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Moltbot으로 나만의 AI 에이전트 만들기: 로컬 Ollama와 Slack 연동 가이드

Moltbot과 Ollama를 활용하여 로컬 환경에서 실행되고 Slack, WhatsApp 등과 연동되는 다중 AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다.

챕터별 상세

00:49

Moltbot 아키텍처 및 작동 원리

Moltbot은 사용자가 메시징 플랫폼(Slack, WhatsApp 등)을 통해 보낸 요청을 로컬에서 실행 중인 봇 런타임으로 전달하는 구조를 가진다. 런타임 배후에는 실제 추론을 담당하는 에이전트가 존재하며, 이 에이전트는 브라우저나 CLI 도구 같은 MCP 도구를 사용하여 작업을 수행한다. 사용자의 메시지는 Webhook 또는 Poll 방식을 통해 봇에 전달되고, 에이전트가 생성한 응답이 다시 플랫폼으로 전송되어 사용자에게 표시된다.
01:56

기본 설치 및 환경 구성

Moltbot 설치는 터미널에서 제공되는 단일 명령어를 통해 자동화된 방식으로 진행된다. 설치 과정에서 Gateway 서비스와 런타임 노드 환경이 설정되며, 에이전트에게 컴퓨터 제어 권한을 부여할지 여부를 선택한다. 기본적으로 OpenAI 모델을 사용하도록 설정할 수 있으나, 이후 단계에서 로컬 모델로 변경이 가능하다.
bash
pip install "praisonai[bot]"

Moltbot 기능을 포함한 PraisonAI 패키지를 설치하는 명령어

02:39

Slack API 설정 및 인증 토큰 발급

에이전트를 Slack과 연동하기 위해 Slack API 콘솔에서 새로운 앱을 생성하고 필요한 권한을 설정한다. OAuth & Permissions 탭에서 채팅 쓰기 및 메시지 읽기 권한을 부여하고, Socket Mode를 활성화하여 로컬 서버와의 통신 채널을 확보한다. 이 과정에서 봇 토큰(xoxb-)과 앱 수준 토큰(xapp-) 두 가지를 발급받아 Moltbot 설정에 입력한다.
08:08

Ollama를 이용한 로컬 실행 환경 구축

API 비용을 없애기 위해 Ollama를 설치하고 로컬에서 LLM을 구동한다. Ministral-3와 같은 경량 모델을 다운로드하여 로컬 추론 성능을 확인한 뒤, PraisonAI 실행 명령어에 해당 모델명을 인자로 전달한다. 이를 통해 모든 데이터 처리가 외부 서버를 거치지 않고 사용자의 컴퓨터 내에서만 이루어지도록 설정했다.
09:54

YAML 기반 다중 에이전트 및 도구 확장

agents.yaml 파일을 작성하여 검색 전문가와 요약 전문가 등 서로 다른 역할을 가진 에이전트들을 정의한다. 각 에이전트에게는 구체적인 역할(Role), 목표(Goal), 그리고 사용할 도구(Tools)를 할당할 수 있다. 예를 들어 검색 에이전트에게 DuckDuckGo 검색 도구를 부여하면, 사용자의 질문에 대해 인터넷 검색을 수행한 뒤 결과를 요약 에이전트에게 전달하는 워크플로우가 완성된다.
bash
export SLACK_APP_TOKEN=xapp-...
export SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
praisonai bot slack --token $SLACK_BOT_TOKEN --app-token $SLACK_APP_TOKEN --auto-approve --model ollama/ministral-3

로컬 Ollama 모델을 사용하여 Slack 에이전트를 실행하는 명령어

용어 해설

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
AI 모델이 외부 도구, 데이터 소스 및 서비스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 돕는 개방형 프로토콜이다. 에이전트가 로컬 파일 시스템이나 외부 API에 접근할 때 일관된 인터페이스를 제공하여 확장성을 높인다.
소켓 모드(Socket Mode)
공용 HTTP 엔드포인트를 노출하지 않고도 Slack 앱이 플랫폼과 통신할 수 있게 해주는 연결 방식이다. 방화벽 뒤에 있는 로컬 서버에서도 웹소켓을 통해 실시간 이벤트를 수신할 수 있어 보안성이 뛰어나다.
OAuth 토큰(OAuth Token)
사용자의 비밀번호를 공유하지 않고 특정 앱에 권한을 부여하기 위해 사용되는 인증 증표이다. Slack 연동 시 봇 토큰(xoxb-)과 앱 토큰(xapp-)을 사용하여 에이전트의 신원을 확인하고 권한 범위를 제한한다.
추론 엔진(Inference Engine)
학습된 AI 모델을 실제로 실행하여 결과값을 도출하는 소프트웨어 런타임이다. Ollama는 로컬 환경에서 대규모 언어 모델을 효율적으로 구동할 수 있게 돕는 대표적인 엔진 중 하나이다.
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 01. 30.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE

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