[OpenClaw 운영 : 지휘관, 작업자, 그리고 필연적인 기억의 축적]
단일 모델 하나에 모든 것을 맡기는 것은 OpenClaw와 AI Agents를 제대로 사용하지 못하는 것이라고 생각합니다. 요구사항이 복잡해질수록 기획, 추론, 구현, 검증이 한 흐름에서 뒤엉키게 되고, 결국 '사고능력'과 '작업하는 능력'이 리소스를 나눠 먹다가 이도 저도 아닌 결과가 나옵니다. 시행착오가 누적되어도 '도대체 어디서부터 잘못된 것인지' 추적조차 불가능해집니다. 리스크 관리 측면에서 최악의 구조입니다.
그렇기에 OpenClaw와 AI Agentic WorkFlow를 장기적으로 강하게 만들기 위해서는, 결국 역할을 분할하고 시스템화하는 전략이 필수적입니다. 제가 구상하는 방식은 명확합니다. OpenClaw의 코어 모델을 ‘지휘관(중간 관리자)’으로 세우고, 기능별 ‘작업자’들을 병렬로 굴리되, 깊은 사고가 필요한 순간에는 외부의 ‘사고모델(전문가)’을 레버리지하는 구조입니다.
1. 왜 ‘지휘관 + 작업자 + 전문가’ 구조여야 하는가?
우리는 인정해야 합니다. 하나의 모델이 모든 맥락을 완벽하게 처리할 수 없다는 것을요. 그렇기 때문에 아예 처음부터 역할을 나누어야 합니다.
코어(지휘관): 목표를 해석하고, 질문을 설계하며, 작업을 분배하고 결과를 통합·판단합니다.
서브(작업자): 맡은 직책(코딩, 리서치, 문서화 등) 내에서 실제 산출물을 찍어냅니다.
사고모델(전문가): 비판, 리스크 분석, 설계 논리 등 "깊은 사고"만을 전담합니다. (자문은 다각적으로 토론을 통해 퀄리티가 높은 결과물을 얻어내야합니다.)
사람(사용자): 아이디어와 피드백을 제공하고, 가장 중요한 '전문가 자문을 수급해오는 교두보' 역할을 수행합니다.
2. 프로세스의 흐름: 사용자는 단순하게, 시스템은 정교하게
이 구조에서 각 요소는 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가야 합니다.
A. 사람(사용자)의 역할 : 사용자는 복잡한 로직에 개입할 필요가 없습니다. 원하는 바(목표)를 던지고, 결과물을 써보고, 불만(피드백)을 말하면 됩니다. 다만, 여기서 핵심적인 역할이 하나 추가됩니다. 코어가 요청한 프롬프트를 사고모델에 넣어 그 결과를 가져오는 것입니다.
B. 코어 모델(지휘관)의 역할 : 전체 판을 짭니다. 목표를 달성하기 위해 무엇을 먼저 물어봐야 할지 프롬프트를 설계하고, 작업자들에게 일을 뿌립니다. 결과가 부족하면 다시 자문을 요청하고 루프를 돌립니다.
C. 작업자 및 통합 에이전트 : 설계, 코딩, 테스트, 문서화 등 각자 맡은 파트에서 산출물을 만들고, 통합 에이전트는 이를 합치며 충돌을 정리합니다.
이 흐름을 단계별로 보면 다음과 같습니다.
목표 설정: 사용자가 목표를 입력하면, 코어는 자율성을 가지고 계획을 세웁니다.
자문 식별: 코어가 "이건 내 판단으로 부족하다" 싶은 지점(리스크, 방법론)을 식별하면, 사용자에게 "사고모델용 프롬프트"를 건넸니다. 이때 프롬프트는 비판, 확산, 심화 등 다양한 관점을 포함하도록 설계됩니다.
지휘 및 분배: 자문 결과를 바탕으로 코어 모델은 전체 구조를 잡고, 작업자들에게 업무를 할당합니다.
실행 및 통합: 작업자들은 각자 결과물을 만들고, 통합 에이전트가 이를 합칩니다.
무한 루프(Repetition): 문제가 생기거나 퀄리티가 낮으면, 코어는 다시 자문 프롬프트를 만들고 사용자는 이를 수행합니다. 이 과정이 반복되며 결과물은 목표치에 수렴하게 됩니다.
