두 AI 에이전트 자동화 도구가 맞붙는다면 어떤 그림이 나올까요? 겉보기엔 “AI가 대신 일해준다”는 공통점이 있지만, Claude Cowork와 OpenClaw는 출발점부터 다릅니다. 이 차이는 곧 비용, 접근성, 그리고 무엇보다 실제로 일을 끝내는 실행력에서 극명하게 드러납니다.
claude cowork VS openclaw 한눈에 보는 구조적 차이
두 도구의 핵심은 “어디에서, 어떤 방식으로, 얼마나 깊게 자동화하느냐”입니다.
- Claude Cowork: Claude 앱 내부에서 동작하는 자동화(에이전트) 경험에 가깝습니다. 앱 안에서 파일을 읽고 수정하는 등 비교적 안전하고 정돈된 범위에서 움직입니다. 대신 Pro/Max 요금제가 전제됩니다.
- OpenClaw: PC에 설치해 구동하는 독립형 에이전트입니다. 텔레그램/왓츠앱/Discord/Slack 같은 메신저로도 접근해 24시간 원격 실행이 가능하고, 오픈소스 기반이라 설치 자체는 무료입니다(다만 운영 환경 비용은 별도 고려 필요).
claude cowork VS openclaw에서 가장 큰 차이: “말해주는 AI” vs “해결하는 AI”
많은 사람이 자동화 도구를 비교할 때 기능 리스트만 봅니다. 그런데 체감은 결국 하나로 갈립니다.
“지시하면 실제로 끝까지 처리해 주는가?”
- 일반적인 대화형 AI는 “쿠팡에서 콜라 검색하는 방법”을 설명해줄 가능성이 큽니다.
- 반면 OpenClaw는 브라우저를 열고 검색하고 장바구니에 담는 식의 ‘실행’을 목표로 설계된 접근입니다.
- Claude Cowork 역시 파일을 읽고 수정하는 등의 작업을 수행할 수 있지만, 기본적으로 Claude 앱 내부 워크스페이스라는 경계 안에서 움직입니다.
즉, claude cowork VS openclaw 구도는 “가능한 작업”보다 작업이 실제 세계(PC/브라우저/터미널)로 얼마나 뻗어나가느냐의 싸움입니다.
claude cowork VS openclaw: 다중 모델과 운영 자동화(크론)에서 갈리는 확장성
OpenClaw 쪽이 “자동화 플랫폼”에 더 가까워지는 지점이 있습니다.
- 다중 모델 지원: OpenClaw는 Claude/GPT/Gemini를 하나의 인터페이스에서 다루며, 대화 맥락을 유지한 채 모델 전환이 가능합니다.
- 크론(cron) 기반 운영: 특정 시간대에 모델을 자동으로 바꾸는 식의 운용도 가능해, 작업 성격(요약/코딩/분석)에 따라 최적 모델을 자동 선택하는 워크플로 설계가 가능합니다.
구독형 AI를 여러 개 쓰는 환경이라면, 이 지점에서 비용 효율과 운용 효율이 동시에 갈릴 수 있습니다.
claude cowork VS openclaw: 터미널 권한이 만드는 자동화의 깊이
기술적으로 가장 중요한 차이 중 하나는 터미널 접근입니다.
- OpenClaw는 에이전트가 터미널 작업을 수행할 수 있어, 복잡한 MCP(Model Context Protocol) 구성 없이도 작업을 “직접 실행”하는 흐름을 만들 수 있습니다.
- 예를 들어 아래 같은 고급 자동화가 더 자연스럽게 이어집니다.
- Notion API 연동 후 데이터 정리
- GitHub 연동, 커밋/푸시 등 개발 워크플로 처리
- 파일 변환, 배포 스크립트 실행 같은 반복 작업 자동화
반대로 Claude Cowork는 앱 중심의 사용성(낮은 진입장벽)이 장점인 대신, 시스템 레벨까지 파고드는 자동화에서는 제약이 생길 수 있습니다.
claude cowork VS openclaw 선택 기준: 당신이 원하는 “자동화의 생활권”은 어디인가
정리하면 선택 기준은 간단합니다.
Claude Cowork가 맞는 사람
- Claude 앱 안에서 간단한 파일 자동화가 목적일 때
- 이미 Pro/Max 구독을 사용 중이고, 설치/운영 부담을 줄이고 싶을 때
OpenClaw가 맞는 사람
- 메신저로 어디서든 PC를 원격 제어하며 자동화를 돌리고 싶을 때
- 여러 AI 모델을 섞어 쓰며 운영 효율을 높이고 싶을 때
- Notion → 블로그 자동 배포처럼 복잡한 파이프라인을 만들고 싶을 때
