OpenClaw에서 출시한 Lobster는 AI 에이전트의 토큰 비용과 비효율성을 개선하기 위한 자동화 도구입니다. 이 논문은 반복적인 작업을 AI 에이전트에서 Lobster로 분리함으로써 토큰 사용량을 30~40% 절감하고 전반적인 작업 효율성을 높인 경험을 공유합니다.

핵심 문제점: AI 에이전트(예: OpenClaw)는 이메일 확인, 뉴스 수집, 데이터 분석 등 반복적인 작업을 수행하는 데 유용하지만, 매번 작업을 "생각"하고 결정하는 과정에서 불필요하게 많은 토큰을 소모합니다. 예를 들어, 웹에서 특정 데이터를 가져오는 작업은 항상 동일한 패턴으로 진행되지만, AI는 매번 "어디서 데이터를 가져올지", "어떻게 정리할지", "에러 발생 시 어떻게 재시도할지" 등을 판단하며 AI 모델을 호출하고 토큰을 소모합니다. 이러한 AI 호출은 작업 시간을 지연시키고 시간 초과 오류를 유발하기도 합니다.

해결책: Lobster의 도입: 2026년 2월 17일 OpenClaw 팀에서 출시한 Lobster는 이러한 비효율성을 해결합니다. Lobster는 AI가 수행할 필요 없는 반복 작업을 분리하여 처리하는 도구입니다.

코어 방법론 및 기술적 설명:

1. 작업 분리 (Task Separation): Lobster는 "어떤 사이트에서 무슨 데이터를 가져올지"와 같은 반복적이고 구조화된 작업을 AI 에이전트로부터 독립시킵니다.
2. 설정 파일 기반 자동화 (Configuration File-driven Automation): Lobster는 YAML 또는 JSON과 같은 형식으로 작성된 '설정 파일(configuration file)'을 기반으로 작동합니다. 이 설정 파일은 마치 요리 레시피(recipe)처럼 작업의 각 단계를 순서대로 정의합니다. 예를 들어, "1단계: GitHub에서 데이터 가져오기", "2단계: 인기 순으로 정렬", "3단계: 결과 저장"과 같이 구체적인 지시사항을 포함합니다. 이 설정 파일에는 데이터 소스, 수집할 데이터의 종류, 실패 시 재시도 횟수, 결과 형식 등이 명시됩니다.
3. AI 호출 최소화 (Minimizing AI Calls): 기존에는 AI가 데이터 수집의 모든 단계(데이터 출처 판단, 응답 처리, 형식 결정, 에러 재시도 등)에서 호출되어 토큰을 소모했습니다. Lobster가 이 과정을 대신하면서, AI는 수집된 데이터를 최종적으로 분석하거나, 보고서를 작성하는 등 '창의적'이고 '판단'을 요하는 작업에만 호출됩니다.
   • 예시 (테크 트렌드 수집): 이전에는 5개의 웹사이트(Hacker News, Reddit, GitHub Trending, Product Hunt 등)를 순회하며 각각 2~3회 AI 호출이 발생하여 총 10회 이상의 AI 호출이 필요했습니다. Lobster 적용 후에는 Lobster가 데이터 수집을 완료하고, AI는 수집된 결과를 받아서 분석하는 데 단 1~2회만 호출됩니다.
4. 하이브리드 전략 (Hybrid Strategy): 가장 효과적인 사용 방식은 Lobster와 AI의 역할을 분담하는 하이브리드 접근법입니다.
   • Lobster의 역할: 데이터 수집, 파일 저장, 웹 크롤링 등 정형화되고 반복적인 작업을 수행합니다. 이는 매번 동일한 패턴으로 실행되어 일관성과 효율성을 보장합니다.
   • AI의 역할: 수집된 데이터를 해석하고, 인사이트를 도출하며, 최종 보고서를 작성하는 등 복잡한 분석 및 창의적 작업을 담당합니다.
5. 성능 및 비용 개선:
   • 토큰 비용 절감: 9개 예약 작업에 Lobster를 적용한 결과, 토큰 사용량(AI가 읽고 쓴 글자 수)이 30~40% 감소했습니다.
   • 시간 효율성 증대: AI가 "생각"하는 시간이 사라지므로 작업 시간이 단축되고, 시간 초과로 인한 작업 중단이 현저히 줄어들었습니다. Lobster는 정해진 명령을 순서대로 실행하므로 빠릅니다.
6. 그 외 장점:
   • 결과의 일관성 (Consistency): Lobster는 항상 동일한 설정 파일에 따라 실행되므로, 결과물의 구조와 형식이 일정하게 유지됩니다.
   • 작업 연속성 (Resilience): 작업이 중간에 중단되어도 멈춘 지점부터 이어서 실행할 수 있는 기능이 제공됩니다.
   • 안전 장치 (Safety Mechanism): 중요한 작업 전에 사람의 확인을 받는 등의 안전 장치도 지원합니다.

적합한 사용자: 하루에 5개 이상의 예약 작업이 실행되거나, 동일한 패턴의 데이터 수집을 반복하거나, 월간 토큰 비용이 10달러(약 1만 4천 원) 이상 발생하는 AI 에이전트 사용자에게 특히 유용합니다. 반대로, 일회성 작업이나 매번 다른 질문을 하는 경우에는 효과가 미미합니다.

결론적으로, Lobster는 "AI가 할 필요 없는 일을 AI에게서 덜어내는" 역할 분담을 통해 AI 에이전트의 효율성과 경제성을 크게 향상시키는 솔루션입니다. 초기 설정 파일 작성에 시간이 소요되지만, 한 번 구축하면 지속적인 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.