2026년 2월 1일, 홍콩대학교 데이터 사이언스 연구소(HKUDS)에서 nanobot이 공식 출시됐습니다. AI 에이전트 분야에서 화제를 모은 Clawdbot(현 OpenClaw)이 43만 줄 이상의 코드로 구성된 거대한 프로젝트인 반면, nanobot은 단 4,000줄의 코드로 핵심 기능을 구현했습니다. 99%나 가벼운 구조입니다.
"개인용 JARVIS를 만들고 싶지만 Clawdbot은 너무 복잡하다"는 개발자들의 불만에서 nanobot이 탄생했습니다. 복잡한 설정 과정 없이 1분 안에 AI 어시스턴트를 구동할 수 있다는 점이 가장 큰 매력입니다. 특히 연구 목적으로 코드를 수정하거나 확장하기 쉽도록 설계되어, 커스텀 AI 에이전트를 구축하려는 개발자들 사이에서 빠르게 주목받고 있습니다.
이 글에서는 nanobot의 개념, 핵심 기능, 설치 방법, Telegram·WhatsApp 연동, 로컬 LLM 설정, 그리고 경쟁 도구와의 비교까지 실전에 필요한 모든 정보를 다룹니다.
nanobot이란 무엇인가
nanobot은 초경량 개인 AI 어시스턴트입니다. Clawdbot에서 영감을 받아 개발됐으며, 핵심 에이전트 기능을 극도로 압축된 코드베이스로 제공합니다. 단순히 대화하는 챗봇이 아니라, 실제로 작업을 수행하는 'AI 에이전트'입니다.
| 구분 | nanobot | Clawdbot(OpenClaw) |
|---|---|---|
| 코드량 | ~4,000줄 | 430,000줄 이상 |
| 크기 비율 | 1% | 100% |
| 시작 속도 | 즉시 | 상대적으로 느림 |
| 리소스 사용 | 최소화 | 높음 |
| 학습 곡선 | 낮음 | 높음 |
nanobot의 핵심 철학은 "Unix 철학의 AI 에이전트 버전"입니다. 모든 것을 직접 수행하려 하지 않고, 필요한 도구(서버)를 플러그인처럼 연결해 사용합니다. GitHub 도구, Slack 도구, 날씨 도구 등을 모듈식으로 추가할 수 있어 유연성이 뛰어납니다.
** nanobot은 MCP(Model Context Protocol) 기반으로 설계되어 다양한 LLM 제공업체와 호환됩니다. OpenRouter, Anthropic(Claude), OpenAI(GPT), Groq, Gemini 등을 모두 지원하며, vLLM을 통해 로컬 모델도 사용할 수 있습니다.
nanobot 핵심 기능과 특징
nanobot은 단순히 가벼운 것만이 장점이 아닙니다. 핵심 에이전트 기능을 모두 갖추고 있습니다.
Ultra-Lightweight (초경량): 4,000줄 코드로 99% 더 가벼운 구조입니다. 빠른 시작, 낮은 리소스 사용, 빠른 반복 개발이 가능합니다.
Research-Ready (연구 친화): 코드가 깔끔하고 읽기 쉬워 연구 목적의 수정과 확장이 용이합니다. 오픈소스 커뮤니티에서 기여하기도 편합니다.
Lightning Fast (번개 속도): 최소한의 풋프린트로 즉각적인 시작이 가능합니다. 무거운 의존성 없이 핵심 기능에 집중합니다.
Easy-to-Use (사용 편의): 원클릭 배포로 바로 사용할 수 있습니다. 복잡한 설정 과정 없이 2분 만에 AI 어시스턴트를 구동합니다.
