OpenClaw 다중 에이전트 워크플로우 문제: 정체, 컨텍스트 손실, 토큰 비효율성

OpenClaw 다중 에이전트 워크플로우 문제점

한 개발자가 OpenClaw의 다중 에이전트 워크플로우 시스템에서 복잡한 프로젝트 분석 작업 중 자율성 유지와 관련된 심각한 문제점을 상세히 설명했습니다. 사용자는 이러한 문제로 인해 다른 에이전트 프레임워크로 돌아가고 있습니다.

기술적 설정

테스트한 구성에는 다음이 포함되었습니다:

• 모델: Gemini 3 Pro 및 Codex
• 구조: 1개의 COO 에이전트(오케스트레이터)와 여러 전문 작업 에이전트
• 설정: 컨텍스트를 위한 맞춤형 SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md 파일
• 통합: 다양한 Clawhub.ai 기술

보고된 문제점

워크플로우 정지

에이전트가 작동 중 자주 멈춥니다. 오케스트레이터(COO)는 에이전트가 여전히 처리 중이라고 가정하지만, 대시보드는 초기 10분 후 활동이 전혀 없음을 보여줍니다. "체크인" 루프를 구현해도 에이전트 간의 통신 단절 문제는 해결되지 않았습니다.

컨텍스트 누출/손실

맞춤 문서 파일을 제공했음에도 불구하고, 에이전트는 기본적인 프로젝트 정보를 지속적으로 다시 프롬프트해야 합니다. 시스템은 장기 작업 상태 관리에 어려움을 겪는 것으로 보입니다.

토큰 비효율성

한 실행에서 4억 개 이상의 토큰이 소비되었지만 실질적인 출력은 없었습니다. 이는 주로 에이전트가 루프를 돌거나 동일한 단계를 재분석하면서 "액션" 단계로 진행하지 못했기 때문입니다.

사용자 평가

개발자는 OpenClaw가 현재 안정적인 자율 시스템이 아니라 수동 프롬프팅을 위한 "멋진 UI"에 불과한지 의문을 제기합니다. 장기 실행 작업에 대해 Claude Code나 기본 AutoGPT 설정보다 훨씬 덜 안정적으로 느껴진다고 언급합니다.

사용자는 구체적으로 묻습니다: 자율성 문제를 실제로 해결하는 특정 구성이나 "Clawhub" 기술이 있나요, 아니면 현재 아키텍처가 다중 에이전트 루프에 너무 취약한가요?