Claw와 대화하기: OpenClaw 텔레그램 봇을 위한 오픈 소스 iOS 음성 인터페이스

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: February 26, 2026🔗 Source
Claw와 대화하기: OpenClaw 텔레그램 봇을 위한 오픈 소스 iOS 음성 인터페이스
Ad

Speak with Claw는 OpenClaw 인프라에서 실행되는 텔레그램 봇을 위한 음성 인터페이스 기능을 제공하는 오픈 소스 iOS 애플리케이션입니다. 이 시스템은 사용자가 봇에게 말을 걸면 오디오가 로컬에서 처리되고, 응답이 텍스트와 오디오 형식으로 반환되는 대화형 상호작용을 가능하게 합니다.

작동 방식

iOS 앱은 음성 입력을 캡처하고 오디오를 Mac에서 실행되는 릴레이 서버로 전송합니다. 이 서버는 사용자의 OpenClaw 기반 텔레그램 봇을 통해 오디오를 처리하며, 이 봇은 모든 LLM API(Claude, GPT, Gemini 등)에 연결할 수 있습니다. 봇의 응답은 텍스트와 재생용 오디오 모두로 iOS 앱으로 다시 전송됩니다.

주요 기능

  • 음성 활동 감지(VAD)를 통한 대화 모드: 버튼 누름 없이 말하는 시점을 자동으로 감지합니다
  • 핫워드 활성화: "Hey Bot"과 같은 구문으로 트리거할 수 있습니다
  • 오디오 응답 재생: 봇이 합성된 오디오로 응답할 수 있습니다
  • Tailscale을 통한 원격 접근: 프라이버시를 유지하면서 어디서나 작동합니다
  • 다중 봇 선택: 서로 다른 OpenClaw 봇 간 전환을 지원합니다

기술 구현

이 시스템은 세 부분으로 구성된 아키텍처를 사용합니다:

  • iOS 앱: Swift, AVFoundation 및 SFSpeechRecognizer로 구축되었습니다
  • 릴레이 서버: 텔레그램 통합을 위한 Telethon이 포함된 Python/Flask 애플리케이션으로 Mac에서 실행됩니다
  • OpenClaw 통합: 모든 OpenClaw 기반 텔레그램 봇에 연결합니다
Ad

성능 및 제한 사항

개발자는 이것이 Siri와 같은 즉각적인 시스템이 아니라고 언급합니다. 지연 시간은 LLM 처리 속도와 네트워크 상태에 따라 달라집니다. 이 앱은 "확실히 완벽하지 않다"고 설명되며 사용자는 "자신의 책임 하에 사용해야 합니다."

개인정보 보호 고려사항

모든 데이터 처리는 사용자 자신의 인프라에서 이루어집니다. 사용자 데이터는 앱 개발자에게 전송되지 않습니다. 전체 시스템은 자체 호스팅되어 음성 상호작용을 사용자가 통제하는 환경 내에 유지함으로써 프라이버시를 보호합니다.

사용 가능성

이 프로젝트는 상업적 이익 없이 MIT 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다. 소스 코드는 자신의 OpenClaw 봇을 위해 이 시스템을 구현하거나 수정하려는 개발자를 위해 GitHub에서 이용할 수 있습니다.

📖 전체 소스 읽기: r/openclaw

Ad

👀 See Also

LLM 매트릭스: Claude Code로 구축된 커뮤니티 투표 기반 모델 비교
Tools

LLM 매트릭스: Claude Code로 구축된 커뮤니티 투표 기반 모델 비교

데이터 과학자가 llm-matrix.vercel.app를 구축하여 여러 차원에서 동시에 LLM 점수를 비교하고, 커뮤니티 투표로 순위를 형성합니다. 이 사이트는 Claude Code와 두 가지 특정 플러그인을 사용해 완전히 개발되었습니다.

OpenClawRadar
HolyCode: 지속적인 Claude AI 코딩 환경을 위한 Docker 컨테이너
Tools

HolyCode: 지속적인 Claude AI 코딩 환경을 위한 Docker 컨테이너

HolyCode는 머신 전환 및 재구축 시 AI 코딩 환경 상태를 유지하는 Docker 컨테이너입니다. 30개 이상의 사전 설치된 도구, Chromium + xvfb + Playwright를 통한 브라우저 자동화를 포함하며, ./data/opencode에 컨텍스트를 보존합니다.

OpenClawRadar
MemAware 벤치마크, AI 기억력을 키워드 검색 이상으로 테스트하다
Tools

MemAware 벤치마크, AI 기억력을 키워드 검색 이상으로 테스트하다

MemAware는 3가지 난이도에 걸친 900개의 질문으로 구성된 벤치마크로, 메모리가 있는 AI 어시스턴트가 힌트가 없는 쿼리에서 관련 컨텍스트를 표면화할 수 있는지 테스트합니다. 결과는 BM25 검색이 메모리 없음 대비 2.8% vs 0.8%로 점수를 기록한 반면, 벡터 검색은 도메인 간 연결에서 0.7%로 떨어졌음을 보여줍니다.

OpenClawRadar
다중 에이전트 토론 접근법이 LLM 추론 품질을 향상시킵니다
Tools

다중 에이전트 토론 접근법이 LLM 추론 품질을 향상시킵니다

한 개발자가 CyrcloAI를 사용하여 다중 에이전트 토론 방식을 실험했습니다. 이 방식에서는 분석가, 비평가, 종합자 등 다양한 역할을 맡은 AI 에이전트들이 최종 답변을 내놓기 전에 서로의 응답을 비판하며, 더 구조화되고 신중한 결과물을 만들어냈습니다.

OpenClawRadar