결국 이 구조가 완성되면 사람이 할 일은 의외로 단순해집니다. '아이디어 던지기, 결과물 써보고 불평하기, 그리고 사고모델 복사/붙여넣기.' 이것만으로도 코어는 지휘관으로서, 에이전트는 실무자로서, 사고모델은 고문으로서 돌아가는 고도화된 시스템이 구축됩니다.
3. 필연적인 결론: 자체 DB (GraphRAG) 없는 성장은 불가능하다
리서치와 구상을 거듭하며 내린 결론은 하나입니다. 장기적으로 이 시스템이 제대로 굴러가려면 자체 지식 DB(GraphRAG + 로컬 LLM) 구축은 선택이 아니라 필수입니다.
이 구조의 핵심은 '반복 루프'입니다. 하지만 반복할수록 결정의 근거, 히스토리, 실패의 원인들이 데이터로 쌓여야 하는데, 외부 컨텍스트에만 의존하면 이 기억들이 휘발됩니다. 기억이 끊기면 다음 사이클은 빨라지지 않고, 품질은 제자리걸음을 할 뿐입니다.
프로젝트의 맥락과 지식
과거의 결정 사항과 그 근거
시행착오(무엇이 왜 실패했는가)
코드와 설계의 연결 관계
이 모든 것이 구조화된 형태(그래프)로 저장되고, 필요할 때 즉시 꺼내 쓸 수 있어야 합니다. "에이전트가 알아서 해주겠지"라고 막연히 기대하기보다는, 우리가 반드시 구축해야 할 인프라로 접근해야 합니다.
이것이 제가 생각하는 가장 확률 높고 전략적인 OpenClaw - AI Agentic Workflow의 운영 방식입니다.
시스템을 구상하고 설계하시는 데에 도움이 되었으면 좋겠습니다.
원문
#AI #OpenClaw # LLM #AI_Agent
단일 모델 하나에 모든 것을 맡기는 것은 OpenClaw와 AI Agents를 제대로 사용하지 못하는 것이라고 생각합니다. 요구사항이 복잡해질수록 기획, 추론, 구현, 검증이 한 흐름에서 뒤엉키게 되고, 결국 '사고능력'과 '작업하는 능력'이 리소스를 나눠 먹다가 이도 저도 아닌 결과가 나옵니다. 시행착오가 누적되어도 '도대체 어디서부터 잘못된 것인지' 추적조차 불가능해집니다. 리스크 관리 측면에서 최악의 구조입니다.
그렇기에 OpenClaw와 AI Agentic WorkFlow를 장기적으로 강하게 만들기 위해서는, 결국 역할을 분할하고 시스템화하는 전략이 필수적입니다. 제가 구상하는 방식은 명확합니다. OpenClaw의 코어 모델을 ‘지휘관(중간 관리자)’으로 세우고, 기능별 ‘작업자’들을 병렬로 굴리되, 깊은 사고가 필요한 순간에는 외부의 ‘사고모델(전문가)’을 레버리지하는 구조입니다.
1. 왜 ‘지휘관 + 작업자 + 전문가’ 구조여야 하는가?
우리는 인정해야 합니다. 하나의 모델이 모든 맥락을 완벽하게 처리할 수 없다는 것을요. 그렇기 때문에 아예 처음부터 역할을 나누어야 합니다.
코어(지휘관): 목표를 해석하고, 질문을 설계하며, 작업을 분배하고 결과를 통합·판단합니다.
서브(작업자): 맡은 직책(코딩, 리서치, 문서화 등) 내에서 실제 산출물을 찍어냅니다.
사고모델(전문가): 비판, 리스크 분석, 설계 논리 등 "깊은 사고"만을 전담합니다. (자문은 다각적으로 토론을 통해 퀄리티가 높은 결과물을 얻어내야합니다.)
사람(사용자): 아이디어와 피드백을 제공하고, 가장 중요한 '전문가 자문을 수급해오는 교두보' 역할을 수행합니다.
2. 프로세스의 흐름: 사용자는 단순하게, 시스템은 정교하게
이 구조에서 각 요소는 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가야 합니다.
A. 사람(사용자)의 역할 : 사용자는 복잡한 로직에 개입할 필요가 없습니다. 원하는 바(목표)를 던지고, 결과물을 써보고, 불만(피드백)을 말하면 됩니다. 다만, 여기서 핵심적인 역할이 하나 추가됩니다. 코어가 요청한 프롬프트를 사고모델에 넣어 그 결과를 가져오는 것입니다.
