OpenClaw와 Ollama로 구축하는 완전 로컬 멀티 에이전트 어시스턴트

r/openclaw의 한 개발자가 OpenClaw를 에이전트 프레임워크로, Ollama를 로컬 추론 엔진으로, MINISFORUM AI X1 (Ryzen AI 9 HX470, 96GB RAM, 2TB NVMe, GPU는 Oculink 통해 계획)을 사용하여 완전 로컬 개인 AI 어시스턴트(자비스 같은)를 구축하고 있습니다. 목표는 스마트 홈, 문서, 캘린더, 건강, 커뮤니케이션을 통합하는 능동적 멀티 에이전트 시스템으로, 모든 데이터가 인프라를 벗어나지 않는 완전 로컬 환경입니다.

스택 세부 사항

• 에이전트 프레임워크: OpenClaw
• 추론 엔진: Ollama
• 모델: qwen3.5:35b-a3b (메인), gemma3:4b (홈), mistral:7b (생활/Gmail)
• MCP 서버: Home Assistant, Gmail
• 인터페이스: Telegram Bot, 향후 STT를 스마트 홈에 통합

서브 에이전트 아키텍처

메인 라우팅 에이전트가 전문화된 서브 에이전트에 작업을 위임합니다:

• HA 에이전트 – 스마트 홈 제어 및 디버깅 (시작됨)
• Gmail 에이전트 – 이메일 관리 (시작됨)
• Life 에이전트 – 캘린더, 할 일, 장보기 목록 관리 (예정)
• Health 에이전트 – 건강 및 운동 데이터 모니터링 (예정)
• Research 에이전트 – 웹 + 문서 RAG (NAS의 paperless ngx에서) (예정)
• Dev 에이전트 – 코딩 작업, 별도의 코딩, 테스트, 문서 에이전트 포함 (예정)

도전 과제 및 미해결 질문

• 컨텍스트 팽창: 간단한 메시지에도 컨텍스트 크기가 매우 커집니다. MCP 서버 범위와 서브 에이전트 도구 격리를 더 잘 구성해야 할 것으로 보입니다.
• 에이전트별 MCP 범위 지정: 아직 MCP 서버를 특정 에이전트로 제한하는 기본 방법이 없습니다. 알려진 버그로 인해 권장 해결 방법을 찾고 있습니다.
• 서브 에이전트 구성: 이 멀티 에이전트 설정에 적합한 구조화된 agents.list 예제를 찾고 있습니다.
• 로컬 모델 선택: 32GB VRAM 미만에서 Ollama로 안정적인 도구 호출이 가능한 모델 추천을 받고 있습니다.
• 추론 환경: 더 나은 제어를 위해 Ollama 대신 llama.cpp로 전환을 고려 중입니다.

개발자는 접근 방식과 구성에 대한 피드백을 환영합니다. 유사한 멀티 에이전트 확장 문제를 다뤄보셨거나 MCP 범위 지정 해결책이 있으시면 Reddit 토론에 참여해 주세요.