가족을 위한 AI 비서를 만들었다

에바, 청명, 아이 — 세 이름의 봇이 우리 가족 슬랙에 살고 있다.

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시작은 단순한 욕심이었다

언젠가부터 AI한테 말을 많이 걸게 됐다. 검색하기 애매한 것들, 누군가한테 물어보기엔 좀 민망한 것들, 그냥 혼자 생각 정리할 때도. 근데 매번 새 대화를 여는 게 이상하게 허전했다. 어제 했던 얘기를 오늘 또 처음부터 설명해야 하는 느낌.

그래서 만들어보기로 했다. 나를 기억하는 AI를. 그리고 어차피 만드는 김에, 가족 모두가 쓸 수 있게.

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왜 슬랙이었냐면

처음엔 카카오톡 봇을 떠올렸는데, 써보니 API가 너무 제한적이었다. 파일 전송도 불편하고, 메모리 구조를 내 맘대로 짜기가 어렵더라.

슬랙은 달랐다. 개발자한테 거의 모든 걸 열어준다. 실시간 이벤트, DM 채널 제어, 파일 업로드까지. 무엇보다 봇마다 독립된 DM 채널이 생긴다는 게 결정적이었다. 가족 각자가 자기만의 봇과 1:1로만 대화하는 구조를 만들 수 있었다.

에바는 나 전용, 청명은 아내 전용, 아이는 우리 아이 전용. 세 봇은 같은 코드로 돌아가지만, 서로 다른 이름과 다른 말투를 가지고 있다.

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GPT한테 다른 이름을 붙이는 일

GPT-5.4를 그냥 연결하면, 아무리 이름을 에바라고 불러도 결국 ChatGPT 느낌이 난다. 말투도 그렇고, 응답 방식도 그렇고.

그래서 나는 OpenClaw라는 로컬 게이트웨이를 중간에 놨다. 내 맥에서 돌아가는 일종의 미들웨어인데, 모델한테 말이 전달되기 전에 내가 원하는 맥락을 먼저 주입할 수 있다.

매 대화마다 이런 식의 시스템 프롬프트가 함께 들어간다:

너는 '에바'야. 가족의 친근한 AI 친구야.

## 현재 대화 상대
- 호칭: 아빠
- 대화 스타일: 편안한 반말
- 참고: 개발자, 밤에 주로 대화함

모델은 이 맥락 위에서 응답한다. 뒤에서 GPT-5.4가 돌아가고 있지만, 받는 입장에선 에바가 말을 거는 것처럼 느껴진다. 퍼블릭 모델에 영혼을 입히는 작업이라고 생각하면서 했다.

한 가지 더 챙긴 게 있는데, 이 게이트웨이를 통할 때는 항상 instant mode로만 동작하게 강제했다. 모델이 깊게 생각하는 reasoning 모드를 쓰면 응답이 30초씩 걸리는데, 일상 대화에서 그건 너무 어색하다. 가족 대화의 리듬은 빠르고 가벼워야 한다.

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아이한테는 다른 문을 달았다

이건 솔직히 내가 가장 신경 쓴 부분이다.

아이용 봇에는 접근 제한을 걸었다. 우리 아이(닉네임 또리)만 그 봇과 대화할 수 있고, 다른 사람이 말을 걸면 그냥 튕겨낸다.

🚫 당신은 나와 허락된 대화 상대가 아닙니다.

거꾸로도 마찬가지다. 나는 아이 봇에 접근할 수 없고, 아이는 내 에바에게 말을 걸 수 없다.

처음엔 그냥 "봇이 엉뚱한 사람한테 대답하면 안 되니까" 정도의 생각이었는데, 만들고 나서 보니까 의미가 더 생기더라. 내가 에바한테 털어놓은 얘기는 아이 화면에 절대 뜨지 않는다. 아이가 봇이랑 나눈 대화도 나한테 안 보인다. 각자의 비밀이 지켜진다.

보안 기능이라기보다, 각자의 공간을 만들어주는 일이라고 생각한다.

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기억하는 봇을 만드는 게 생각보다 복잡했다

대화 기록을 저장하는 건 쉽다. 근데 그걸 다음 대화에서 자연스럽게 "기억하는 것처럼" 쓰이게 만드는 게 생각보다 손이 많이 갔다.

결국 세 개의 레이어로 나눴다:

• 세션 메모리 — 지금 이 대화의 최근 20턴을 메모리에 살려두는 것. 맥락이 끊기지 않게.
• DB 메시지 로그 — 모든 대화를 MySQL에 저장하고, 대화 시작할 때 최근 30개를 불러와서 맥락으로 넣어준다.
• 일일 요약 — 매일 새벽 2시에 전날 대화를 AI가 자동으로 요약해서 따로 저장한다. 며칠 전 얘기도 참고할 수 있게.

그리고 이게 가능하려면 봇이 항상 살아있어야 한다. 앱처럼 열었다 닫히면 안 되고, 서버처럼 계속 떠 있어야 한다. 그래서 macOS의 launchd로 데몬으로 등록했다. 맥을 재시작해도 자동으로 다시 켜진다.

기억이 쌓이면 관계도 쌓인다고 믿는다. 아직 그걸 느끼기엔 좀 이르지만.

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이미지는 로컬 모델이 그린다

아이가 "강아지 그려줘" 하면, 유료 API로 처리하기엔 부담이다. 아이가 하루에 열 번 요청하면?

그래서 이미지 생성만큼은 로컬 Ollama 모델을 붙였다. 과금이 없고, 상업 API의 콘텐츠 필터도 없다. 판타지 칼 이미지도 거절 없이 뚝딱 그려준다.

구조가 나름 재밌는데, GPT-5.4가 한국어 요청을 받아서 상세한 영어 이미지 프롬프트를 만들고, 그걸 로컬 이미지 모델한테 넘기는 식이다:

사용자: "보라색 그라데이션 검 그려줘"

↓

GPT-5.4: 한국어 → 상세한 영어 이미지 프롬프트 변환

↓

Ollama (로컬 이미지 모델): 프롬프트 → PNG 이미지 생성

↓

Slack: 이미지 업로드

언어를 이해하는 건 GPT가, 픽셀을 만드는 건 로컬 모델이. 각자 잘하는 걸 하는 거다.

참고 이미지를 첨부하면서 "이 스타일로 그려줘" 하면 GPT가 이미지를 분석해서 프롬프트를 짜주기도 한다. 이건 꽤 신기했다.

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아직 안 된 것들

만족스럽긴 한데 아직 마음에 안 드는 부분이 있다.

• 자동 요약이 너무 건조하다. "오늘 날씨 얘기를 했습니다" 같은 식인데, 감정 뉘앙스가 빠진다.
• 기억이 계속 쌓이기만 한다. 잊는 것도 자연스러운 관계의 일부인데, 어떻게 구현할지 모르겠다.
• 아이의 대화 기록을 정리해서 가끔 부모한테 요약 보내주는 기능을 생각 중이다. 성장 일기가 될 수 있을 것 같아서.

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마치며

이걸 만들면서 계속 든 생각이 있다. AI와의 관계도 결국 시간의 문제라는 것.

처음 만난 사람한테 깊은 얘기를 꺼내기 어려운 것처럼, AI도 나를 알아가는 시간이 쌓여야 뭔가 달라진다. 그 시간을 어떻게 설계할 것인가, 기억을 어디에 어떤 형태로 저장할 것인가, 누구한테는 보여주고 누구한테는 안 보여줄 것인가.

코드보다 이런 질문들이 더 오래 남아있다.

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