4가지 핵심 역량
| 기능 | 설명 | 활용 예시 |
|---|---|---|
| 24/7 실시간 시장 분석 | 웹 검색 및 트렌드 분석 | 주식 시황, 뉴스 요약, 경쟁사 모니터링 |
| 풀스택 소프트웨어 엔지니어 | 코드 작성, 배포, 스케일링 | React 앱 개발, API 구축, 버그 수정 |
| 스마트 일정 관리자 | 스케줄 자동화 및 정리 | 미팅 일정 관리, 리마인더, 루틴 설정 |
| 개인 지식 어시스턴트 | 학습, 기억, 추론 | 문서 요약, Q&A, 맥락 기반 답변 |
** nanobot은 DIY 키트에 가깝습니다. Clawdbot처럼 즉시 사용 가능한 "플러그 앤 플레이" 도구보다는 직접 워크플로우를 구성해야 합니다. 코딩 경험이 없다면 초기 설정에 시간이 걸릴 수 있습니다.
nanobot 설치 및 초기 설정
nanobot 설치는 세 가지 방법이 있습니다. 개발 목적이라면 소스 설치, 안정성을 원하면 PyPI나 uv 설치를 권장합니다.
방법 1: 소스에서 설치 (최신 기능, 개발용 권장)
git clone [https://github.com/HKUDS/nanobot.git](https://github.com/HKUDS/nanobot.git)
cd nanobot
pip install -e .
방법 2: uv로 설치 (안정, 빠름)
uv tool install nanobot-ai
방법 3: PyPI에서 설치 (안정)
pip install nanobot-ai
설치 후 초기화 명령어를 실행합니다.
nanobot onboard
이 명령어는 ~/.nanobot/config.json 파일과 작업 디렉토리를 생성합니다.
API 키 설정과 모델 선택
~/.nanobot/config.json 파일을 열어 API 키를 설정합니다.
{
"providers": {
"openrouter": {
"apiKey": "sk-or-v1-xxx"
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": "anthropic/claude-opus-4-5"
}
},
"webSearch": {
"apiKey": "BSA-xxx"
}
}
| 제공업체 | 용도 | API 키 발급 |
|---|---|---|
| OpenRouter | LLM (모든 모델 접근, 권장) | openrouter.ai |
| Anthropic | Claude 직접 연결 | console.anthropic.com |
| OpenAI | GPT 직접 연결 | platform.openai.com |
| Groq | LLM + 음성 변환(Whisper) | console.groq.com |
| Gemini | Gemini 직접 연결 | aistudio.google.com |
** 비용을 절약하고 싶다면 모델을 minimax/minimax-m2로 변경하세요. OpenRouter를 통해 다양한 모델에 접근하면서 비용 대비 성능을 최적화할 수 있습니다. Groq를 설정하면 Telegram 음성 메시지가 자동으로 텍스트로 변환됩니다.
설정이 완료되면 바로 대화를 시작할 수 있습니다.
nanobot agent -m "What is 2+2?"
대화형 모드로 진입하려면 메시지 없이 실행합니다.
nanobot agent
nanobot 고급 활용법
Telegram과 WhatsApp 연동
nanobot의 강력한 기능 중 하나는 메신저 앱 연동입니다. Telegram이나 WhatsApp을 통해 언제 어디서나 AI 어시스턴트와 대화할 수 있습니다.
Telegram 연동 (권장, 쉬움)
1단계: Telegram에서 @BotFather를 검색하고 /newbot 명령어로 봇을 생성합니다. 발급받은 토큰을 복사합니다.
2단계: @userinfobot에서 자신의 사용자 ID를 확인합니다.
3단계: config.json에 설정을 추가합니다.
{
"channels": {
"telegram": {
"enabled": true,
"token": "YOUR_BOT_TOKEN",
"allowFrom": ["YOUR_USER_ID"]
}
}
}
4단계: 게이트웨이를 실행합니다.
nanobot gateway
WhatsApp 연동 (Node.js 18 필요)
WhatsApp 연동은 QR 코드 스캔이 필요합니다.
nanobot channels login
# WhatsApp 설정 → 연결된 기기에서 QR 스캔
** WhatsApp 연동 시 두 개의 터미널이 필요합니다. 하나는 nanobot channels login으로 QR 세션을 유지하고, 다른 하나는 nanobot gateway로 게이트웨이를 실행합니다. Node.js 18 버전이 설치되어 있어야 합니다.
vLLM으로 로컬 모델 사용하기
nanobot은 OpenAI 호환 서버를 지원하므로, vLLM으로 로컬 모델을 구동하면 완전히 오프라인에서도 사용할 수 있습니다.
