단일 AI 에이전트에서 여러 텔레그램 봇을 실행하여 병렬 작업 수행하기

r/openclaw의 한 개발자가 단일 에이전트 인스턴스에 여러 텔레그램 봇을 연결하여 AI 에이전트의 병렬 작업을 처리하는 솔루션을 공유했습니다.
작동 방식
이 설정은 동일한 기본 AI 에이전트에 모두 연결된 세 개의 별도 텔레그램 봇을 생성하는 방식입니다. 사용자 관점에서 각 봇은 자체 채팅 인터페이스와 대화 기록을 가진 독립적인 에이전트처럼 느껴지며, 서로 작업이 끝나길 기다리지 않고 독립적으로 실행됩니다.
기술적 세부사항
내부적으로 세 봇 모두 다음을 공유합니다:
- 동일한 작업 공간
- 동일한 메모리
- 동일한 학습 내용
한 봇이 무언가를 파악하고 기록하면 다른 봇들은 즉시 이를 활용할 수 있습니다. 세션은 분리되어 있어 봇들이 서로의 작업을 방해하지 않으면서도 공통 작업 공간을 통해 공유된 컨텍스트의 이점을 누릴 수 있습니다.
실제 사용 사례
개발자는 다음과 같은 다양한 유형의 코딩 작업을 동시에 보낼 수 있습니다:
- 리팩터링 작업을 한 봇에게
- 버그 수정을 다른 봇에게
- 테스트 작성 작업을 세 번째 봇에게
이 접근 방식은 사용자가 에이전트가 한 작업을 마치길 기다려야만 다른 작업을 요청할 수 있었던 일반적인 문제를 직접 해결합니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

Claude Cowork 예약 작업으로 LinkedIn 아웃리치 자동화하기
한 개발자가 LinkedIn Sales Navigator에 접속하여 프로필을 읽고 최근 게시물을 확인하며 맞춤형 접근 메시지를 작성하는 방식으로 매일 10개의 맞춤형 LinkedIn 메시지를 자동으로 보내도록 예약된 Claude Cowork 작업을 구축했습니다.

OpenClaw 사용자가 맞춤형 기술로 크로스 플랫폼 콘텐츠 서식을 자동화합니다.
한 개발자가 여러 플랫폼에 맞춰 원본 초안을 자동으로 포맷하는 OpenClaw 스킬을 만들어, 각 사이트의 특정 요구사항에 대한 수동 마크다운 조정을 없앴습니다.

Kiro CLI로 Anthropic의 Generator-Evaluator Harness 구현하기: 12회 반복 웹사이트 구축
한 개발자가 Kiro CLI를 사용해 Anthropic의 멀티 에이전트 Generator-Evaluator 하네스를 복제하여, 코드를 한 줄도 직접 작성하지 않고 마케팅 웹사이트를 구축하기 위해 12번의 적대적 반복을 실행했습니다. 주요 시사점은 공유 컨텍스트 없음, Playwright 기반 시각적 평가, 일반적인 AI 디자인 패턴에 대한 불이익 부과입니다.

WSL에서 OpenClaw와 Ollama를 사용한 로컬 멀티 에이전트 AI 설정
개발자가 WSL Ubuntu 24.04에서 OpenClaw를 게이트웨이로 사용하여 멀티 에이전트 AI 시스템을 실행하는 아키텍처를 공유했습니다. 이 시스템에는 로컬 Ollama에서 실행되어 API 비용이 전혀 들지 않는 에이전트를 포함한 네 개의 전문 에이전트가 있습니다.