OpenClaw React 클라이언트 업데이트: 에이전트별 모델, CLI 도구 및 자동 시작 기능 추가
OpenClaw 클라이언트 업데이트 기능
오픈소스 OpenClaw React 클라이언트가 커뮤니티 피드백을 반영해 대규모 업데이트를 받았습니다. 이 프로젝트는 첫 주에 900회 이상의 클론을 기록하며 상당한 관심을 끌었습니다.
새로운 기능
- 에이전트별 모델: 이제 특정 에이전트에 특정 모델을 할당할 수 있습니다. 이를 설정하려면 + 버튼을 클릭하고 구성(configure)을 누른 후 해당 에이전트에 사용할 모델을 선택하세요.
- 자동 업데이트: 클라이언트가 이제 자동으로 업데이트를 받습니다. 새로운 업데이트가 사용 가능할 때 대시보드에서 바로 알림을 확인할 수 있습니다.
- 새 CLI 도구: 터미널 명령어로 클라이언트 관리가 더 쉬워졌습니다. 터미널에서 직접
openclaw_client start | stop | restart | uninstall을 실행할 수 있습니다. - 자동 시작: 클라이언트가 이제 시스템 재부팅 후 자동으로 실행되어 매번 수동으로 시작할 필요가 없어졌습니다.
이 업데이트는 상당한 커뮤니티 참여를 보인 GitHub 저장소에서 사용할 수 있습니다. OpenClaw는 AI 코딩 에이전트를 위한 오픈소스 플랫폼이며, 이 클라이언트는 시스템과 상호작용하기 위한 React 기반 인터페이스를 제공합니다.
📖 Read the full source: r/clawdbot
👀 See Also
벤치마크 결과: Mac Mini M4 16GB에서 테스트된 331개 GGUF 모델
16GB RAM를 탑재한 Mac Mini M4에서 331개의 GGUF 모델을 벤치마킹한 결과, 파레토 최적 모델은 11개뿐이며 모두 Mixture-of-Experts 아키텍처입니다. Mixture-of-Experts 모델은 중간값 20.0 토큰/초로 밀집 모델의 4.4 토큰/초를 압도하는 성능을 보여줍니다.
Google Gemma 4 26B-A4B를 LM Studio 0.4.0 헤드리스 CLI로 로컬에서 실행하기
LM Studio 0.4.0은 헤드리스 로컬 모델 추론을 위한 llmster와 lms CLI를 도입합니다. 이 글은 MacBook Pro M4 Pro에서 Google의 Gemma 4 26B-A4B MoE 모델을 설정하고, 48GB 통합 메모리로 초당 51 토큰을 달성한 과정을 상세히 설명합니다.
260개 이상의 AI 에이전트 및 도구 모음집 (오픈소스 및 셀프 호스팅 중심)
포괄적인 GitHub 저장소는 260개 이상의 AI 에이전트와 프레임워크를 나열하며, Ollama, OpenClaw, DeerFlow를 포함한 오픈소스, 자체 호스팅, 로컬 우선 옵션을 강조합니다.
오프 그리드 모바일 앱, 온디바이스 AI 도구 사용 추가 및 3배 속도 향상
오프 그리드 모바일 앱이 이제 AI 모델이 웹 검색, 계산기, 날짜/시간, 디바이스 정보와 같은 도구들을 완전히 오프라인에서 사용할 수 있도록 업데이트되었으며, 구성 가능한 KV 캐시 옵션으로 휴대폰에서 최대 30 토큰/초의 속도를 제공합니다.