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개발자 취업 위기? 기억력 천재 AI 동료 'Rowboat' 등장! (RAG를 넘어선 '진짜' 기억)

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개발자 취업 위기? 기억력 천재 AI 동료 'Rowboat' 등장! (RAG를 넘어선 '진짜' 기억)

매번 ChatGPT에게 “지난번에 말한 그 프로젝트 말이야…“라고 설명을 다시 해야 해서 지치셨나요? 혹은 내 로컬 파일과 이메일을 전부 알고 있는 AI 비서가 필요하지만, 프라이버시 문제로 클라우드 서비스 사용이 꺼려지시나요?

오늘 소개할 Rowboat는 바로 그 가려운 곳을 긁어주는 오픈소스 프로젝트입니다. 단순한 ‘검색’을 넘어, 당신의 업무 흐름을 ‘기억’하는 AI 동료. 지금부터 Rowboat의 모든 것을 파헤쳐 보겠습니다.

🚣 Rowboat란 무엇인가요?

Rowboat(로우보트)는 “기억을 가진 로컬 우선(Local-first) AI 동료”입니다.

기존의 RAG(검색 증강 생성) 방식이 필요할 때마다 문서를 뒤져서 답을 찾는 ‘도서관 사서’라면, Rowboat는 당신 옆에서 모든 회의와 이메일을 함께 겪으며 기억을 쌓아가는 ‘진짜 동료’입니다.

가장 큰 특징은 이 모든 기억을 Obsidian 호환 마크다운(Markdown) 파일로 내 컴퓨터에 저장한다는 점입니다. 블랙박스 같은 벡터 DB에 숨겨두지 않고, 사용자가 직접 눈으로 보고 수정할 수 있는 ‘지식 그래프(Knowledge Graph)’를 구축합니다.

핵심 가치

  1. 지속적인 문맥(Persistent Context): 대화가 끝나도 문맥은 사라지지 않고 쌓입니다.
  2. 투명한 기억(Inspectable Memory): AI가 무엇을 기억하는지 마크다운 파일로 직접 확인할 수 있습니다.
  3. 로컬 & 프라이버시(Local & Private): 모든 데이터는 당신의 컴퓨터에 저장됩니다.

✨ 주요 기능 (Key Features)

GitHub README와 문서를 분석한 Rowboat의 핵심 기능은 다음과 같습니다.

1. 자동화된 지식 그래프 구축

Gmail, 구글 캘린더, 그리고 Granola나 Fireflies 같은 회의 노트 앱과 연동됩니다. 여기서 단순히 텍스트를 저장하는 게 아니라, 사람(People), 프로젝트(Projects), 결정 사항(Decisions), 약속(Commitments) 같은 핵심 엔티티를 추출하여 서로 연결된 그래프를 만듭니다.

2. 마크다운 기반의 메모리

이 부분이 개발자들에게 매력적입니다. Rowboat가 생성한 ‘기억’은 일반적인 텍스트 파일(Markdown)입니다. 따라서 Obsidian 같은 노트 앱으로 열어서 시각화하거나 직접 수정할 수 있습니다. AI의 기억이 잘못되었다면? 그냥 파일을 열어서 고치면 됩니다.

3. 행동하는 에이전트 (Actionable Agents)

단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 실제 업무를 수행합니다.

  • “다음 분기 로드맵에 대한 프레젠테이션 자료 만들어줘” → 지식 그래프에서 로드맵 결정 사항을 찾아 PDF 생성.
  • “내일 알렉스와의 미팅 준비해줘” → 과거 알렉스와의 이메일, 회의록을 분석해 브리핑 자료 작성.

4. MCP (Model Context Protocol) 지원

최신 AI 트렌드인 MCP를 지원하여 외부 도구와 쉽게 연결됩니다. Slack, GitHub, Linear 같은 툴을 Rowboat에 붙여서 기능을 무한히 확장할 수 있습니다.

5. 백그라운드 작업

사용자가 시키지 않아도 백그라운드에서 조용히 일합니다. 새로운 이메일이 오면 지식 그래프를 업데이트하고, 매일 아침 브리핑을 준비해 둡니다.

🏗️ 딥다이브: 아키텍처와 작동 원리

Rowboat가 일반적인 ‘Chat with PDF’ 류의 앱과 다른 점은 데이터 처리 파이프라인에 있습니다.

  1. Ingestion (수집): 이메일, 캘린더 등 소스에서 데이터를 가져옵니다.
  2. Extraction (추출): LLM을 사용하여 비정형 데이터에서 유의미한 엔티티(인물, 일정, 할 일 등)를 뽑아냅니다.
  3. Graph Update (그래프 갱신): 로컬 파일 시스템의 마크다운 파일들을 갱신하고, 파일 간의 링크(Backlinks)를 생성하여 지식 그래프를 업데이트합니다. 동시에 검색을 위해 Qdrant(벡터 DB)에도 인덱싱합니다.
  4. Agent Execution (실행): 사용자의 명령이 떨어지면, 에이전트는 이 ‘지식 그래프’를 탐색하여 문맥을 파악한 뒤, 로컬 쉘이나 도구를 사용해 작업을 수행합니다.

