SmallClaw v1.0.2는 로컬 LLM을 위한 백그라운드 작업 시스템을 추가합니다.

SmallClaw v1.0.2가 출시되어 채팅 인터페이스를 계속 모니터링하지 않고도 다단계 워크플로우를 실행할 수 있는 백그라운드 작업 시스템을 제공합니다. 이 업데이트는 소형 로컬 LLM의 핵심 문제인 실제 작업에 활용 가능하도록 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.

백그라운드 작업 시스템

새로운 작업 엔진은 다음과 같은 기능으로 자율적 실행을 가능하게 합니다:

• 다단계 작업 계획
• 활성 채팅 요청과 분리된 작업 실행
• 차단 시 일시 중지 및 재개
• UI로 실시간 상태 업데이트 스트리밍
• 완료 시 원본 채팅과 Telegram 모두에 알림 전송

아키텍처

시스템은 세 가지 계층으로 구성됩니다:

• 데이터 계층: 작업은 상태, 계획 단계, 저널, 재개 컨텍스트와 함께 .localclaw/tasks/ 아래 JSON으로 저장됩니다
• 실행 계층: BackgroundTaskRunner는 동일한 핵심 채팅 루프를 통해 자율적 라운드로 작업을 실행하며, 도구 호출/결과를 기록하고, 진행 전 단계 완료를 검증하며, 전송 오류 시 재시도하고, 도움이 필요할 때 깔끔하게 일시 중지합니다
• 게이트웨이 및 UI 계층: 웹 UI로의 REST + 이벤트 스트림으로, 작업은 칸반 보드에 렌더링되며 상세 패널에서 계획, 저널, 요약, 일시중지/재개 컨트롤을 표시합니다

작업 수명 주기

• 작업 생성, 상태는 계획 및 단계 인덱스와 함께 대기 중으로 시작
• Runner 시작, 결정론적 세션 키 task_<taskId> 할당
• 라운드별 실행: 단계 인식 프롬프트, 도구 호출 기록 및 브로드캐스트, 진행 전 완료 검증
• 완료 시 최종 요약 작성 및 원본 채팅과 구성된 경우 Telegram으로 결과 전달
• 정체되거나 루프 발생 시 needs_assistance로 일시 중지하고 영원히 리소스를 소모하는 대신 알림 전송

주요 개선 사항

단계 완료 검증: 백그라운드 작업 단계는 이제 실행기가 진행하기 전에 검증됩니다. 이는 소형 모델이 작업을 완료했다고 주장하지만 실제로 수행하지 않는 고전적인 문제를 직접적으로 해결합니다. 시스템은 YES 또는 NO 완료 확인을 요청하며, YES 시에만 진행하고, NO 시 피드백과 함께 재시도하며, 재시도 제한 후에도 완료할 수 없으면 일시 중지합니다.

완료 전달: 작업 결과가 이제 원본 세션으로 안정적으로 전달되며, 구성 시 Telegram으로 푸시될 수 있습니다.

다중 에이전트 흐름: 다중 에이전트는 선택 사항이며 SmallClaw의 핵심 목표를 변경하지 않습니다. 소형 로컬 모델은 주요 실행자로 유지될 수 있습니다. 다중 에이전트는 소형 모델이 어려움을 겪기 시작할 때 계획, 복구, 도구 중심 워크플로우에서 시스템을 더욱 효과적으로 만듭니다.

루프 감지: 이제 메인 도구 루프에서 반복되는 toolName 및 args 패턴을 추적하고 정체를 해결하기 위한 지침을 주입하여 악순환이 발생하는 것을 방지합니다.

테스트된 구성: 이 업데이트는 8GB 머신에서 qwen3:4b를 포함한 4B급 모델에서 테스트되었습니다.