MoLOS 통합을 통한 다국 여행 계획을 위한 OpenClaw 테스트
자동화된 여행 계획을 위한 OpenClaw와 MoLOS 스택
한 개발자가 OpenClaw의 기능을 표준 ChatGPT 응답 이상으로 테스트하기 위해 MoLOS와 함께 사용하여 최소한의 수동 개입으로 중국-일본 다중 도시 여행을 계획했습니다.
기술 설정 및 프로세스
이 테스트에서는 자체 호스팅 스택을 사용했습니다:
- 작업과 메모 관리를 위한 구조화된 생산성 메모리 레이어로 MoLOS 사용
- 작업 실행을 위한 AI 에이전트 운영자로 OpenClaw 사용
프로세스는 다음과 같았습니다:
- 시스템에 여행 데이터 입력: 날짜, 관심사, 예산
- OpenClaw가 자동으로 계획 작업 생성
- 일별 일정 생성
- 항공권과 호텔 추천
- 방문할 장소 지정
- MoLOS가 모든 내용을 작업/프로젝트에 기록
효과적인 부분
- 초기 일정이 구조화되었고 일정 중복 감지
- 충돌 시 자동 시간 조정
- MoLOS의 중앙 집중식 데이터 저장으로 앱 간 데이터 손실 방지
- 자동 작업 생성 (예: "베이징-상하이 항공권 예약" 및 "JR 패스 구매")
- 승인 워크플로: 사용자가 도시 옵션과 예약을 검토한 후 결정을 작업에 기록
- MoLOS가 OpenClaw와 자동으로 소통하여 워크플로 계속 진행
- 50개 이상의 완료된 작업과 완전한 여행 문서화로 편집 가능한 계획 생성
확인된 한계
- 교통 시간 오류 (때로 부정확)
- 일부 관광지 정보가 유효하지 않음
- 비자와 접근 요구사항에 대한 수동 검증 필요
- 아직 100% 자율 시스템은 아님
개발자는 이 경험을 고립된 도구 사용보다는 자신을 대신해 생각하는 시스템을 감독하는 것에 가깝다고 설명하며, 현재 OpenClaw와 MoLOS가 일상적인 생산성 추진력 역할을 하고 있다고 언급했습니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
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