OpenClaw 멀티 에이전트 설정 방법
각 에이전트를 독립적인 “두뇌”로 설정하여 컨텍스트 오염 방지, 효율적 협업 가능.
1. 에이전트 격리 및 워크스페이스 생성
각 에이전트는 자체 워크스페이스, 메모리, 시스템 프롬프트, 도구 권한, 모델을 가짐.
# 에이전트 워크스페이스 생성
openclaw agents add coding
openclaw agents add social
openclaw agents add research각 에이전트는 ~/.openclaw/agents/<agentId> 아래에 전용 디렉토리를 가짐.
2. openclaw.json 구성
channels 섹션
각 에이전트에 대한 채널 계정 구성:
{
"channels": {
"telegram": {
"accounts": {
"coding-bot": { "token": "BOT_TOKEN_1" },
"social-bot": { "token": "BOT_TOKEN_2" }
}
}
}
}agents 섹션
{
"agents": {
"coding": {
"agentDir": "~/.openclaw/agents/coding",
"model": "claude-sonnet-4"
},
"research": {
"agentDir": "~/.openclaw/agents/research",
"model": "gemini-2.5-flash"
}
}
}bindings 섹션
인바운드 메시지를 특정 에이전트로 라우팅:
{
"bindings": [
{
"channel": "telegram",
"account": "coding-bot",
"agent": "coding"
},
{
"channel": "telegram",
"account": "social-bot",
"agent": "social"
}
]
}3. Telegram 봇 설정
@BotFather에서 각 에이전트별 봇 생성/setprivacy→ Disable (그룹의 모든 메시지 읽기)- 모든 봇을 같은 그룹에 추가
4. 샌드박스 및 도구 구성
에이전트별 권한 분리:
| 에이전트 | 권한 |
|---|---|
| 연구 에이전트 | 파일 쓰기 불필요 |
| 코딩 에이전트 | 코드 실행 필요 |
| 소셜 에이전트 | 메시징만 |
주의: agentDir를 에이전트 간에 재사용하지 말 것.
참고: 실제 OpenClaw 기반 프로젝트
- OpenClaw Trade - AI 멀티에이전트 암호화폐 자동매매 시스템
- 5개 전문 에이전트 (MarketAnalyzer, Strategy, RiskManager, Execution, Portfolio)
- FastAPI + Next.js 스택, WebSocket 실시간 모니터링
- 다중 거래소 지원 (Binance, Upbit, Bybit, OKX)
- 리스크 관리 및 페이퍼트레이딩
5. 권장 전략
두 가지 역할로 시작
- 연구 에이전트 — 탐색, 수집, 분석
- 구현 에이전트 — 코드 작성, 실행
모델 전략적 할당
| 작업 | 추천 모델 |
|---|---|
| 라우팅/분류 | 경량 모델 |
| 아키텍처/계획 | 강력한 추론 모델 |
| 재작성/포맷 | 비용 효율 모델 |
메모리 관리
- 로그는 범위 내 유지
- 전체 연구 노트를 구현 에이전트 메모리에 덤프 금지
- 구조화된 요약만 전달
- 메모리 계층화: 사설, 공유 참조, 임시 작업
Related
- openclaw
- multi-agent-systems
- agent-isolation
- Source: https://www.peters.place/ko/post/openclaw-multi-agent
- Docs: https://docs.openclaw.ai/concepts/multi-agent