WSL에서 OpenClaw와 Ollama를 사용한 로컬 멀티 에이전트 AI 설정

아키텍처 개요

개발자가 Windows의 WSL Ubuntu 24.04에서 완전히 로컬로 실행되는 멀티 에이전트 AI 설정을 문서화했습니다. 이 시스템은 오픈소스 게이트웨이인 OpenClaw 2026.2.26을 사용하여 AI 에이전트를 Telegram과 같은 메시징 앱에 연결하며, 사용자가 완전히 제어할 수 있는 개인 AI 인프라를 구축합니다.

에이전트 구성

이 설정은 네 개의 전문 에이전트로 구성됩니다:

• Pluto - 작업을 적절한 에이전트로 라우팅하는 코디네이터입니다. OpenRouter(무료 티어)에서 실행됩니다.
• Hermes - 연구, 글쓰기, 웹 브라우징, 콘텐츠 작업 및 YouTube와 같은 API 통합을 처리합니다. OpenRouter를 사용합니다.
• Vulcan - 코딩 및 자동화 에이전트로, Ollama에서 qwen2.5-coder 모델을 사용하여 100% 로컬에서 실행되어 API 비용이 전혀 발생하지 않습니다.
• Aegis - 보안 모니터링 및 읽기 전용 시스템 감사 에이전트입니다. OpenRouter를 사용합니다.

기술 구현 세부사항

이 스택에는 다음이 포함됩니다:

• OpenClaw 2026.2.26
• Ollama 모델: qwen2.5-coder, codellama, llama3.2
• OpenRouter API
• Telegram 봇(에이전트당 하나씩)
• WSL Ubuntu 24.04
• 프로세스 관리를 위한 systemd

비용 및 구성

총 비용은 $0.01 미만이며, Vulcan은 완전히 무료입니다(로컬 Ollama). 다른 세 에이전트는 가장 비용 효율적인 모델을 선택하는 OpenRouter의 자동 라우팅 기능을 사용합니다. 개발자는 안전망으로 OpenRouter에 $5/월의 하드 캡을 설정했습니다.

주요 학습 내용

• WSL + systemd는 재부팅 후에도 살아남는 백그라운드 서비스로 게이트웨이를 실행하는 데 효과적입니다
• WSL에서 Ollama 모델 자동 검색에는 문제가 있어 공급자 구성을 수동으로 등록해야 했습니다
• 코디네이터의 지시가 적절하게 조정되면 에이전트 간 위임이 잘 작동합니다
• 실시간 웹 접근을 위한 Chrome 브라우저 릴레이는 게이트웨이 포트가 아닌 포트 18792가 필요합니다(이로 인해 한 시간 동안 문제 해결이 필요했습니다)