OpenClaw 설정의 진화: 과도한 구성에서 실용적인 다중 에이전트 시스템으로

한 개발자가 세 번의 재설치를 거쳐 실험적인 과잉 구성에서 연속성과 전문화에 초점을 맞춘 실용적인 다중 에이전트 시스템으로 발전한 OpenClaw 여정을 기록했습니다.

설정 세부 정보

주 설치본은 Mac mini M2에서 실행되며 다음과 같은 전문화된 에이전트를 포함합니다:

• 메인 → 생활 및 일상 업무
• 재배자 → 식물 관리
• 튜터 → 학습
• 영양사 → 식단
• 트레이너 → 운동

연구/테스트용 별도 에이전트는 Hetzner에서 실행되며(월 약 7€), 별도의 실험실로 RunPod와 검열되지 않은 로컬 모델을 테스트할 계획입니다.

모델 사용

일반 모델:

• 주요: openai-codex/gpt-5.3-codex
• 대체 #1: anthropic/claude-sonnet-4-6
• 대체 #2: google-gemini-cli/gemini-3-flash-preview

재배자 에이전트용:

• 주요: anthropic/claude-sonnet-4-6
• 대체 #1: google-gemini-cli/gemini-3-flash-preview

월 예상 비용: 약 50€ (Codex + Claude + Gemini), 하지만 시스템은 Codex만으로도 작동 가능합니다(월 약 25€).

주요 작동 구성 요소

1) 계층적 메모리 시스템:

• 일일 → memory/YYYY-MM-DD.md
• 주간 → memory/weekly/YYYY-WW.md
• 장기 → MEMORY.md

핵심: 일일 내용과 지속적인 내용을 혼합하지 않는 것입니다.

2) 기준에 따른 승격: 실제 가치가 있는 내용만(지속성, 영향력, 빈도, 실행 가능성, 잊어버릴 위험) MEMORY.md로 이동합니다.

3) 추적 가능성: 중요한 항목에는 "발명된 기억"을 피하기 위해 출처(경로#줄번호)가 포함됩니다.

4) 의미 검색: 의미 검색을 위한 QMD 백엔드 로컬 인덱싱 + 텍스트 대체를 사용하며, 자동 업데이트(간격 + 디바운스)가 적용됩니다. 이는 정확한 단어뿐만 아니라 의미에 의한 컨텍스트 복구를 가능하게 합니다.

5) 다중 에이전트 통합: 각 에이전트는 자체 클로저(일일/주간)를 처리하며, 메인 에이전트는 상태를 통합하고 전반적인 연속성을 유지합니다. 결과: 수동 요약이 줄고 작업 재개 시 마찰이 감소합니다.

6) 야간 자동화: 23:00–00:00 사이 자동 클로저로 통합된 아침 결과를 생성합니다.

결론

개발자는 비즈니스 설정이나 웹 스크래핑보다 연속성 + 전문화를 추구했습니다. 이러한 의도로 구성되면 OpenClaw는 완전히 변화합니다.