KiloClaw

각 인스턴스는 전용 Firecracker 가상 머신에서 돌았다. AWS Lambda가 쓰는 마이크로 VM 격리 기술이다. 한 고객의 폭주한 에이전트가 다른 고객에게 닿지 않았고, VM 전체를 백업에서 복원할 수 있었다. 저장 데이터는 AES-256, 통신은 TLS로 암호화됐고 SSH 포트는 열려 있지 않았다.

Telegram, Slack, Discord, 이메일, 캘린더, GitHub가 버튼 하나로 붙었다. OAuth를 디버깅하며 반나절을 쓰지 않아도 됐다. 같은 에이전트가 채널을 넘어 맥락을 유지해, Slack에서 던진 질문이 한 시간 전 Telegram에서 시작한 대화를 이어 받았다. 직접 설치할 때 다채널 설정에서 막히는 경우가 많아, 돈을 낼 실질적 이유가 여기에 있었다.

모델 선택은 Kilo Gateway에 연결된 메뉴에서 이뤄졌고, Anthropic, OpenAI, Google, 오픈 웨이트 제공사를 합쳐 500개가 넘었다. Kilo는 토큰에 마진을 붙이지 않았고, 자체 키를 쓰면 기존 제공사 계정으로 청구할 수 있었다. 작업별 모델 교체는 설정 한 번이면 됐고 다시 짤 필요가 없었다.

cron 작업, 하트비트, 하위 에이전트 조율이 실행 환경에 들어 있어 아무도 보지 않는 시간에도 에이전트가 일했다. 메모리 체계는 프로젝트 맥락을 인스턴스 안의 구조화된 Markdown 파일로 저장해 모델을 바꿔도 상태가 남았다. 보고서, 저장소 점검, 아침 브리핑이 흔한 용도였다.

Kilo는 610개가 넘는다고 밝힌 자동화 레시피 모음 ClawBytes와, 에이전트 스킬 마켓인 ClawHub를 함께 제공했다. 받은편지함 분류나 리서치 요약 같은 일상 작업을 덮었다. 레시피 수는 세기 쉽지만 품질은 판단하기 어렵다. 체험 기간이 목록 크기보다 중요했던 이유다.

조직용으로 SSO와 OIDC, SCIM 프로비저닝, 도구별 정책, 중앙 사용량 분석이 제공됐다. 외부 연구자가 서명한 보안 백서가 그 주장을 뒷받침했다. 규제 업종 팀에게 이 묶음은 에이전트를 허용할지 금지할지를 가르는 기준이었다.