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채널 입력, 액션 출력
OpenClaw는 메시지 앱과 이미 사용 중인 도구 사이에 위치합니다. Telegram, Slack, Discord, WhatsApp, CLI, 브라우저, 쉘, 파일, 페어링된 기기 모두 하나의 런타임을 통해 연결됩니다.
OpenClaw 작동 방식
짧은 기술 버전: 하나의 gateway, 여러 채널, 영구 워크스페이스, 실제로 작업을 수행할 수 있는 도구.
OpenClaw works by routing messages from your preferred chat app into an always-on gateway that adds memory, skills, tools, and workspace rules before asking a selected AI model to answer or execute the task.
OpenClaw는 단순히 채팅 창 안의 LLM이 아닙니다. 메시지를 수신하고, 컨텍스트를 유지하고, 도구를 호출하고, 모델을 라우팅하고, 실제 워크스페이스에서 작업을 실행하는 에이전트 런타임입니다.
아키텍처 한눈에 보기
Channels (Telegram / Slack / Discord / CLI / ...)
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Gateway daemon
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Sessions + memory + workspace rules
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Tools + skills + browser + shell + APIs
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Model providers / local models
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Responses, actions, automations핵심 레이어
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제어 평면으로서의 Gateway
Gateway 데몬은 이벤트를 수신하고, 세션 상태를 유지하고, RPC를 노출하고, 도구를 관리하고, 모델 호출을 오케스트레이션합니다. 인간, 채널, 실행 사이의 항상 켜져 있는 경계입니다.
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워크스페이스 기반 동작
에이전트 동작은 SOUL.md, AGENTS.md, USER.md, MEMORY.md 같은 파일로 형성됩니다. 어시스턴트는 일반 챗봇이 아니라 영구 컨텍스트를 갖춘 워크스페이스 특화 오퍼레이터입니다.
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스킬과 도구로서의 역량
SKILL.md 파일이 어시스턴트에게 도구를 언제 어떻게 사용할지 가르칩니다. 쉘, 브라우저, 파일 편집, API, 음성, 모바일 노드 액션이 하나의 모놀리스가 아닌 조합으로 구성됩니다.
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잠금 없는 모델 라우팅
OpenClaw는 제공업체와 로컬 모델 간에 작업을 라우팅할 수 있습니다. 비용, 지연 시간, 프라이버시, 작업 복잡도에 맞는 모델 전략을 선택하세요.
워크스페이스가 중요한 이유
OpenClaw는 어시스턴트가 매번 처음부터 시작하는 대신 로컬 규칙과 상태를 읽을 수 있을 때 유용해집니다. 일반적인 워크스페이스는 다음과 같습니다:
SOUL.md
에이전트의 아이덴티티, 톤, 가치관, 기본 동작.
AGENTS.md
워크스페이스 규칙, 안전 경계, 메모리 정책, 협업 규범.
USER.md
경량 인간 컨텍스트: 취향, 타임존, 이름, 우선순위.
MEMORY.md
새 세션에서도 유지되는 큐레이션된 장기 메모리.
HEARTBEAT.md
주기적인 백그라운드 확인 및 사전 유지보수 지침.
이 파일 기반 설계는 동작을 검사, 버전 관리, 시간이 지남에 따라 쉽게 진화시킬 수 있게 합니다.
실행 모델
- 채널 또는 CLI에서 메시지가 도착합니다.
- Gateway가 세션에 바인딩하고 적절한 컨텍스트를 로드합니다.
- 어시스턴트가 답변, 도구 사용, 또는 서브 에이전트 생성 여부를 결정합니다.
- 도구 호출이 실제 파일, 브라우저, 서비스, 기기에서 작동합니다.
- 결과가 세션에 기록되고, 중요한 학습 내용은 영구 저장될 수 있습니다.
이것이 일반 챗봇과의 진짜 차이점입니다: OpenClaw는 운영 환경을 벗어나지 않고 텍스트에서 액션으로 이동할 수 있습니다.