- LLM 위에 에이전트가 추가된 이후, 그 위에서 오케스트레이션·스케줄링·컨텍스트 관리·툴 호출·지속성을 담당하는 Claws 레이어가 등장함
- 에이전트의 실행 구조를 한 단계 추상화해 더 높은 수준의 자동화와 구성 가능성 확보
- OpenClaw는 약 40만 줄 코드 규모로 구성되어 있으며, 개인 데이터와 키를 위임하는 구조에 대한 우려 존재
- 노출된 인스턴스 보고, RCE 취약점, 공급망 오염, 레지스트리의 악성 또는 손상된 skills 사례 등 다수의 보안 리스크들이 나타남
- 현재 생태계가 ‘와일드 웨스트’에 가깝고 보안 악몽에 가까운 환경임
- NanoClaw는 약 4,000줄 코어 엔진으로 비교적 소형 구조
- 코드가 머릿속에 들어올 수 있는 규모로 관리·감사·유연성 측면에서 유리함
- 기본적으로 모든 실행을 컨테이너 환경에서 수행
- 설정 파일 대신 skills를 통한 구성 방식 채택
-
/add-telegram 명령이 에이전트에게 실제 코드 수정 방법을 지시
- 복잡한 설정 파일과 조건 분기 구조를 줄이는 새로운 AI 기반 접근
- 최대한 포크하기 쉬운 레포지토리를 만들고, skills가 이를 다양한 구성으로 변형하는 메타 전략이 훌륭함
- nanobot, zeroclaw, ironclaw, picoclaw 등 여러 변형 프로젝트 등장
- 클라우드 호스팅 대안도 존재하나, 로컬 환경이 실험과 확장에 더 유리함
- 로컬 네트워크 기반 홈 오토메이션 기기와의 연결도 용이함
- 물리적 장치 위에서 동작하는 개인 디지털 에이전트라는 개념적 매력
- Claws는 AI 스택의 새로운 계층으로 자리 잡으며 에이전트 이후 단계의 구조를 정의함
- 나의 구체적인 최종 구성은 확정되지 않았으나, 실험적이고 확장 가능한 구조로서 높은 기대감을 가지고 있음