B. 코어 모델(지휘관)의 역할 : 전체 판을 짭니다. 목표를 달성하기 위해 무엇을 먼저 물어봐야 할지 프롬프트를 설계하고, 작업자들에게 일을 뿌립니다. 결과가 부족하면 다시 자문을 요청하고 루프를 돌립니다.
C. 작업자 및 통합 에이전트 : 설계, 코딩, 테스트, 문서화 등 각자 맡은 파트에서 산출물을 만들고, 통합 에이전트는 이를 합치며 충돌을 정리합니다.
이 흐름을 단계별로 보면 다음과 같습니다.
목표 설정: 사용자가 목표를 입력하면, 코어는 자율성을 가지고 계획을 세웁니다.
자문 식별: 코어가 "이건 내 판단으로 부족하다" 싶은 지점(리스크, 방법론)을 식별하면, 사용자에게 "사고모델용 프롬프트"를 건넸니다. 이때 프롬프트는 비판, 확산, 심화 등 다양한 관점을 포함하도록 설계됩니다.
지휘 및 분배: 자문 결과를 바탕으로 코어 모델은 전체 구조를 잡고, 작업자들에게 업무를 할당합니다.
실행 및 통합: 작업자들은 각자 결과물을 만들고, 통합 에이전트가 이를 합칩니다.
무한 루프(Repetition): 문제가 생기거나 퀄리티가 낮으면, 코어는 다시 자문 프롬프트를 만들고 사용자는 이를 수행합니다. 이 과정이 반복되며 결과물은 목표치에 수렴하게 됩니다.
결국 이 구조가 완성되면 사람이 할 일은 의외로 단순해집니다. '아이디어 던지기, 결과물 써보고 불평하기, 그리고 사고모델 복사/붙여넣기.' 이것만으로도 코어는 지휘관으로서, 에이전트는 실무자로서, 사고모델은 고문으로서 돌아가는 고도화된 시스템이 구축됩니다.
3. 필연적인 결론: 자체 DB (GraphRAG) 없는 성장은 불가능하다
리서치와 구상을 거듭하며 내린 결론은 하나입니다. 장기적으로 이 시스템이 제대로 굴러가려면 자체 지식 DB(GraphRAG + 로컬 LLM) 구축은 선택이 아니라 필수입니다.
이 구조의 핵심은 '반복 루프'입니다. 하지만 반복할수록 결정의 근거, 히스토리, 실패의 원인들이 데이터로 쌓여야 하는데, 외부 컨텍스트에만 의존하면 이 기억들이 휘발됩니다. 기억이 끊기면 다음 사이클은 빨라지지 않고, 품질은 제자리걸음을 할 뿐입니다.
프로젝트의 맥락과 지식
과거의 결정 사항과 그 근거
시행착오(무엇이 왜 실패했는가)
코드와 설계의 연결 관계
이 모든 것이 구조화된 형태(그래프)로 저장되고, 필요할 때 즉시 꺼내 쓸 수 있어야 합니다. "에이전트가 알아서 해주겠지"라고 막연히 기대하기보다는, 우리가 반드시 구축해야 할 인프라로 접근해야 합니다.
이것이 제가 생각하는 가장 확률 높고 전략적인 OpenClaw - AI Agentic Workflow의 운영 방식입니다.
시스템을 구상하고 설계하시는 데에 도움이 되었으면 좋겠습니다.
원문
[AI Agent가 돈을 버는 시대 : OpenClaw]
원문 폴리마켓 계정
디스코드에서 'Clawdbot이 시간 절약 말고 진짜 돈을 벌 수 있냐'는 질문이 나옴.
누가 폴리마켓 트레이더 지갑 하나를 던졌는데, 승률 45.4%인데도 수익 38.1만 달러를 벌고 있었음(거래 8,119회).
이 지갑은 정치/이슈 시장이 아니라 BTC/ETH/SOL 같은 15분 단기 방향(업/다운) ‘노이즈’ 시장만 반복 거래함.
핵심은 '예측 실력'이 아니라 거래소(바이낸스) 가격 변동이 먼저 확정된 뒤, 폴리마켓의 확률이 늦게 따라오는 ‘지연’을 이용하는 것처럼 보인다는 점.
