“Openwork Github” 완전 해부: 무료 오픈소스 AI 에이전트로 나만의 ‘Claude Cowork’ 만들기

요즘 AI 비서 하나쯤은 다들 쓰잖아요.
하지만 막상 써보면 이런 생각이 듭니다.

• “회사 문서를 클라우드에 다 올려도 되는 걸까…?”

• “구독료, 이번 달만 해도 툴값이 얼마야…”

• “내 컴퓨터에서 직접 돌아가는, 싸고 빠른 AI 없나?”

이 글에서 소개할 Openwork는 바로 그 틈새를 찌르는 도구입니다.
맥에서 돌아가는 로컬 우선(Local-first) 오픈소스 AI 에이전트로, GitHub에서 코드를 공개하고 있고, “내 API 키 + 내 모델로, 내 컴퓨터에서 실제 일을 대신 해주는 비서”를 지향합니다.

이 글 하나로 다음을 전부 가져가실 수 있습니다.

• Openwork가 정확히 무슨 툴인지 (Claude Cowork랑 뭐가 다른지)

• GitHub에서 다운로드·설치·실행하는 방법

• 실제 업무(리서치, 파일 정리, 문서 작성 등)에 바로 써먹는 워크플로 예시

• 보안·비용·생산성 관점에서 Openwork를 도입할지 말지 판단하는 체크리스트

Openwork 한 줄 정의부터: “내 맥에서 돌아가는 오픈소스 Claude Cowork”

Openwork란 무엇인가?

Openwork는 개발자 Or Hiltch 팀이 이틀짜리 해커톤으로 시작한 프로젝트입니다.
공식 소개는 이렇습니다.

“MIT 라이선스로 공개된, 빠르고 싸고 더 안전한 컴퓨터-사용 에이전트”

핵심 특징을 정리하면:

• 로컬 우선(Local-first)

  • MacOS 데스크톱 앱

  • 브라우저 열고, 파일 읽고, 폴더 정리하는 등 실제 컴퓨터 조작을 대신 수행

• 오픈소스 + MIT 라이선스

  • 소스코드가 GitHub에 공개

  • 마음대로 분석·수정·포크 가능

• BYOM(Bring Your Own Model)

  • Claude, OpenAI, DeepSeek 등 원하는 모델의 API 키만 넣으면 사용 가능

  • “모델 구독료 + 플랫폼 구독료” 이중 부담 대신, 모델 비용만 내면 됨

• 맥용 .dmg 설치 파일 제공

  • 터미널 싫어하는 비개발자도 설치 난이도 낮음

• 목표: Claude Cowork와 같은 “컴퓨터를 직접 사용하는 AI 비서”의 무료·오픈소스 대안

즉,

“웹 브라우저 안에서만 말로 대화하는 챗봇”이 아니라
“내 맥에서 마우스·키보드 대신 움직이는 디지털 동료”에 가깝습니다.

왜 GitHub에 있는 ‘Openwork’에 주목해야 할까?

1. 오픈소스라는 건, 결국 ‘신뢰 + 자유’ 이야기다

클라우드 기반 AI 툴의 가장 큰 불안은 두 가지입니다.

1. “정확히 어디까지 서버로 올라가는지 모른다.”

2. “가격·정책이 바뀌면, 나도 같이 휘둘린다.”

반면, Openwork는:

• 코드 전체가 GitHub에 공개
  ⇒ “무슨 데이터가 어디로 나가는지” 직접 확인 가능

• MIT 라이선스
  ⇒ 회사에서 써도, 커스터마이징해도, 상업 서비스에 얹어도 OK

클라우드 AI 서비스가 ‘렌터카’라면,
오픈소스 GitHub 프로젝트는 내가 직접 만지는 차에 가깝습니다.

2. 비용 구조가 다르다: “API 비용만 내면 끝”

Claude Cowork, 다른 상용 에이전트 툴들은 보통 이런 구조입니다.

