40일 만에 완성한 OpenClaw 에이전트: 시간이 지날수록 진화하는 나만의 스택 설정법

내 에이전트들은 매일 더 똑똑해진다.

내가 하는 일은 그저 대화하는 것뿐이다.

프롬프트를 수정하지 않는다.

모델을 바꾸지 않는다.

아키텍처를 재구축하지 않는다.

그냥 대화하고, 피드백을 주고, 에이전트가 그 내용을 기록하는 것을 지켜본다.

40일 전만 해도 내 콘텐츠 에이전트는 이모지와 해시태그가 잔뜩 붙은 트윗을 초안으로 작성했다.

내 리서치 에이전트는 신호를 노이즈 속에 묻어버렸다.

나는 에이전트를 수정하는 데 작업 자체를 직접 처리하는 것보다 더 많은 시간을 쏟고 있었다.

오늘날 Kelly는 내 목소리를 그대로 살려 초안을 작성한다.

Dwight는 매일 아침 7개의 이야기를 전달하는데, 그중 하나같이 읽을 가치가 있다.

8개의 에이전트가 24시간 내내 운영된다.

나는 텔레그램을 열고 초안을 검토하며 커피를 마신다.

1일차와 40일차 모두 동일한 모델이다.

차이는 매주 더 풍부해지는 마크다운 파일 스택에 있다.

이것이 바로 그 스택이다.

스택#

전체 운영 체제는 세 가지 계층으로 구성된다.

계층 1: 정체성: 이 에이전트는 누구인가 (SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md)
계층 2: 운영: 이 에이전트는 어떻게 작동하는가 (AGENTS.md, HEARTBEAT.md, 역할별 가이드)
계층 3: 지식: 이 에이전트는 무엇을 배웠는가 (MEMORY.md, 일일 로그, shared-context/)

이것이 전부다.

오케스트레이션 프레임워크도 없다.

메시지 큐도 없다.

데이터베이스도 없다.

디스크 상의 마크다운 파일들.

파일 시스템이 통합 계층이다.

계층 1: 정체성#

SOUL.md (에이전트의 정체성)#

에이전트가 누구인지, 무엇을 하는지, 어떻게 행동하는지를 정의한다.

다음은 내 리서치 에이전트인 Dwight의 파일을 간추린 버전이다.

TV 캐릭터 트릭.

모든 에이전트는 TV 캐릭터의 이름을 딴다.

Claude에게 "너는 Dwight Schrute의 기운을 가지고 있어"라고 말하면, 훈련 데이터에서 이미 그 의미를 알고 있다.

철저하고, 강렬하며, 일을 매우 진지하게 받아들인다.

30시즌 분량의 캐릭터 개발이 무료로 탑재된 셈이다.

60줄 미만으로 유지하라.

SOUL.md는 모든 세션에서 로드된다.

너무 길면 실제 작업에 사용되어야 할 컨텍스트를 잡아먹는다.

정체성, 역할, 원칙, 관계, 분위기.

이것만 있으면 된다.

다음은 시작 템플릿이다.

에이전트 하나로 시작하라.

가장 반복적인 일상 작업을 선택하라.

대략적인 초안을 작성하라.

첫 번째 버전은 평범할 것이다.

앞으로 한 달 동안 보고 배운 내용을 바탕으로 열 번은 다시 작성하게 될 것이다.

IDENTITY.md (빠른 참조 카드)#

SOUL.md는 완전한 성격이다.

IDENTITY.md는 명함이다.

이름, 역할, 분위기, 한 줄 소개.

작은 파일.

8개의 에이전트를 운영할 때 삶의 질을 크게 향상시켜 준다.

에이전트가 텔레그램으로 메시지를 보낼 때 표시되는 내용이 바로 이것이다.

USER.md (에이전트가 일하는 대상)#

모든 에이전트는 자신이 누구를 돕고 있는지 알아야 한다.

USER.md에는 사용자의 선호도, 배경, 그리고 에이전트의 행동을 결정짓는 컨텍스트가 담겨 있다.

한 번 작성하면 모든 에이전트가 읽는다.

개인적인 세부 사항은 생각보다 더 중요하다.

시간대 정보 덕분에 에이전트는 오전 3시에 일정을 잡지 않는다.

