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주당 10시간 수작업을 월 $32 비용의 Self-hosted AI Agent로 완전 자동화
How I replaced hours of manual work with a self-hosted AI agent
AI 요약
Context
다양한 플랫폼별 맞춤형 포맷팅과 Canonical URL 설정으로 인한 주당 10시간 이상의 반복적 Content Distribution 병목 발생. SaaS 기반 Browser Agent의 높은 비용($99~200/mo)과 데이터 제어권 부재 및 Custom 구축의 높은 유지보수 공수라는 Trade-off 상황 직면.
Technical Solution
- 비용 최적화를 위해 Token 기반 과금 대신 ChatGPT Plus 정액제 기반의 OpenAI Codex Provider 채택
- 인프라 제어권 확보 및 확장성을 위해 Ubuntu 24.04 LTS 기반 DigitalOcean VM 상에 Docker Sandbox 구조 설계
- Discord-native Control Loop을 지원하는 OpenClaw를 도입하여 기존 워크플로우와의 통합 비용 최소화
- 보안 강화를 위해 전용 네트워크 구성, Capability Drops 적용 및 SSH Tunnel을 통한 Control UI 접근 제한
- Chromium의 메모리 점유율(500~800MB)을 고려하여 최소 2GB 이상의 RAM 확보 및 워크로드 증가 시 4GB로 Scale-up 하는 리소스 전략 수립
- Docker Compose의 Port merging 충돌 해결을 위해 !override 태그를 적용한 구성 최적화
실천 포인트
- Browser-based Agent 구동 시 Chromium의 높은 RAM 점유율을 고려하여 VM 사양 결정 - Docker 컨테이너 내부
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0.1 바인딩 시 외부 포트 매핑이 차단되므로 LAN bind 설정 확인 - Docker Compose 사용 시 base와 override 파일 간의 포트 중복 정의 및 병합 동작 주의 - LLM 에이전트 도입 전 Token 기반 과금과 Subscription 기반 과금의 워크로드별 비용 시뮬레이션 수행