• 월 구독료 + 모델 사용료(또는 구독료에 포함)

반면 Openwork는:

• 도구 자체는 무료

• 내가 선택한 LLM API(Claude, OpenAI 등)에 대해서만 과금

• 필요할 때만 실행 → 비용 탄력적 조절 가능

프리랜서, 스타트업, 사이드 프로젝트 팀에 특히 매력적입니다.

3. 로컬 워크플로에 최적화

Openwork는 “내 Mac에서 실제로 일해주는” 걸 전제로 설계되었습니다.

• 로컬 폴더 읽고, 파일 내용 이해하고, 정리하고

• 문서 작성하고, 브라우저 띄워 리서치하고

• 이 모든 과정이 내 머신 안에서 진행

중요 문서, 기밀 파일을 자꾸 클라우드에 올리는 게 고민이라면,
이 로컬 우선 접근은 생각보다 큰 차이를 만듭니다.

GitHub에서 Openwork 시작하기: 설치부터 첫 사용까지

아래는 전형적인 Openwork GitHub 워크플로 예시입니다.
(실제 레포 이름·구조는 약간 다를 수 있어, 개념 위주로 이해해주세요.)

1단계. GitHub 레포 찾기

1. GitHub에서 openwork ai 혹은 openwork로 검색
   (GitHub - accomplish-ai/openwork: The open source Al coworker that lives on your desktop)

2. MIT 라이선스, macOS용 데스크톱 앱, openwork_ai 관련 레포인지 확인

3. 레포 홈에서 다음 요소를 먼저 훑어보면 좋습니다:

   • README.md

   • LICENSE (MIT인지 확인)

   • releases 탭에 맥용 .dmg 릴리즈 존재 여부

   • 이슈(issues) 최근 활동 여부 → 프로젝트가 살아있는지 체크

2단계. 설치: .dmg 내려받아서 드래그 앤 드롭

대부분 이런 플로우입니다.

1. GitHub 레포의 Releases 탭으로 이동

2. 최신 버전의 .dmg 파일 다운로드

3. 더블클릭 → Openwork.app 를 Applications 폴더로 드래그

4. 첫 실행 시:

   • “신뢰할 수 없는 개발자” 경고 → 시스템 설정 > 보안 및 개인정보 보호 에서 허용

   • 화면 제어/접근성 권한 요청 → 에이전트가 화면을 보고 클릭해야 하므로 필수

3단계. 모델 & API 키 연결

Openwork의 핵심은 “모델은 내가 선택한다”입니다.

1. Openwork 앱 실행 → 설정(Settings)으로 이동

2. Models 또는 API 항목에 다음 중 하나 입력:

   • Anthropic Claude API 키

   • OpenAI API 키

   • 기타 지원하는 오픈소스·상용 LLM의 키

3. 기본 모델 설정:

   • 일반 작업: 최신 Claude / GPT-4 계열

   • 비용 민감: 소형 모델이나 저가형 모델 선택

이제 준비 끝입니다.
이후 작업은 “프롬프트 + 워크플로”로 진행됩니다.

Openwork로 할 수 있는 실제 업무 5가지

1. 리서치 대행: 브라우저 켜고 조사까지 대신

예를 들어 이런 식으로 지시할 수 있습니다.

“MacOS에서 돌아가는 오픈소스 AI 에이전트 3개를 비교 정리해줘.
기능, 라이선스, GitHub 스타 수, 마지막 커밋 날짜 기준으로 표로 만들어.
출처 링크도 함께.”

Openwork 워크플로:

1. 브라우저 실행 → 검색

2. 상위 결과 페이지 열기

3. GitHub/공식 문서 확인

4. 정보 표로 정리 → 결과를 마크다운/문서로 저장

바로 적용 팁

• “표로 만들어줘”, “마크다운으로 정리해줘” 같은 형식 요청을 반드시 포함

• “출처 URL 포함”을 습관처럼 붙여주면 검증이 쉬워집니다.

2. 로컬 폴더 자동 정리

예:

“Downloads 폴더 정리해줘.

• PDF는 /Documents/Research로

• 이미지(jpg, png)는 /Pictures/Inbox로

• 30일 지난 zip은 휴지통으로 보내.”