식이 선호도 덕분에 Pam이 팀 저녁 식사에 관한 뉴스레터를 작성할 때 스테이크하우스를 추천하지 않는다.

이러한 세부 사항들이 누적된다.

계층 2: 운영#

AGENTS.md (행동 규칙)#

SOUL.md는 에이전트가 누구인지 정의한다.

AGENTS.md는 에이전트가 어떻게 운영되는지 정의한다.

세션 시작 루틴, 파일 읽기 순서, 메모리 관리, 안전 규칙.

다음은 모든 에이전트가 상속하는 루트 레벨의 AGENTS.md이다.

그런 다음 각 에이전트가 자신만의 파일을 추가한다.

Kelly의 AGENTS.md는 이 기본 파일에 자신의 특정 워크플로우를 추가하여 확장한다.

에이전트는 세션 간에 메모리가 없다.

모든 것은 매번 새롭게 시작된다.

수정 사항이 파일에 기록되지 않으면 다음 세션에는 존재하지 않는다.

AGENTS.md는 이를 명시적으로 만들어 에이전트가 모든 것을 기록하도록 한다.

전문 파일은 에이전트가 더욱 예리해지는 곳이다.

Kelly는 AGENTS.md만 있는 것이 아니다.

콘텐츠를 정확히 어떻게 생성할지 정의하는 6개의 추가 파일이 있다: 글쓰기 스타일 가이드, 게시물 형식 참조, 실제 예시, 일일 과제 등.

Dwight는 대상 청중 프로필과 리서치 프로토콜을 가지고 있다.

각 에이전트의 폴더는 역할이 더 명확해짐에 따라 성장한다.

AGENTS.md로 시작하라.

계속 수정이 필요한 패턴이 발견될 때만 전문 파일을 추가하라.

HEARTBEAT.md (자가 치유용)#

에이전트 팀은 인프라다.

인프라는 고장난다.

Monica의 HEARTBEAT.md:

Monica는 매 하트비트마다 이 파일을 실행한다.

두 가지를 확인한다: 브라우저가 살아 있는지, 크론 작업이 실제로 실행되었는지.

이 둘은 연결되어 있다.

브라우저가 죽으면 Dwight는 리서치 스윕을 할 수 없다.

Dwight가 스윕을 놓치면 Kelly와 Rachel은 오래된 정보를 바탕으로 초안을 작성한다.

크론 작업이 조용히 실행을 멈추면, 표면적으로는 모든 것이 정상으로 보이지만 실제로는 아무 일도 일어나지 않는다.

마지막 경우가 바로 3주 차에 나를 덮친 상황이다.

스케줄러에 버그가 있었다.

작업은 큐에서 진행되었지만 절대 실행되지 않았다.

나는 몇 시간 동안 눈치채지 못했다.

그 후, 나는 두 가지 실패 모드를 한 곳에서 잡기 위해 하트비트를 구축했다.

그 이후로 여러 번 효과를 보았다.

첫날부터 이것이 필요하지는 않다.

첫 번째 실패 후에 구축하라.

무엇을 모니터링해야 할지 정확히 알게 될 것이다. 무엇이 고장 나는지 직접 경험했기 때문이다.

계층 3: 지식#

작동하는 메모리 시스템은 파일 기반의 3계층 시스템이다.

계층 1: MEMORY.md (선별된 장기 기억)#

원시 로그가 아니다.

발생한 모든 것이 아니다.

중요한 것들만 있다.

Monica의 MEMORY.md에서 발췌:

"Hard Lessons" 섹션을 주목하라.

Monica는 프로젝트 폴더를 삭제한 적이 있다.

이제 그 실수는 그녀의 장기 기억에 영구적으로 저장된다.

그녀는 다시는 그런 실수를 하지 않을 것이다.

한 번의 수정, 한 번 저장됨으로써 모든 미래 세션에서 동일한 오류를 방지한다.

Kelly의 MEMORY.md에서 발췌:

Kelly는 수정 후 스스로 "BAD" 섹션을 작성했다.

그녀는 자신의 실수를 카탈로그화하여 반복하지 않는다.

그 섹션만으로도 어떤 프롬프트 엔지니어링 가이드보다 가치가 있다.