예: 바이낸스에서 급락이 이미 발생 → 폴리마켓 확률은 아직 옛날 상태 → 그 짧은 시간에 DOWN을 싸게 사서, 확률이 따라오면 $1로 정산받음.
그래서 승률이 50% 아래여도, 이길 때(28¢→$1)의 수익이 커서(비대칭 보상) 전체적으로 돈이 남는 구조라고 설명함.
작성자는 OpenClaw(당시 Clawdbot)에게 '승률 대비 수익이 비정상적으로 좋은 지갑을 찾아주는 파서'를 시켰더니 11분 만에 지갑 3개를 찾아줬고, 그중 하나가 이 지갑이었다고 주장.
결론: 같은 AI 도구라도 '캘린더 정리 같은 잡무'가 아니라 온체인 데이터에서 돈 되는 패턴을 찾는 질문을 던지면 수익 기회로 이어질 수 있다는 메시지.
#AI #AI_Agent #OpenClaw #Polymarket #복기 #인사이트 #플레이 #예측시장
원문 폴리마켓 계정
디스코드에서 'Clawdbot이 시간 절약 말고 진짜 돈을 벌 수 있냐'는 질문이 나옴.
누가 폴리마켓 트레이더 지갑 하나를 던졌는데, 승률 45.4%인데도 수익 38.1만 달러를 벌고 있었음(거래 8,119회).
이 지갑은 정치/이슈 시장이 아니라 BTC/ETH/SOL 같은 15분 단기 방향(업/다운) ‘노이즈’ 시장만 반복 거래함.
핵심은 '예측 실력'이 아니라 거래소(바이낸스) 가격 변동이 먼저 확정된 뒤, 폴리마켓의 확률이 늦게 따라오는 ‘지연’을 이용하는 것처럼 보인다는 점.
예: 바이낸스에서 급락이 이미 발생 → 폴리마켓 확률은 아직 옛날 상태 → 그 짧은 시간에 DOWN을 싸게 사서, 확률이 따라오면 $1로 정산받음.
그래서 승률이 50% 아래여도, 이길 때(28¢→$1)의 수익이 커서(비대칭 보상) 전체적으로 돈이 남는 구조라고 설명함.
작성자는 OpenClaw(당시 Clawdbot)에게 '승률 대비 수익이 비정상적으로 좋은 지갑을 찾아주는 파서'를 시켰더니 11분 만에 지갑 3개를 찾아줬고, 그중 하나가 이 지갑이었다고 주장.
결론: 같은 AI 도구라도 '캘린더 정리 같은 잡무'가 아니라 온체인 데이터에서 돈 되는 패턴을 찾는 질문을 던지면 수익 기회로 이어질 수 있다는 메시지.
이러한 방법 외에도 AI Agent들을 통해 생산성을 증대시키고, 돈을 직/간접적으로 벌 수 있는 방법은 많지 않을까 싶음.
개인적인 생각으로는
1. AI Agent가 직접 돈을 벌어오게 시키기
2. AI Agent들을 이용해 하나의 회사로 만들기. [개인 사업을 하기]
이러한 것들을 해야된다고 보고있는데
당연히 그냥 '돈을 벌어와', '회사처럼 작동해' 라고 말한다고 끝나는 것이 아닌, 사용자와 AI가 협업하여 섬세하고 좋은 구조를 만들어내야 실제 돈을 버는 식으로 작동하는건 당연한 것이니 두 말 안 해도 될듯.
아직 기회는 많을 것이라고 생각함.
이제 시작됐고, 빠르게 선점해야하는 곳이라고 생각함.
블루오션이니.
사고의 전환이 필요하다고 생각됨.
'사람이 일을 해야하는가'
당연하게 받아들여지는 것이지만, 의문을 품고서 꼭 그래야하나? 라는 생각을 가지는 사람이 성공하는 시대가 되지 않을까 싶음.
물론, 초기에 구축하는 것은 일이긴 하지만 '사람이 계속해서 일을 해야하는가?'는 아니게 될 수 있다고 봄.
물론 해당 내용을 본인은 100% 믿진 않음..
바이럴(어그로성) 게시물일 수 있고, 전부 다 진실이라고 생각하진 않지만, 그렇다고 '아예 불가능한가'라는 질문을 던졌을때 그건 또 아니고, 실제 미래가 아닐까... 우리가 해야하는 길이자 필연이 아닐까 싶음.