OpenClaw
OpenClaw이란 무엇입니까?
OpenClaw은 자신의 장치에서 실행되는 로컬 우선 개인 AI 비서입니다. 오스트리아 개발자 Peter Steinberger(PSPDFKit의 창립자)가 시작했습니다. 원래 이름은 Clawdbot이었지만 2026년 초에 OpenClaw로 이름이 바뀌었고 빠르게 GitHub에서 가장 주목받는 오픈 소스 AI 에이전트 프로젝트 중 하나가 되었습니다.
OpenClaw의 핵심 아이디어는 간단합니다. 자신의 컴퓨터에서 오래 지속되는 “게이트웨이” 데몬을 실행하면 보조자가 일상적인 메시징 채널, 호출 도구를 통해 사용자와 대화하고 자동화된 작업을 실행할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 다중 채널 메시징 — WhatsApp, Telegram, Slack, Discord 및 기타 플랫폼을 연결하고 이미 사용 중인 앱 내에서 바로 어시스턴트와 채팅하세요.
- 음성 및 캔버스 — macOS/iOS/Android의 음성 상호 작용과 시각적인 “라이브 캔버스”
- 도구 실행 — 샌드박스 환경에서 실행되는 브라우저, 세션 관리 및 Canvas용 내장 도구
- 자동화 — 크론 작업 및 웹훅을 통해 워크플로 트리거
- 맞춤 기술 — 맞춤 기술로 어시스턴트의 기능 확장
OpenClaw은 MIT에 따라 라이센스가 부여된 커뮤니티 중심 오픈 소스 프로젝트입니다. 프로젝트 홈과 소스 코드는 github.com/openclaw/openclaw 에 있습니다.
시스템 요구 사항
OpenClaw은 Node.js에서 실행됩니다. 설치하기 전에 다음 사항을 확인하세요.
| 목 | 요구 사항 |
|---|---|
| 실행 시간 | Node.js 24(권장) 또는 Node.js 22.19+ |
| 운영체제 | Ubuntu 22.04+, Ubuntu 26.04 LTS 권장 |
| 회로망 | 선택한 메시징 채널과 AI 모델 API를 연결하는 데 필요합니다. |
Node.js이 아직 설치되지 않은 경우 Node.js 환경 섹션을 참조하여 nvm을 통해 설치하세요.
# Install Node.js 24 with nvm
nvm install 24
nvm use 24
node --version설치
npm을 통해 전역적으로 OpenClaw을 설치합니다.
npm install -g openclaw@latest
# Verify the installation
openclaw --version데몬 온보드 및 설치
첫 번째 설치 후 안내된 온보딩 흐름을 실행하고 장기 실행 데몬을 설치합니다.
openclaw onboard --install-daemon온보딩 흐름은 메시징 채널을 연결하고 모델을 구성하는 과정을 안내합니다.
게이트웨이 실행
OpenClaw의 핵심은 수명이 긴 게이트웨이 데몬입니다. 데몬이 설치되면 상태를 확인할 수 있습니다.
# Check the gateway daemon status
openclaw gateway status또는 디버깅을 위해 포그라운드에서 실행합니다.
openclaw gateway --port 18789 --verbose기본 사용법
채널을 설치하고 연결하면 연결된 앱 내에서 직접 어시스턴트와 채팅할 수 있습니다. 일반적인 명령줄 작업:
# Send a message to the assistant
openclaw agent --message "Summarize my schedule for today"
# Send a message through a channel
openclaw message send
# Manage DM pairing approvals
openclaw pairing approve대화에서 OpenClaw은 다음과 같은 채팅 명령 세트도 지원합니다.
/status- 현재 상태 표시/new- 새 세션 시작/reset- 현재 세션 재설정
OpenClaw은 사용자의 장치에서 실행되며 메시지와 데이터는 기본적으로 로컬에 유지됩니다. 구성한 AI 모델 API(예: 클라우드 LLM)를 계속 호출하므로 관련 개인 정보 보호 및 데이터 정책을 검토하세요.
관련 링크
- 소스 코드 및 문서: github.com/openclaw/openclaw
터미널에 AI 코딩 도우미가 필요한 경우 AI 코딩 도우미(CLI)을 참조하세요. OpenClaw와 같은 도구가 호출할 수 있는 로컬 LLM을 실행하려면 로컬 LLM을 참조하세요.