OpenClaw 사용자가 Claude Code 파이프라인 성공 후 AI 에이전트 자동화에 어려움을 겪고 있습니다

Claude Code 성공 vs OpenClaw 에이전트 좌절

r/openclaw의 한 사용자가 마케팅 대행사 고객을 위해 nanobanana를 사용한 이미지 재생성 자동화를 시도한 경험을 공유했습니다. 그들은 모델과 대화하고, API 키를 제공하며, 여러 테스트를 실행하고, 배경을 추출하기 위해 여러 도구를 사용하고, 이미지의 시각적 분석을 통해 템플릿 프롬프트를 개선함으로써 Claude Code로 단 1시간 만에 작동하는 파이프라인을 달성했습니다.

그런 다음 사용자는 Gemini 3.1 Pro에서 실행되는 OpenClaw 설정 내 AI 에이전트에게 이 과정을 가르치려 시도했습니다. 에이전트는 여러 문제를 보였습니다:

• 나쁜 추론 능력
• 느린 응답 시간
• 잘못된 출력
• 거의 하루 동안 시도한 후에도 Claude Code와 동일한 결과를 달성하지 못함

사용자는 모델 선택이 문제일 수 있다고 의심하며, 특히 "vertex를 통한 gem3.1 pro 사용이 문제"라고 언급했습니다. 그들은 두 가지 잠재적 해결책을 고려하고 있습니다: 에이전트에게 자신의 Claude Code를 제공하여 자신이 했던 것처럼 빠르게 작업을 수행하도록 하거나, 다른 모델로 완전히 전환하는 것입니다.

이 사례는 AI 자동화 워크플로우에서 흔히 발생하는 도전 과제를 강조합니다: 한 모델로 성공한 결과가 에이전트 기반 구현으로 원활하게 이전되지 않는 경우가 많으며, 특히 서로 다른 기본 모델이 관련될 때 더욱 그렇습니다.