OpenClaw 2026.3.11 릴리스: Ollama 로컬 우선 설정, 통합 OpenCode 키, 멀티모달 메모리

로컬 우선 Ollama가 주요 기능으로 자리매김

2026.3.11 릴리스에서는 로컬 또는 클라우드+로컬 모드로 Ollama를 우선적으로 설정할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 온보딩 과정에는 브라우저 기반 클라우드 로그인, 추천 모델 제안, 불필요한 로컬 다운로드를 건너뛰는 클라우드 모델 처리 기능이 포함됩니다.

이것이 의미하는 바: 설정 파일을 직접 수정하는 대신 온보딩 마법사에서 로컬 전용 또는 하이브리드 Ollama 에이전트를 바로 구성할 수 있습니다. 시스템은 코딩, 계획 수립 및 기타 작업에 적합한 기본 모델을 추천하여 로컬에서 실행할 모델 선택에 대한 고민을 덜어줍니다. 클라우드 전용 모델을 사용할 때는 불필요한 로컬 다운로드를 건너뛰어 디스크 공간을 깨끗하게 유지합니다.

사용 사례: 클라우드 키 관리 없이 완전히 로컬 머신에서 실행되는 코딩 어시스턴트를 구축하세요. 프라이버시가 중요하거나 비용을 절감하려는 워크플로우를 위해 다른 사람들이 가져와 재사용할 수 있는 "로컬 우선 에이전트" 설정 템플릿을 만드세요.

OpenCode Zen과 Go가 이제 역할별로 하나의 키를 공유

이번 릴리스에서는 새로운 OpenCode Go 제공자를 추가하면서도 마법사와 문서에서는 Zen과 Go를 하나의 OpenCode 설정으로 취급합니다. 시스템은 하나의 공유 OpenCode 키를 저장하지만 런타임 제공자는 분리하여 관리하며, 내장된 opencode-go 라우팅을 덮어쓰지 않습니다.

이것이 의미하는 바: Zen과 Go 모델 모두에 하나의 OpenCode 키를 사용한 다음, 키를 분리하지 않고 목적에 따라 작업을 라우팅할 수 있습니다. Zen은 "빠른 코더" 모델로, Go는 더 무거운 계획 수립이나 긴 컨텍스트 실행을 처리할 수 있습니다.

사용 사례: 다른 사람들이 구성 스니펫으로 복사-붙여넣기할 수 있는 "코딩에는 Zen, 계획 수립에는 Go" 패턴을 문서화하세요. 신규 사용자의 혼란을 방지하기 위해 "X에는 Zen 사용, Y에는 Go 사용"을 명시적으로 지정하는 OpenCode 기반 에이전트 프로필을 공유하세요.

이미지와 오디오가 검색 가능한 "작업 메모리"로 변신

메모리 시스템은 이제 Gemini gemini-embedding-2-preview를 사용하여 memorySearch.extraPaths에 대한 멀티모달 이미지 및 오디오 인덱싱을 선택적으로 지원합니다. 기능에는 엄격한 폴백 게이팅과 범위 기반 재인덱싱이 포함됩니다.

Gemini 통합은 특히 구성 가능한 출력 차원과 차원 변경 시 자동 재인덱싱 기능을 갖춘 gemini-embedding-2-preview 메모리 검색 지원을 추가합니다.

이것이 의미하는 바: 이미지와 오디오를 OpenClaw의 메모리에 인덱싱하여 에이전트가 텍스트 노트와 함께 검색할 수 있습니다. 시스템은 구성 기반 차원과 차원 조정 시 재인덱싱 기능을 갖춘 gemini-embedding-2-preview를 사용합니다.

사용 사례: UI 오류 스크린샷, 흐름도 또는 디자인 컴포지션을 폴더에 넣고 OpenClaw가 인덱싱하게 한 후 "이 오류에서 무엇이 문제인가요?" 또는 "비슷한 과거 UI 문제 찾기"와 같은 질문을 하세요. 녹음된 통화, 스탠드업 또는 교육 세션을 "기능 X에 대해 언제 논의했나요?" 또는 "지난달 계획 회의 요약"과 같은 질의를 위한 검색 가능한 아카이브로 사용하세요. 모든 것을 클라우드로 전송하는 대신 로컬 전용 모델과 함께 사용하여 프라이버시가 중요한 온디바이스 인덱싱을 구현하세요.