OpenClaw로 여러 AI 코딩 에이전트 실행하기: 커스텀 제공자 설정 및 교차 에이전트 메모리 과제

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: May 17, 2026🔗 Source
OpenClaw로 여러 AI 코딩 에이전트 실행하기: 커스텀 제공자 설정 및 교차 에이전트 메모리 과제
Ad

r/openclaw의 한 개발자가 Anthropic의 속도 제한과 비용을 피하기 위해 서드파티 API 제공업체를 통해 OpenClaw로 여러 코딩 에이전트를 실행한 경험을 공유합니다. 그들은 openclaw.json에서 DeepInfra를 사용자 정의 제공업체로 구성하고, .zshrc에 API 토큰을 설정한 후 게이트웨이를 재시작했습니다.

문제 및 수정 사항

1. API 키 확인 실패: openclaw doctor에서 "apiKey resolution failed"가 표시되었는데, 이는 환경 변수가 데몬의 범위 내에 없었기 때문입니다. /etc/environment(시스템 전체)에 export를 추가하고 게이트웨이뿐만 아니라 전체 시스템을 재부팅하여 수정했습니다.

2. DeepSeek V4 Pro 시간 초과: 최대 추론 모드에서 첫 번째 요청이 120초 이상의 TTFT로 시간 초과되었습니다. OpenClaw의 기본 LLM_REQUEST_TIMEOUT=60은 모델이 생각을 마치기 전에 요청을 종료했습니다. .env에서 LLM_REQUEST_TIMEOUT=180으로 늘렸습니다.

3. 컨텍스트 캐싱 작동 안 함: 제공업체는 캐싱을 지원하지만 OpenClaw는 제공업체 구성의 비용 블록에 cacheRead와 cacheWrite 값을 요구합니다. 추가한 후, 동일한 MEMORY.md 내용을 가진 두 번째 요청부터 로그에 캐시 히트가 나타났습니다.

Ad

현재 설정

  • 백엔드 에이전트: DeepSeek V4 Pro
  • 프론트엔드 에이전트: Qwen3.5 122B A10B
  • 마이그레이션 에이전트: V4 Flash

에이전트 간 메모리 격리 문제

각 에이전트는 작업 공간에 자체 memory.md 파일을 가지고 있지만, 필요할 때 서로의 메모리를 참조할 수 없습니다. 예를 들어, 백엔드 에이전트가 스키마 변경 사항을 자신의 메모리에 기록합니다. 마이그레이션 에이전트는 나중에 시작되며 해당 결정을 알지 못합니다. 메모리 파일을 심볼릭 링크로 연결하면 파일 잠금 충돌이 발생하는데, OpenClaw의 메모리 관리자가 파일 잠금을 사용하기 때문에 여러 에이전트가 동시에 동일한 파일에 접근하면 충돌이 발생합니다. OpenClaw의 플랫 파일 시스템에는 내장된 에이전트 간 메모리 쿼리 기능이 없습니다.

저자는 벡터 DB(예: ChromaDB)로 전환하지 않는 차선책을 묻고 있으며, 다른 에이전트의 메모리 파일을 읽고 관련 컨텍스트를 제공하는 사용자 정의 스킬을 작성하는 것을 고려하고 있습니다.

📖 전체 출처 읽기: r/openclaw

Ad

👀 See Also

자동 비디오 편집을 위한 OpenClaw 및 Remotion 파이프라인
Use Cases

자동 비디오 편집을 위한 OpenClaw 및 Remotion 파이프라인

한 개발자가 OpenClaw를 에이전트 오케스트레이션에, Remotion을 렌더링에 사용하여 400개 이상의 클립에서 20개의 릴스를 자동으로 생성하는 에이전트 주도 워크플로우를 설명했습니다. 여기에는 필터링, JSON으로 정의된 몽타주, 배치 처리가 포함됩니다.

OpenClawRadar
클로드 소넷 전략 보드 게임 테스트: 규칙 준수 과제
Use Cases

클로드 소넷 전략 보드 게임 테스트: 규칙 준수 과제

한 개발자가 구조화된 프롬프트 시스템(규칙, 보드 표현, 턴 관리 포함)을 사용하여 특허 받은 제품 포트폴리오 관리 전략 보드 게임인 OFMOS® Essential을 플레이하면서 Claude Sonnet을 테스트했습니다. 이 모델은 규칙을 이해하고 점수를 추적했지만, 제한된 이동 생성 기능이 부족하여 불법적인 수를 자주 두었습니다.

OpenClawRadar
클로드 코드 대 코덱스: 빌더의 워크플로우 분할
Use Cases

클로드 코드 대 코덱스: 빌더의 워크플로우 분할

한 개발자가 실제 실무에서 얻은 분할 전략을 공유합니다: Claude Code는 깔끔한 diff로 집중적인 레포 작업에, Codex는 브라우저, 문서, 앱 테스트를 포함한 복잡한 교차 도구 작업에 적합합니다.

OpenClawRadar
레딧 사용자가 AI 에이전트 재시작 비용으로 예산의 30%가 낭비된다고 보고, 체크포인팅 해결책 공유
Use Cases

레딧 사용자가 AI 에이전트 재시작 비용으로 예산의 30%가 낭비된다고 보고, 체크포인팅 해결책 공유

r/LocalLLaMA의 한 개발자가 자신의 팀이 작업 중 실패한 워크플로우 재시작에 AI 예산의 30%를 소비하고 있다는 사실을 발견했습니다. 그들은 모든 도구 호출에 대해 체크포인팅을 구현했고, 이로 인해 중복 처리를 제거하여 API 비용이 즉시 감소했습니다.

OpenClawRadar