Openwork는:

• 지정 폴더 스캔

• 확장자·파일명 조건으로 분류

• 규칙에 따라 폴더 이동/삭제

주의할 점

• 초기에는 “삭제” 대신 “별도 폴더로 이동”만 시켜서 검증하는 게 안전합니다.

• 규칙이 맞는지 1~2번은 수동으로 검토해보세요.

3. 회의록·요약 문서 자동 생성

1. 회의 녹음 → 텍스트로 변환 (별도 STT 도구 사용 가능)

2. Openwork에 지시:

“이 텍스트 파일을 읽고,

• 회의 목적

• 주요 결정 사항

• 담당자별 액션 아이템
  을 한 페이지짜리 정리 문서로 만들어줘.
  포맷은 마크다운으로.”

3. 결과를 .md 또는 .docx 로 저장

팀에서 매일 열리는 스탠드업 회의, 클라이언트 미팅 등에서 시간 절약 효과가 매우 큽니다.

4. 프로젝트 온보딩 패킷 자동 생성 (개발자용)

GitHub 레포를 처음 보는 신입이 있다고 가정해보겠습니다.

“이 프로젝트 폴더를 분석해서,

• 기술 스택

• 주요 디렉토리 설명

• 빌드/실행 방법

• 자주 쓰이는 스크립트
  를 포함한 ‘신규 입사자용 온보딩 가이드’를 작성해줘.”

Openwork는:

• package.json, pyproject.toml, Dockerfile 등 메타 정보를 읽고

• 디렉토리 구조 파악

• 문서 형태로 정리

사실 이 작업은 기존 팀원 입장에서 가장 귀찮은 일 중 하나인데, Openwork로 상당 부분 자동화할 수 있습니다.

5. 콘텐츠 제작 보조: 블로그 초안부터 이미지 아이디어까지

예: 기술 블로그를 운영하는 상황.

“이 GitHub 레포(Openwork) README를 읽어보고,

• ‘Openwork GitHub 사용법’ 블로그 글 아웃라인

• SEO 키워드 10개

• 메타 디스크립션 2개
  를 한국어로 작성해줘.”

Openwork는 로컬에 클론된 레포를 읽어:

• 기능 요약

• 실제 사용 플로우

• 차별점
  을 글 구조로 정리해줍니다.

이후 사람이 다듬기만 해도 퀄리티 높은 글이 빠르게 나옵니다.

Claude Cowork vs Openwork: 뭐가 다르고, 언제 뭘 써야 할까?

Claude Cowork가 유리한 점

• 완성도 높은 UX

  • 몇 번 클릭이면 거의 모든 작업 구성이 끝남

• 모델·에이전트 통합 설계

  • Anthropic이 직접 Claude에 최적화해 설계

• 별도 셋업 부담 적음

  • IT 지식이 없어도 사용 가능

Openwork가 유리한 점

• 비용 유연성

  • 도구는 무료, 모델 사용량만 지불

• 커스터마이징 자유도

  • 오픈소스이므로 직접 수정/확장 가능

• 보안·프라이버시

  • 로컬에서 돌아가는 워크플로 중심

  • 민감 데이터 다루는 조직에 유리

• 툴 락인(lock-in) 최소화

  • 특정 회사 툴에 묶이지 않고, 모델만 교체해가며 사용 가능

이런 사람에게 Openwork가 더 잘 맞는다

• AI 에이전트를 팀/제품에 깊이 통합하려는 개발자·스타트업

• 구독료가 부담되는 프리랜서·1인 기업

• 보안 민감한 문서/코드를 다루는 팀 (로펌, 연구소, 스타트업 R&D 등)

• 오픈소스 생태계에서 직접 기여/수정하고 싶은 개발자

Openwork GitHub 활용, 이렇게 하면 더 잘 쓸 수 있다

1. GitHub Issues & Discussions 적극 활용

• 버그 리포트

• 기능 제안

• 사용 팁 공유

오픈소스 프로젝트의 품질은 커뮤니티 활동량과 비례하는 경우가 많습니다.
Issue/Discussion가 활발하면 향후 유지보수 가능성도 커집니다.