기술 스택으로는 TypeScript와 Python이 혼용되어 있으며, 데이터 저장을 위해 Qdrant(벡터 검색)와 MongoDB(메타데이터), 그리고 파일 시스템을 동시에 활용합니다.

🛠️ 설치 및 설정 가이드 (Installation)

Rowboat는 로컬에서 실행하는 오픈소스입니다. Docker를 사용하는 방법이 가장 깔끔합니다.

사전 준비 (Prerequisites)

  • Docker & Docker Compose 설치 필수
  • OpenAI API Key (또는 Anthropic 등 지원되는 LLM 키)
  • Google Cloud Console에서 OAuth Client ID 생성 (Gmail/Calendar 연동용)

단계별 설치 (Step-by-Step)

1. 리포지토리 복제

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git clone https://github.com/rowboatlabs/rowboat.git
cd rowboat

2. 환경 변수 설정 .env.example 파일을 복사하여 .env 파일을 만들고, 필요한 키를 입력합니다. 특히 LLM 모델 설정과 구글 OAuth 정보가 중요합니다.

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cp .env.example .env
# .env 파일을 열어 API Key 등을 입력하세요.

3. Google OAuth 설정 (중요) 로컬에서 이메일을 읽어오려면 구글 클라우드 콘솔에서 프로젝트를 만들고, Desktop 앱 유형으로 OAuth Client ID를 생성해야 합니다. 생성된 JSON 파일을 다운로드하여 설정에 반영하거나 Client ID/Secret을 환경변수에 넣습니다.

4. 실행 편리한 시작 스크립트를 제공합니다.

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./rowboat/start.sh
# 또는
docker compose up --build

5. 접속 브라우저를 열고 http://localhost:3000에 접속하면 Rowboat의 UI를 만날 수 있습니다.

💻 사용 가이드 (Usage)

설치가 완료되었다면 이제 Rowboat를 ‘훈련’시킬 차례입니다.

1. 소스 연결하기 설정 메뉴에서 Gmail과 Google Calendar를 연결하세요. 처음에는 데이터를 긁어오고 지식 그래프를 구축하는 데 시간이 좀 걸립니다. (이 과정에서 내 컴퓨터에 마크다운 파일이 우수수 생기는 걸 볼 수 있습니다!)

2. 업무 지시하기 채팅창에 다음과 같이 입력해 보세요.

“지난주 마케팅 팀 회의에서 결정된 예산안 요약해줘.”

일반 챗봇이라면 “문서를 주셔야 알죠”라고 하겠지만, Rowboat는 이미 회의록이나 관련 이메일을 읽고 그래프로 저장해 뒀기 때문에 바로 답변을 줍니다.

3. 지식 그래프 수정하기 data/ 폴더(설정에 따라 다름)에 있는 마크다운 파일들을 Obsidian으로 열어보세요. AI가 파악한 인물 관계나 프로젝트 진행 상황이 시각화되어 보입니다. 내용을 수정하면 Rowboat의 기억도 바뀝니다.

⚖️ 장단점 비교

장점 (Pros)단점 (Cons)
프라이버시: 모든 데이터가 로컬에 저장됨설치 복잡도: OAuth 설정 등 초기 세팅이 번거로움
문맥 이해: 단발성 대화가 아닌 ‘흐름’을 기억함리소스 소모: 로컬에서 계속 인덱싱하므로 사양을 탐
투명성: 마크다운 파일로 기억을 직접 관리 가능비용: LLM API 비용이 발생함 (로컬 LLM 사용 시 해소 가능)
확장성: MCP를 통해 다양한 툴과 연동 가능초기 단계: 아직 버그가 있을 수 있는 초기 오픈소스

📝 결론: AI 비서의 미래는 ‘로컬’에 있다

Rowboat는 단순히 편리한 툴을 넘어, “내 데이터의 주권은 나에게 있다”는 철학을 기술적으로 구현한 사례입니다. 클라우드에 내 모든 비밀을 넘기지 않고도, 나보다 내 일을 더 잘 기억하는 AI 동료를 가질 수 있다는 가능성을 보여줍니다.

개발자라면, 혹은 내 업무 효율을 극대화하고 싶은 파워 유저라면 주말에 시간을 내어 Rowboat를 띄워보세요. 멍청한 챗봇과는 차원이 다른 ‘동료애’를 느끼실 수 있을 겁니다.

지금 바로 설치해보세요: GitHub - rowboatlabs/rowboat

References

  • https://github.com/rowboatlabs/rowboat
  • https://www.rowboatlabs.com/
  • https://news.ycombinator.com/item?id=43000000
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