보안 참고 사항.

MEMORY.md는 그룹 채팅과 같은 공유 컨텍스트가 아닌 직접 세션에서만 로드된다.

민감한 선호 사항은 모든 곳에 로드되는 파일에 보관하지 마라.

첫날부터 MEMORY.md를 작성하지 마라.

피드백을 통해 성장한다.

피드백 제공 → 에이전트가 일일 메모리에 기록 → 중요한 내용을 MEMORY.md로 추출 → 모든 세션에서 로드 → 수정 사항을 다시 알릴 필요가 없음.

계층 2: memory/YYYY-MM-DD.md (일일 세션 로그)#

원시 노트.

오늘 무슨 일이 있었는지.

무엇이 초안 작성되었는지.

어떤 피드백이 들어왔는지.

일일 로그는 원자재다.

MEMORY.md는 정제된 제품이다.

둘 다 필요하다.

유지 관리 규칙.

일일 로그는 빠르게 누적된다.

정리하지 않으면 에이전트의 컨텍스트가 부풀어 오른다.

Kelly의 로그는 161,000 토큰에 도달했다.

출력 품질이 급락했다.

40,000 토큰으로 압축해야 했다.

이제는 2주마다 오래된 일일 로그를 검토하고 보관한다.

오늘의 로그와 어제의 로그만 로드한다.

에이전트는 모든 세션에서 전체 기록이 필요하지 않다.

계층 3: 조직화된 메모리 폴더#

루트 레벨에서 나는 사람별로 메모리를 구성한다.

설정이 성장함에 따라 사람 또는 프로젝트별로 구성하라.

공유 컨텍스트 (교차 에이전트 지식 계층)

이것은 가장 최근에 추가된 것이며 모든 것을 바꾼 요소다.

모든 에이전트가 세션 시작 시 읽는 단일 폴더다.

THESIS.md는 나의 현재 세계관이다.

내가 관심 있는 것, 이미 작성한 것, 그리고 남아 있는 격차.

Dwight는 이를 읽고 리서치 우선순위를 정한다.

Kelly는 이를 읽고 내 생각과 일치시킨다.

Ryan은 이를 읽고 기사를 제안한다.

모든 에이전트가 동일한 진실 공급원에 정렬된다.

FEEDBACK-LOG.md는 교차 에이전트 수정 계층이다.

내가 Kelly에게 "em 대시 사용 금지"라고 말하면, 그 피드백은 Rachel, Ryan, Pam에게도 적용된다.

네 에이전트를 개별적으로 수정하는 대신 한 번 작성하면 모든 에이전트가 읽는다.

에이전트들이 협력하는 방법#

에이전트 간 API 호출 없음.

메시지 큐 없음.

그저 파일만 있을 뿐.

Dwight는 연구 결과를 intel/DAILY-INTEL.md에 작성합니다.

Kelly는 그것을 읽습니다.

Rachel도 읽습니다.

Pam도 읽습니다.

협력의 핵심은 파일 시스템입니다.

한 에이전트가 쓰고, 다른 에이전트들이 읽습니다.

핸드오프는 디스크 상의 마크다운 파일입니다.

단일 작성자 규칙.

두 에이전트가 절대 같은 파일에 쓰지 않습니다.

모든 공유 파일은 한 명의 작성자와 여러 명의 독자를 위해 설계하세요.

이렇게 하면 디버깅해야 할 모든 협력 충돌을 방지할 수 있습니다.

스케줄링이 이를 가능하게 합니다.

Dwight는 오전 8시와 오후 4시에 실행됩니다.

Kelly와 Rachel은 오후 5시에 실행됩니다.

Dwight가 먼저 실행되는 이유는 모든 사람이 그의 결과물에 의존하기 때문입니다.

순서가 잘못되면 하위 에이전트들은 오래되었거나 빈 파일을 읽게 됩니다.

전체 디렉토리 구조#

(전체 디렉토리 구조 예시)

이것이 작동하는 이유#

파일은 정적이지 않습니다.

진화합니다.

첫날 Kelly의 SOUL.md는 대략적인 스케치에 불과했습니다.

