OpenClaw 조언: 작게 시작하고 5가지 함정 피하는 법

r/openclaw의 한 개발자가 첫 OpenClaw 프로젝트에서 얻은 실용적인 교훈을 공유하며, 초기의 혼란에서 기능적인 개인 건강 추적기를 구축하기까지의 과정을 설명합니다.

프로젝트 진화

개발자는 처음에는 콘텐츠를 스크래핑하고 재작성하는 마케팅 에이전트를 목표로 했지만 너무 야심차다는 것을 깨달았습니다. 대신, 웹 기반 AI 도구에서 부족했던 부분인 컨텍스트 누출 없이 지속적인 건강 추적이 가능한 개인 건강 추적기/코치를 만들었습니다. 이 시스템은 칼로리와 편의점에서의 예상 식품 비용을 모두 기록합니다. OpenClaw의 이미지 처리 능력을 발견한 후, 사진에서 데이터를 자동으로 기록하도록 워크플로우를 확장했습니다.

초보자를 위한 실용적인 조언

범위를 좁히세요: 거창한 아이디어는 무시하세요. 작고 전문적인 것을 만들고 반복하세요.
"자동화된 회사" 함정을 피하세요: 이는 초보자 프로젝트가 아닙니다. 각 에이전트의 역할을 인간 전문가 팀을 관리하듯 이해해야 합니다.
결정론적 워크플로우를 사용하세요: 반복적인 작업을 에이전트가 생성한 Python 스크립트에 위임하세요. 이렇게 하면 토큰 사용량과 오류율이 줄어듭니다.
하나의 LLM에 충실하세요: 작업 공간이 암묵적으로 그에 맞게 최적화될 것입니다. 모델(Claude, ChatGPT, Gemini) 사이를 오가면 비대하고 일관성 없는 마크다운 파일이 생겼습니다. 에이전트가 감독 하에 주기적으로 자체 시스템을 감사하도록 하세요.

모델 관찰

개발자의 작업 공간은 Gemini에 최적화되어 있어 결과가 편향될 수 있습니다:

ChatGPT: 에이전트 중심 설정에서는 "생각보다 덜 똑똑했지만" Gemini에 비해 정중했습니다. 채팅에는 최적일 수 있습니다.
Gemini: 비용 대비 성능 측면에서 훨씬 더 능력이 있습니다. Flash 모델조차도 이미지 인식, 생성, Google 검색 통합을 안정적으로 처리합니다. 한 사례에서 ChatGPT는 자체 도구를 사용하지 못하고 이미지 작업을 API를 통해 Gemini로 라우팅했습니다.

개발자는 작업 공간 안정화 후 2.5 flash로 다운그레이드하는 것을 고려했지만 "latest-flash"는 시도하지 않았습니다. 다음 단계는 마케팅 에이전트 프로젝트로 돌아가고 Hermes를 실험하는 것을 포함합니다.

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