1단계: vLLM 서버 시작
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --port 8000
2단계: config.json 설정
{
"providers": {
"vllm": {
"apiKey": "dummy",
"apiBase": "[http://localhost:8000/v1](http://localhost:8000/v1)"
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
}
}
}
3단계: 로컬 모델로 대화
nanobot agent -m "Hello from my local LLM!"
** 로컬 서버는 인증이 필요 없으므로 apiKey는 "dummy"처럼 아무 문자열이나 입력해도 됩니다. vLLM 외에도 Ollama, LM Studio 등 OpenAI 호환 API를 제공하는 모든 서버와 연동할 수 있습니다.
Cron 스케줄 작업 설정
nanobot은 정해진 시간에 자동으로 작업을 수행하는 cron 기능을 지원합니다.
# 매일 오전 9시에 인사 메시지
nanobot cron add --name "daily" --message "Good morning!" --cron "0 9 * * *"
# 1시간마다 상태 체크
nanobot cron add --name "hourly" --message "Check status" --every 3600
# 작업 목록 확인
nanobot cron list
# 작업 삭제
nanobot cron remove <job_id>
nanobot vs Clawdbot vs Memu 비교
2026년 현재 AI 에이전트 시장은 세 가지 주요 도구가 경쟁하고 있습니다. 각각의 특성이 뚜렷하므로 용도에 맞게 선택해야 합니다.
| 비교 항목 | nanobot | Clawdbot(OpenClaw) | Memu |
|---|---|---|---|
| 코드량 | ~4,000줄 | 430,000줄+ | 중간 |
| 핵심 특징 | 초경량, MCP 기반 | 풀 시스템 액세스 | 장기 기억 |
| 시작 속도 | 즉시 | 느림 | 보통 |
| API 비용 | 효율적 | 높음 (토큰 소모 큼) | 효율적 |
| 보안 위험 | 낮음 | 높음 (sudo 권한) | 낮음 |
| 적합 대상 | 개발자, 연구자 | 파워 유저, 엔지니어 | 생산성 추구자 |
| 설정 난이도 | DIY 필요 | 플러그앤플레이 | 초기 설정 복잡 |
nanobot 선택 시: 커스텀 에이전트 워크플로우를 직접 구축하고 싶고, 소프트웨어 블로트(비대함)를 싫어하는 개발자에게 적합합니다.
Clawdbot 선택 시: 최대한의 자동화 파워를 원하고, API 비용과 보안 위험을 감수할 수 있는 엔지니어에게 적합합니다. Docker 컨테이너 내에서 실행을 권장합니다.
Memu 선택 시: 개인 비서처럼 장기간 맥락을 기억하고 선제적으로 제안해주는 AI를 원하는 생산성 추구자에게 적합합니다.
** Clawdbot은 LLM에 컴퓨터의 전체 시스템 권한을 부여합니다. 파일 삭제, 명령어 실행, 스크립트 수행이 가능하므로 보안 전문가들이 우려를 표하고 있습니다. LLM이 환각(hallucination)을 일으켜 시스템 디렉토리를 삭제한 사례도 보고됐습니다. 반드시 샌드박스 환경(Docker)에서 사용하세요.
맺음말
nanobot은 AI 에이전트의 본질에 집중한 도구입니다. 43만 줄의 Clawdbot을 4,000줄로 압축하면서도 핵심 기능을 유지했습니다. 빠른 시작, 낮은 리소스 사용, 쉬운 커스터마이징이 장점이며, 특히 연구 목적이나 경량 자동화를 원하는 개발자에게 최적입니다.
Telegram과 WhatsApp 연동으로 모바일에서도 AI 어시스턴트를 사용할 수 있고, vLLM을 통해 완전히 로컬에서 프라이빗하게 운영할 수도 있습니다. 다만 "플러그 앤 플레이" 솔루션이 아니라 직접 설정하고 확장해야 하는 DIY 도구라는 점을 기억하세요.
지금 바로 GitHub에서 nanobot을 클론하고, 첫 번째 AI 에이전트를 구동해 보세요. pip install nanobot-ai 한 줄이면 2분 안에 시작할 수 있습니다.