 내려받아 설치하고, 모델 키 하나만 넣으면 끝이다.
- openworker.com에서 앱 다운로드 (macOS 12+ Apple Silicon은 서명·자동 업데이트 지원, Windows 10/11 x64도 제공)
- 앱을 열고 모델 키를 하나 등록한다 (예: OpenAI 또는 Anthropic API 키). 혹은 Ollama를 가리키면 로컬 모델로 무료 실행
- 쓰고 싶은 도구를 연결한다 (Gmail, 캘린더, Slack 등 — 각 서비스 로그인 화면이 뜬다)
- "진짜 업무 하나"를 시켜본다
API 키가 없다면? OpenAI나 Anthropic 콘솔에서 결제수단을 등록하고 키를 발급받으면 된다. 이 부분은 계정·결제가 걸린 단계라, 직접 하시길 권한다.
개발자라면: 소스에서 직접
Python 3.10+, Node 20+, Rust 툴체인이 필요하다.
git clone https://github.com/andrewyng/openworker
cd openworker
bash packaging/setup_dev_env.sh
.venv/bin/openworker-server --cwd ~/some/project --port 8765
# 두 번째 터미널에서 GUI 실행
cd surfaces/gui
npm install
npm run dev
일이 처리되는 방식 — 승인 게이트가 핵심
시켜놓고 자리를 비워도 마음이 놓이는 이유가 여기 있다. OpenWorker는 요청을 받으면 스스로 계획을 세우고 내 도구에서 자료를 모으지만, 되돌릴 수 없는 행동(보내기·쓰기·명령 실행) 앞에서는 반드시 멈춘다.
자리를 비운 사이 돌아간 자동 실행이 승인이 필요한 지점에 도달하면, 제멋대로 진행하지 않고 "물어볼 것들"을 앱 안의 받은편지함(inbox)에 쌓아둔다. 돌아와서 하나씩 승인·수정하면 된다. 이 설계 덕분에 "AI가 실수로 엉뚱한 메일을 보냈다" 같은 사고를 구조적으로 막는다.
바로 쓰는 실무 프롬프트
OpenWorker는 채팅창에 자연어로 시키면 된다. 다만 결과물이 좋으려면 프롬프트에 세 가지를 넣는 습관이 중요하다.
- 결과물의 형태를 지정한다 — "표로", "한 장 브리핑으로", "슬랙 초안으로"
- 도구와 범위를 지정한다 — "지난 2주 Gmail에서", "이번 스프린트 Jira에서"
- 승인 지점을 지정한다 — "보내기 전에 나한테 먼저 보여줘", "게시하지 말고 초안만"
아래는 역할별로 그대로 복사해 쓸 수 있는 예시다.
영업 — 고객 브리핑
지난 2주간 내 Gmail과 캘린더에서 '한화생명' 관련 메일과 미팅을 모아,
이 고객의 현재 상황 · 미해결 이슈 · 다음 액션을 한 장 브리핑으로 만들어줘.
표 형태로 정리하고, 어디에도 메일 보내지 말고 초안 문서로만 저장해줘.
EA/비서 — 일정 정리
다음 주 내 구글 캘린더에서 서로 겹치는 일정과, 이동시간이 부족한 연속 미팅을 찾아줘.
문제가 되는 일정과 재조정 제안을 표로 만들어줘.
아직 누구에게도 메일 보내지 말고, 제안 초안만 보여줘.
마케팅 — 콘텐츠 초안
우리 블로그 최근 글 5개(URL 첨부)를 읽고, 링크드인용 짧은 글 5개 초안을 써줘.
톤은 정보 위주로, 이모지는 최소한으로.
게시하지 말고 각각 문서 파일로 저장해줘.
운영 — 스프린트 상태 점검
Jira와 GitHub에서 이번 스프린트 진행 상황을 훑어서,
지연 위험이 있는 이슈와 담당자를 표로 정리하고 3줄 요약을 만들어줘.
슬랙에 보낼 초안까지 만들되, 전송은 내가 승인할게.
매일 아침 자동으로 — 스케줄과 슬랙
OpenWorker는 반복 업무를 정해진 시간에 자동 실행할 수 있다. 아침 브리핑, 주간 리포트, 특정 채널 감시 같은 것을 예약해두면 결과가 전체 실행 기록(transcript)과 함께 앱에 쌓인다.
아침 브리핑 예약 프롬프트
매일 아침 8시에:
어제 이후 받은 메일 중 답장이 필요한 것, 오늘 일정,
내가 언급된 슬랙 스레드를 모아 한 페이지 브리핑으로 만들어 앱에 남겨줘.
어떤 것도 자동으로 답장하지 말고, 답장이 필요한 건 목록으로만.
슬랙에서 채널에 @OpenWorker를 멘션하면, 내 데스크톱에서 세션이 열려 내 도구로 일을 처리하고, 답을 스레드 답글로 돌려준다. 팀 채널에서 바로 부려 쓸 수 있다는 뜻이다.
안전하게 시작하는 법 — 비개발자를 위한 3가지
- 승인 게이트를 절대 끄지 말 것. 처음엔 "보내기·쓰기 전에 항상 물어봐"를 기본값으로 두자. 익숙해진 다음에 판단하면 된다.
- 읽기 전용 업무부터 시작하라. 첫 주에는 "정리해줘", "요약해줘", "초안 만들어줘"처럼 아무것도 보내지 않는 일만 시켜서 결과물의 품질과 성향을 파악하자. 실제 발송·게시는 그다음이다.
- 모델 비용을 기억하라. 무료인 건 OpenWorker 앱이고, 모델 사용료는 내 API 키로 나간다. 큰 자료를 통째로 훑는 작업은 비용이 커질 수 있으니, 범위를 "지난 2주", "이 채널만"처럼 좁혀 지시하는 게 좋다. 비용이 걱정되면 Ollama 로컬 모델로 연습해도 된다.
언제 유용하고, 언제 아닌가
잘 맞는 일 — 여러 도구에 흩어진 자료를 모아 한 장으로 정리하는 일, 반복되는 아침 브리핑·주간 리포트, 초안 만들기(메일·글·문서), 일정 조율 제안. 즉 "매번 손이 가지만 판단은 단순한" 업무다.
아직 사람이 해야 하는 일 — 최종 발송·게시 결정, 민감한 협상, 법적·재무적 사인오프. OpenWorker의 산출물은 검토용 초안이라는 전제로 설계되어 있다. 승인 게이트가 있는 이유이기도 하다.
정리
OpenWorker가 보여주는 방향은 분명하다. AI를 "물어보는 창"이 아니라 **"일을 끝내는 동료"**로 쓰는 것, 그리고 그 동료를 내 컴퓨터 안에서 내 승인 아래 두는 것이다. 답을 잘 주는 AI는 이미 많다. 지금 벌어지는 경쟁은 결과물을 내놓고, 도구를 직접 다루고, 사람의 통제선을 지키는 에이전트 쪽으로 옮겨가고 있다.
AX LABS는 이런 에이전트를 조직의 실제 업무 흐름에 맞게 설계하고, 팀이 직접 다룰 수 있도록 교육하는 일을 합니다. 우리 팀 업무에 맞는 에이전트 체계를 만들고 싶다면 문의하기 →
참고
- OpenWorker 홈페이지: https://openworker.com/
- andrewyng/openworker — 소스와 설치 안내: https://github.com/andrewyng/openworker
- aisuite — OpenWorker의 엔진이 되는 오픈소스 라이브러리: https://github.com/andrewyng/aisuite