40일째가 되자, 구체적인 음성 예시, 그녀가 직접 작성한 거부된 패턴 목록, 그리고 그녀가 이미 다룬 모든 주제가 포함된 "절대 다시 제안하지 마세요" 섹션이 생겼습니다.

첫날 Dwight의 원칙은 "트렌드가 무엇인지 찾아라"였습니다. 10일째에는 "Alex가 오늘 그것으로 무언가를 할 수 없다면 건너뛰어라"로 바뀌었습니다. (Alex는 우리의 대상 독자 프로필로, 우리가 콘텐츠를 만드는 개발자입니다.) 20일째에는 저장소 생성 날짜 확인, Show HN 타임스탬프 확인, X 발견물을 원천 소스로 추적하는 검증 단계를 추가했습니다.

공유 컨텍스트 계층은 20일째까지 존재하지 않았습니다.

저는 여러 에이전트에게 동일한 수정 사항을 반복해서 알려주고 있었습니다.

그런 다음 THESIS.md와 FEEDBACK-LOG.md를 만들었고, 갑자기 하나의 수정 사항이 모든 곳에 전파되었습니다.

그 한 번의 변경으로 프롬프트 최적화보다 더 많은 시간을 절약했습니다.

모델은 1일째와 40일째가 동일합니다.

더 오래 사용했다고 해서 더 똑똑해지지는 않습니다.

하지만 그 주변의 파일들은 더 풍부해지고, 더 날카로워지며, 당신의 정확한 요구에 더 특화됩니다.

이렇게 축적된 컨텍스트가 바로 해자(Moat) 입니다.

아무도 같은 모델을 사용한다고 해서 이를 복제할 수 없습니다.

매일 나타나서 에이전트와 대화함으로써 얻을 수 있는 것입니다.

시작하는 방법#

주말에 이 모든 것을 구축하지 마세요.

저도 그러지 않았습니다.

오늘.

OpenClaw를 설치하세요.

SOUL.md 하나, IDENTITY.md 하나, USER.md 하나를 작성하세요.

가장 반복적인 일상 업무를 선택하세요.

크론 잡 하나를 설정하세요.

실행해 보세요.

3일 후.

에이전트의 결과물은 평범할 것입니다.

구체적인 피드백을 제공하기 시작하세요.

피드백이 단순한 채팅이 아닌 메모리 파일에 저장되도록 하세요.

1주일 후.

AGENTS.md를 만드세요.

세션 시작 루틴을 정의하세요.

메모리 관리 규칙을 추가하세요.

2주일 후.

MEMORY.md를 시작하세요.

일일 로그를 검토하세요.

어떤 수정 사항이 계속 반복되나요?

그것들을 영구 항목으로 추출하세요.

이때부터 복리의 효과를 느끼기 시작할 것입니다.

3주일 후.

두 번째 에이전트를 추가하세요.

파일 기반 협력을 설정하세요: 첫 번째 에이전트가 공유 파일에 쓰고, 두 번째 에이전트가 그것을 읽습니다.

패턴이 나타나면 역할별 가이드를 추가하세요.

비슷한 시기에.

공유 컨텍스트 계층을 구축하세요.

여기에 도달하기 전에 그 필요성을 느끼게 될 것입니다.

여러 에이전트에게 동일한 수정 사항을 반복하는 것이 바로 그 신호입니다.

THESIS.md는 현재의 사고를 위한 것입니다.

FEEDBACK-LOG.md는 에이전트 간 수정 사항을 위한 것입니다.

4주일 후.

첫 번째 실패 후 HEARTBEAT.md를 추가하세요.

무엇을 모니터링해야 할지 정확히 알게 될 것입니다. 왜냐하면 무엇이 고장 나는지 직접 경험했기 때문입니다.

여러분이 해야 할 일은 에이전트와 대화하는 것뿐입니다.

파일이 나머지를 처리합니다.

아직 첫 번째 글을 읽지 않으셨다면, 지금 읽어보시길 강력히 추천합니다.

인용 트윗 https://t.co/gupiw10kRV https://x.com/i/web/status/2022014147450614038

저는 OpenClaw, 자율 AI 에이전트 팀, 그리고 AI PM 및 개발자를 위한 진화하는 환경에 대해 더 많이 게시할 예정입니다.

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