2. 초보자라면 “문서 기여”부터 시작

코드 기여가 부담된다면, 다음부터 시작해보세요.

• README 한글 번역 / 개선

• 설치 가이드에 스크린샷 추가

• “자주 묻는 질문(FAQ)” 섹션 작성

문서는 곧 진입장벽을 낮추는 열쇠라서, 프로젝트에서 정말 고마워하는 기여입니다.

3. 내부 자동화 스크립트와 연결하기

• Openwork가 할 일

  • 브라우저 조작, 파일 정리, 문서 내용 생성

• 기존에 쓰던 셸 스크립트 / Python 스크립트

  • 빌드/배포, 데이터 파이프라인, 테스트 실행 등

이 둘을 적절히 연결하면:

• “코드 분석 → 테스트 → 결과 요약 → 슬랙 보고”
  같은 워크플로를 반자동으로 만들 수 있습니다.

도입 전 체크리스트: Openwork 쓸까 말까, 5분 결정 가이드

1. 환경

   • MacOS를 주력으로 사용하고 있는가?

   • (현재는 맥 중심이므로 Windows/Linux에서는 제약이 있을 수 있음)

2. 보안

   • 민감 데이터를 클라우드에 올리기 꺼려지는가?

   • 로컬 우선 도구에 대한 필요성이 높은가?

3. 예산

   • 구독 기반 AI 에이전트 툴이 부담되는가?

   • 대신 “LLM API 비용”은 일정 부분 감수할 수 있는가?

4. 기술 역량

   • GitHub 레포를 보고 최소한 설치/설정 정도는 할 수 있는가?

   • 필요하다면 간단한 코드 수정/PR도 시도해볼 의향이 있는가?

5. 사용 목적

   • 단순 챗봇보다, 실제 컴퓨터 사용을 자동화할 니즈가 있는가?

   • 리서치, 파일 정리, 문서 자동화 등이 반복 업무의 상당 부분을 차지하는가?

3개 이상 “예”라면, Openwork는 충분히 시도해볼 가치가 있습니다.

마무리: 이 글의 핵심 3줄 요약

1. Openwork는 Claude Cowork의 무료·오픈소스 대안으로, Mac에서 돌아가는 로컬 우선 AI 컴퓨터-사용 에이전트입니다.

2. GitHub에서 소스를 공개하고 MIT 라이선스로 제공해, 비용·보안·커스터마이징 측면에서 자유도가 매우 높습니다.

3. 리서치, 파일 정리, 회의록 작성, 온보딩 문서 생성 등 반복적인 지식 노동을 자동화하는 데 특히 강점을 보입니다.

지금 해볼 수 있는 다음 액션 3가지

1. GitHub에서 “openwork ai” 검색

   • README와 Releases를 한 번 훑어보고, 실제로 .dmg를 설치해보세요.

2. 하루에 30분씩 쓰는 반복 업무 하나를 골라주세요.

   • “이걸 Openwork에 맡길 수 있을까?”를 기준으로 최소 1개 워크플로를 설계해보세요.

   • 예: 리서치 요약, 다운로드 폴더 정리, 회의록 정리 등

3. 사용해본 경험을 기록하고 공유하기

   • 팀 노션/슬랙, 혹은 블로그/노트에

   • “무엇을 맡겼고, 무엇이 좋았고, 무엇이 아쉬웠는지” 남겨두면,

   • 이후 팀 차원 도입/커스터마이징에 큰 도움이 됩니다.

Openwork GitHub를 제대로 활용하면,
“AI가 내 일을 뺏는다”가 아니라 “AI가 내 잡무를 대신한다”는 걸 아주 실감나게 느끼게 되실 겁니다.

원하시면, 다음에는

• “Openwork + GitHub 레포 기반 개발자 온보딩 자동화”

• “Openwork와 잘 어울리는 LLM 조합 추천”
  같은 실전 튜토리얼도 단계별로 풀어드리겠습니다.