최근 인공지능(AI) 기반 이메일 도구들이 받은편지함에 새로운 기능과 제안을 추가하며 오히려 사용자에게 더 큰 혼란을 주고 있습니다. 화면은 복잡해지고, AI가 추천하는 답장 초안이 쌓이는 등 본래 목적과는 다르게 인박스를 더욱 시끄럽게 만드는 경향이 나타나고 있습니다. 이러한 문제의식에서 출발한 오픈소스 이메일 방화벽 '클론(Klorn)'은 메일에 무언가를 '더하는' 대신, 중요한 것만 남기고 나머지는 제거하는 방식으로 접근하여 받은편지함을 조용하게 만드는 것을 목표로 합니다.
클론은 모든 이메일을 '사일런트(SILENT)', '큐(QUEUE)', '푸시(PUSH)', '자동(AUTO)'의 네 가지 분류 중 하나로만 정리합니다. '사일런트'는 마케팅 메일이나 영수증처럼 저장만 하고 화면에 표시하지 않는 메일, '큐'는 쌓이지만 알림은 없는 메일, '푸시'는 즉시 확인해야 하는 메일로 알림을 보내며, '자동'은 현재는 분류만 하고 실행은 꺼둔 상태입니다. 특히 클론은 대규모 언어모델(LLM)이 직접 '결정'을 내리지 않도록 설계되었습니다. 대신 LLM은 메일의 확신도, 발신자 신뢰도, 되돌릴 수 있는지 여부, 긴급성 등 네 가지 수치만 추출하고, 이 수치들을 기반으로 고정된 규칙에 따라 최종 분류를 결정합니다. 이는 모델이 바뀌어도 분류 결과가 흔들리지 않게 하고, LLM 오류 시에도 키워드 기반의 대체(fallback) 메커니즘을 통해 중요한 메일이 누락되지 않도록 보장합니다.
클론은 분류된 결과를 나중에 변경할 수 없도록 입력값을 해싱하여 저장하고, 위험한 행동(메일 보내기, 영구 삭제, 외부 전달)은 반드시 한 번 더 검증하는 단계를 거치도록 설계하여 사용자의 실수를 방지합니다. 또한, 자가 호스팅(self-host)을 기본으로 하여 사용자가 자신의 서버에 직접 설치할 수 있으며, OpenAI 호환 API를 지원해 Ollama, LM Studio, vLLM 등 다양한 LLM을 연결할 수 있습니다. 이는 메일 데이터를 외부로 보내지 않는 구성을 가능하게 하여 개인 정보 보호에 강점을 가집니다. 현재 초기 개발 단계임에도 불구하고 개인 메일 50개 기준 약 80%의 정확도를 보였으며, 개발자는 과장 없이 현재 상태 그대로를 공개하며 투명한 개발 과정을 보여주고 있습니다. 클론은 번잡한 AI 이메일 환경 속에서 사용자에게 진정으로 필요한 정보에만 집중할 수 있는 새로운 대안을 제시합니다.