저는 지난 2년간 멀티 에이전트 시스템을 운영하면서 명확한 한계에 부딪혔습니다. 단일 LLM 호출로는 해결 불가능한 복합 작업이 늘어나면서, 결국 자체 오케스트레이터를 만들기로 결정했습니다. 이 글에서는 OpenClaw를 로컬 환경에 배포하여 100개 이상의 스킬을 가진 AI Agent를 구축한 전 과정을 공유합니다. 해외 신용카드가 없어도 로컬 결제와 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2를 모두 호출하고 싶다면 HolySheep AI에 지금 가입하시면 가입 즉시 무료 크레딧이 제공됩니다.
1. 요구사항 분석 - 왜 100개 이상의 스킬인가
실무에서 들어오는 요청은 본질적으로 복합적입니다. "경쟁사 가격을 조사하고 PDF 리포트로 만들어줘"라는 한 줄의 명령은 다음과 같이 분해됩니다.
- 웹 크롤링 (10가지 패턴 - 정적 페이지, 동적 렌더링, 로그인 필요, 페이지네이션 등)
- 가격 정규화 (통화 변환, 부가세 계산, 프로모션 코드 적용)
- 시각화 (막대/선/원형 차트, 히트맵, 산점도)
- PDF 합성 (템플릿 엔진, 한글 폰트 임베딩)
- 이메일 발송 (SMTP, 첨부파일, 다국어)
- 작업 히스토리 저장 (벡터 DB, 메타데이터 인덱싱)
이 모든 작업을 안정적으로 처리하려면 최소 100개 이상의 원자적 스킬이 필요하며, 각 스킬은 독립적으로 테스트 가능하고 조합 가능해야 합니다. OpenClaw는 이런 요구사항에 정답으로 설계된 도구입니다.
2. 아키텍처 설계
전체 시스템은 5개 계층으로 분리합니다.
[Client / Webhook / CLI]
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[OpenClaw Gateway :8080] ── 인증, 속도 제한, 라우팅, 압축
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[Skill Registry] ── 100+ 스킬의 메타데이터, 의존성 그래프
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[Orchestrator] ── 작업 분해, 계획 수립, 병렬 실행
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[Executor Pool] ── 비동기 워커, 동시성 제어, 샌