OpenClaw 에이전트는 Claude Opus와 함께 모델 에스컬레이션 워크플로우를 시연합니다.

OpenClaw 사용자가 자신의 AI 에이전트가 막혔을 때 다른 AI 모델 간에 에스컬레이션을 통해 자율적 문제 해결을 보여준 워크플로우를 공유했습니다. 에이전트는 처음에 코딩 작업을 위해 Codex GPT-5.4를 사용하다가 '제대로 막힘 — 루프를 돌며, 수렴하지 않고, 작업을 완료하지 못하는' 지속적인 실패 상태에 직면했습니다.

주요 워크플로우 세부사항

사용자는 OpenClaw에 이 에스컬레이션 프로세스를 처리하도록 다음과 같은 지시를 구성했습니다:

"Antigravity 내부의 Claude Opus 4.6으로 이동하여 어디에서 막혔는지 설명하고, 이미 시도한 것을 보여주며, 필요하다면 답변에 도전한 후, 돌아와 최선의 경로를 적용하고 작업을 완료하세요."

에이전트는 이 순서를 실행했습니다:

• 기기에 연결하고 적절한 도구를 열었음
• 자신을 소개하고 실패를 명확하게 요약했음
• 더 강력한 모델(Claude Opus 4.6)에게 도움을 요청했음
• 첫 번째 답변을 맹목적으로 수용하지 않고 후속 조치를 취했음
• 더 나은 계획을 가지고 돌아왔음
• 해결책을 적용하고 작업을 완료했음

기술적 맥락

사용자는 Opus가 '어려운 코딩/디버깅 작업을 위한 최고의 모델 중 하나'로 간주되지만 비용이 비싸다고 언급합니다. 직접 전체 사용에 대한 비용을 지불하는 대신, Antigravity 내에서 사용 가능한 제한된 Opus 할당량을 사용했습니다. 이 워크플로우는 OpenClaw 에이전트가 다음과 같은 에이전트 간 문제 해결을 보여줍니다:

1. 자신이 막혔음을 인지했음
2. 다른 모델로 에스컬레이션했음
3. 단순히 텍스트를 전달하는 대신 문제를 논의했음
4. 돌아와 실제로 해결책을 실행했음

사용자는 이를 '채팅보다는 위임에 훨씬 더 가깝다'고 설명하며, 설정이 '여전히 베타 에너지를 가지고 있고' '여전히 초보자 친화적이지 않지만', 적절하게 구성되면 능력의 한계가 '어느 정도 미친 것 같다'고 느낀다고 언급합니다.