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AI 에이전트한테 내 구글드라이브를 줬더니 비서가 됐다

· 약 3분
신범
신범
Traveloper — Travel + Developer

계기: RAG 없이도 되지 않을까?​

개인 AI 비서를 만들고 싶었다.

근데 튜토리얼을 찾으면 전부 LangChain + Pinecone + Vector DB 조합이다. 설정만 하다가 하루가 간다. "이거 꼭 이렇게 복잡해야 하나?" 싶었다.

내가 원하는 건 단순했다.

  • 아침에 오늘 일정 알려줘
  • 이메일 중 중요한 거 골라줘
  • 내가 까먹은 태스크 찔러줘
  • 드라이브에서 필요한 파일 찾아줘

이거 파일 몇 개랑 크론잡이면 되지 않나?

됐다.

뭘 연결했나: API 6개, 크론잡 7개​

에이전트 프레임워크는 OpenClaw를 썼다. Mac mini 1대에서 돌린다. Docker도 안 썼다.

연결한 서비스는 6개:

서비스연결 방식용도
Google CalendarAPI업무 + 개인 일정 조회
GmailHimalaya CLI이메일 읽기/분류
Google Driverclone파일 동기화 + 검색
Google TasksAPI (양방향)태스크 관리
Google DocsAPI문서 내용 읽기
ThreadsAPI콘텐츠 발행

태스크 관리는 SQLite로 로컬에서 하되, Google Tasks와 양방향 동기화를 걸었다. 이유? 모바일에서 Google Tasks UI로 바로 체크할 수 있으니까.

크론잡은 7개:

04:00  구글드라이브 인덱싱 (rclone + 임베딩 생성)
09:00  모닝 브리핑 (일정 + 태스크 + 날씨)
09:00  사업 탐색 리서치
09:55  이메일 체크 #1
10:00  이메일 체크 #2 (스팸 정리 포함)
22:30  하루 다이어리 자동 작성
*/30   워크스페이스 bisync (30분마다)

벡터DB? 필요 없었다​

"임베딩 검색하려면 Pinecone이나 Chroma 써야 하는 거 아니야?"

아니다. 파일시스템이면 충분하다.

내 메모리 구조는 이렇다:

memory/
├── daily/        # 날짜별 로그
├── projects/     # 프로젝트별 컨텍스트
├── systems/      # 시스템 설정/규칙
├── brand/        # 브랜드/콘텐츠 관련
└── research/     # 리서치 노트

검색은 Gemini 임베딩 기반이다. 파일마다 임베딩을 만들어두고, 질문이 들어오면 유사도 검색한다. 원리는 RAG와 같다. 다만 벡터DB 대신 로컬 파일에 임베딩을 저장할 뿐이다.

새벽 4시에 크론잡이 구글드라이브를 rclone으로 동기화하고, 변경된 파일의 임베딩을 갱신한다. 끝.

Pinecone 월 $70? 필요 없다. 내 파일은 수천 개 수준이니까 로컬로 충분하다.

실제 하루: 이렇게 돌아간다​

09:00 — 모닝 브리핑

에이전트가 디스코드로 메시지를 보낸다.

☀️ 2월 15일 토요일

📅 오늘 일정: 미팅 2개 (14:00 디자인 리뷰, 16:00 주간회의) ✅ 오늘 할 일: 블로그 포스트 마감, 인보이스 발송 🌤️ 서울 맑음 -2°C

이게 매일 자동으로 온다. 안 물어봐도.

09:55~10:00 — 이메일 정리

Himalaya CLI로 이메일을 읽고, 중요한 건 알려주고, 뉴스레터/프로모션은 자동 분류한다. "이 이메일 답장 필요해 보여요" 같은 넛지도 해준다.

하루 중 — 파일 검색

"지난달 제안서 어디 있었지?" 하면 드라이브에서 찾아준다. rclone으로 동기화된 로컬 파일을 임베딩 검색하니까 빠르다.

22:30 — 하루 다이어리

오늘 뭘 했는지 자동으로 정리해서 memory/daily/ 에 저장한다. 캘린더 일정, 완료한 태스크, 주고받은 대화를 기반으로 만든다. 나중에 "지난주에 뭐 했더라?" 하면 바로 답이 나온다.

비용과 현실​

솔직하게 말하자.

비용:

  • 인프라: Mac mini 1대 (이미 있던 거)
  • API 토큰: 하루 평균 수천 원 수준 (모델, 사용량에 따라 다름)
  • 구글 API: 무료 티어로 충분

한계:

  • 이메일 답장은 아직 수동이다. 자동 발송은 무섭다.
  • 드라이브 파일이 만 개 넘어가면 임베딩 갱신에 시간이 걸린다.
  • CLI 기반이라 비개발자가 바로 쓰기엔 허들이 있다.
  • 가끔 엉뚱한 파일을 찾아오기도 한다. 완벽하진 않다.

그래도 쓰는 이유:

  • 아침마다 알아서 브리핑이 온다
  • 까먹은 태스크를 찔러준다
  • "그 파일 어디 있더라"를 안 해도 된다
  • 하루 기록이 자동으로 쌓인다

이 정도면 비서 맞다.

결론: LangChain? Pinecone? 필요 없었다​

복잡한 프레임워크가 필요한 사람도 있다. 프로덕션 서비스를 만든다면 당연히 쓸 수 있다.

근데 나만의 AI 비서가 목표라면?

  • 파일시스템 + 임베딩이면 된다
  • 크론잡 몇 개면 된다
  • Mac mini 1대면 된다

구글드라이브를 AI한테 줬더니 진짜 비서가 됐다.

6개 API 연결하고 크론잡 7개 돌리는 데 일주일이면 된다. 그리고 그 일주일이 매일 30분을 아껴준다.

해볼 만하다.

이 블로그의 초안도 AI 에이전트가 도와서 썼다. OpenClaw + Mac mini 위에서.