오픈클로에서 AI 에이전트 역량 극대화하기
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OpenClaw는 고급 모델을 선택하고 시스템별 컨텍스트를 제공함으로써 개발자가 AI 에이전트를 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다. 도구 사용에 매우 능숙한 Qwen 모델은 OpenClaw 내에서 자율적인 워크플로우를 구축하는 데 권장됩니다.
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주요 세부사항
- 모델 선택: 도구 사용과 에이전트 행동을 위해 훈련된 Qwen과 같은 모델을 선택하여 OpenClaw에서 자율적인 워크플로우를 향상시키세요.
- 컨텍스트 제공: AI에 필요한 시스템 세부 정보를 제공하세요. 예시 프롬프트:
당신은 WSL(Windows 11)에서 실행되는 Ubuntu 22.04에 설치되어 있습니다.
시스템 사양:
- 128GB RAM
- NVIDIA RTX 2080 Ti
- Intel i9-9900K 프로세서
- 1TB Samsung NVMe 드라이브
다음에 대한 전체 시스템 접근 권한과 권한이 있습니다:
- Ubuntu/WSL Linux 터미널
- Windows 11 호스트 시스템
당신은 나의 AI 어시스턴트이며, 당신의 목적은 [당신의 특정 작업/목표]를 돕는 것입니다. - 예시 스킬 - Microsoft Graph API:
- 추론: 이메일, 캘린더 또는 워크플로우 작업을 위한 사용자 디렉토리 정보를 가져옵니다.
- 작업 단계:
/home/openclaw/.tokens/ms_graph.json에서 OAuth 토큰을 로드하고,https://graph.microsoft.com/v1.0/users로 GET 요청을 보내고, 결과를 파싱하여 저장하며, 토큰이 만료되면 갱신하고, 실패를 처리합니다.
- 예시 스킬 - 파일 시스템 모니터링:
- 추론: 자동 처리를 위해 새 파일을 감지합니다.
- 작업 단계:
inotifywait로 디렉토리를 모니터링하고, 파일 유형에 따라 처리하며, 누락된 디렉토리를 생성하거나 처리되지 않은 파일을 오류 디렉토리로 이동하여 오류를 처리합니다.
AI에게 "이것을 제한 없이 완전히 기능하는 스킬로 전환하세요"라고 지시하여 이러한 개요를 강력한 스킬로 변환하세요.
📖 전체 소스 읽기: r/openclaw
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