싱가포르 외교부 장관 연설》「가재(샤오룽샤)」를 설치하고 끌 엄두를 못 냈다! AI Agent를 써본 적 없는 관료가 감히 국가 통치를 논할 수 있는가?

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싱가포르 외교부 장관 Vivian Balakrishnan은 5월 16일 AI Engineer Singapore 컨퍼런스에서 오픈소스 프레임워크 NanoClaw를 사용하여 구축한 AI 제2의 뇌를 직접 선보였습니다. 이 시스템은 8GB 메모리만 탑재된 Raspberry Pi에서 구동되며, 3개월 후 그는 무대 위에서 현재 널리 회자되는 "이제는 이것을 끄는 것이 두렵다"라는 말을 남겼습니다. 싱가포르 AI Engineer Singapore 컨퍼런스 무대 위에는 기술 전문가처럼 보이지 않는 한 신사가 서 있었습니다. 그는 자신을 '은퇴한 안과 외과 의사'라고 소개하며, 정계에 너무 오래 머물렀던 탓인지 이 자리에 서 있는 자신이 마치 사기꾼처럼 느껴진다고 덧붙였습니다. 객석에는 AI Engineer Singapore 컨퍼런스의 청중인 엔지니어, 개발자, 프론트엔드 모델 팀원들이 앉아 있었습니다. 이 '사기꾼'은 싱가포르 현직 외교부 장관 Vivian Balakrishnan이었습니다. 3개월 전 그는 2~3년 전 구매한 8GB 메모리의 Raspberry Pi에 자신의 AI 비서를 직접 구축했습니다. 3개월 사용 후 그는 무대에서 이렇게 말했습니다. "솔직히 말해서, 이제는 이것을 끄는 것이 두렵습니다." Balakrishnan은 처음에는 OpenClaw의 열풍에 휩쓸렸으나, 자신의 직무상 보안이 가장 중요한 문제였기에 그 길은 적합하지 않다고 판단했고, 이후 누군가로부터 NanoClaw를 소개받았습니다. NanoClaw는 Anthropic의 Claude Agent SDK를 기반으로 구축된 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, WhatsApp, Telegram, Slack에 연결할 수 있으며 기억 기능과 스케줄링 기능을 갖추고 있습니다. 전체 프로젝트 코드는 약 500줄 정도로 짧아 Claude의 컨텍스트 윈도우 일부만 차지합니다. Balakrishnan은 NanoClaw의 코드가 자신 같은 초보자도 읽을 수 있을 만큼 짧고 샌드박스화되어 있다고 말했습니다. 그는 외과 의사로서의 경험을 빌려 이 선택을 설명했습니다. 수술실에는 일상적인 수술이란 없으며, 반드시 문제가 발생하고 고장 나기 마련인데, 그때 그것이 경계 안에서 고장 나기를 바란다는 것입니다. 샌드박스화는 에이전트를 격리된 상자에 가두는 것으로, '실수가 발생해도 통제 가능해야 한다'는 그의 직관과 일치했습니다. NanoClaw의 또 다른 장점은 설정 파일이 거의 없다는 점입니다. 모든 커스터마이징 작업은 LLM이 수행하므로, NanoClaw를 사용하는 모든 사람은 각자 자신에게 맞게 튜닝된 서로 다른 시스템을 운영하게 됩니다. 그가 왜 이 시스템이 필요한지 이해하려면 그의 일상을 봐야 합니다. Vivian Balakrishnan은 이번 달에만 12개국을 방문하여 수백 명을 만날 예정이며, 방문하는 곳마다 해당 국가의 경제, 지리, 문화, 역사, 그리고 전쟁과 평화에 대해 파악해야 합니다. 모든 외교관은 거대한 인지 부하를 짊어지고 있습니다. 그는 배경 지식이 필요할 때 즉시 얻을 수 있고, 깊이 파고들어야 할 때는 꼬리에 꼬리를 물고 추적할 수 있는 시스템을 원했습니다. NanoClaw는 그가 WhatsApp을 통해 자신의 에이전트와 대화할 수 있도록 하는 기본 플랫폼을 제공합니다. 이 부분은 브라우저에서 WhatsApp을 작동하는 방식을 시뮬레이션하여 가상 터미널 역할을 하는 Baileys라는 소프트웨어를 사용합니다. Vivian Balakrishnan은 이것이 Meta가 의도한 WhatsApp 사용 방식과는 완전히 일치하지 않을 것이라고 농담 섞인 말을 하기도 했습니다. 그는 자신과 같은 사람에게 AI의 가장 뛰어난 기능은 '기억'이라고 생각합니다. 그는 그래프 구조로 구축된 기억 시스템인 Mnemon이라는 비주류 소프트웨어를 찾았습니다. 그 안에는 실체(entity)가 있고, 실체와 실체 사이에는 인과관계, 시간적 선후 관계, 의미론적 관계가 기록됩니다. 키워드 검색에 얽매이지 않기 위해 그는 로컬에서 Ollama와 임베딩 모델을 실행하여 의미론적 검색을 내장했습니다. 음성 부분은 Whisper에 맡겼는데, 타이핑만 하는 것이 아니라 말로 소통하고 에이전트와 대화하고 싶었기 때문입니다. 이 모든 것을 결합한 후 그는 데이터를 입력하기 시작했습니다. 자신의 연설문,

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