로컬 AI 모델 Ollama로 OpenClaw (Moltbot/Clawdbot) 실행하는 방법

짧은 답변: 예. OpenClaw는 모델 라우팅, 도구 안전성 및 API 계약을 올바르게 구성하는 한, Ollama에서 제공하는 로컬 LLM과 함께 실행할 수 있을 만큼 공급업체에 구애받지 않습니다.

긴 답변: 이 설정을 실제 워크플로우(단순한 장난감 데모가 아님)에서 안정적으로 사용하려면, 다음과 같은 명확한 절충안을 가진 엔지니어링 시스템으로 다루어야 합니다.

지연 시간 대 품질 (라우팅에는 작은 로컬 모델, 계획에는 더 큰 모델)
비용 대 신뢰성 (저렴한 검사를 먼저, 필요한 경우에만 비싼 추론)
보안 대 기능 (샌드박스 처리된 도구 실행 및 엄격한 권한)
개발자 속도 대 거버넌스 (버전 관리된 API, 테스트 및 문서)

이러한 접근 방식은 최근 OpenClaw 커뮤니티가 합의한 내용과 일치합니다: 실용적인 오케스트레이션 패턴, 하트비트 검사, 에이전트 런타임 동작에 대한 엄격한 제어.

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개발자들이 OpenClaw를 Ollama와 페어링하는 이유

Moltbot/Clawdbot 리네이밍 물결 이후 OpenClaw 주변의 모멘텀은 단순한 과대광고가 아닙니다. 팀들은 OpenClaw가 기존 도구 및 워크플로우 앞에 놓일 수 있기 때문에 사용하고 있습니다.

Ollama는 세 가지 이유로 자연스러운 짝입니다.

데이터 지역성: 프롬프트와 컨텍스트가 머신 또는 사설 네트워크에 유지됩니다.
예측 가능한 비용: 내부 자동화에 대한 토큰당 요금 폭탄이 없습니다.
공급업체 유연성: 아키텍처를 변경하지 않고 설정을 변경하여 모델을 교체할 수 있습니다.

하지만 "로컬"이 자동으로 "쉽다"는 의미는 아닙니다. 로컬 모델에는 제약 사항이 있습니다.

일부 작업에서 낮은 추론 품질
양자화 전반에 걸쳐 더 많은 가변성
자원 압력 (VRAM/RAM/CPU)
동시 에이전트 워크로드에서의 처리량 제한

따라서 여러분의 목표는 다음과 같아야 합니다: 로컬 추론이 불완전할 때에도 우아하게 성능이 저하되는 OpenClaw 흐름을 설계하는 것입니다.

참조 아키텍처: OpenClaw + Ollama + 도구 샌드박스

실용적인 아키텍처는 다음과 같습니다.

OpenClaw 오케스트레이터

작업 분해, 메모리, 도구 호출을 처리합니다.

모델 게이트웨이 계층

프롬프트를 로컬 Ollama 모델(들)로 라우팅하고, 필요시 클라우드 모델로 대체합니다.

도구 런타임

셸, HTTP, DB 또는 파일 시스템 작업을 실행합니다.

샌드박스 경계

도구 실행을 격리합니다 (컨테이너, seccomp, 제한된 파일 시스템 또는 전용 샌드박스 런타임).

관측성 + API 계약 계층

요청/응답을 추적하고 테스트를 통해 동작을 검증합니다.

앱 통합을 위해 HTTP를 통해 OpenClaw 기능을 노출하는 경우, 이 인터페이스를 OpenAPI로 미리 정의하십시오. Apidog에서는 이 스키마를 먼저 유지한 다음, 동일한 계약에서 대화형 문서 및 테스트 시나리오를 생성할 수 있습니다.

단계 1: Ollama를 LLM 공급자로 사용하도록 OpenClaw 구성

대부분의 OpenClaw 빌드는 환경 변수 또는 공급업체 구성 파일을 통해 공급업체 어댑터를 지원합니다. 일반적인 패턴은 OpenAI 호환 엔드포인트이며, Ollama는 많은 설정에서 채팅 완성 기능을 위해 이를 에뮬레이트할 수 있습니다.

환경 설정 예시:

OpenClaw 런타임

export OPENCLAW_MODEL_PROVIDER=ollama export OPENCLAW_BASE_URL=http://localhost:11434export OPENCLAW_MODEL=llama3.1:8b export OPENCLAW_TIMEOUT_MS=120000

선택적 대체

export OPENCLAW_FALLBACK_PROVIDER=openai export OPENCLAW_FALLBACK_MODEL=gpt-4.1-mini

OpenClaw를 연결하기 전 기본 스모크 테스트:

curl http://localhost:11434/api/generate   -d '{ "model": "llama3.1:8b", "prompt": "Return only: OK" }'

이것이 실패하면, 먼저 Ollama를 수정하십시오. OpenClaw와 모델 서비스를 동시에 디버깅하지 마십시오.

단계 2: 모델 계층화 구현 (안정성에 중요)

모든 단계에 단일 로컬 모델을 사용하는 것은 종종 성능이 저하됩니다. 모델 계층화를 사용하십시오.

Tier A (저렴하고 빠름): 의도 분류, 하트비트 검사, 간단한 재작성
Tier B (더 강력함): 다단계 계획, 도구 호출 인수 합성, 긴 컨텍스트 추론

의사 라우팅 로직:

yaml routing: classify: model: qwen2.5:3b max_tokens: 128 plan: model: llama3.1:8b max_tokens: 1024 recover: model: llama3.1:8b retries: 2 fallback: provider: cloud model: gpt-4.1-mini trigger: - repeated_tool_failures - low_confidence - context_overflow

이는 "저렴한 검사를 먼저"라는 하트비트 철학을 반영합니다: 작업이 정말로 필요하지 않는 한, 비싼 추론 비용을 지불하는 것을 피하십시오.

단계 3: 비싼 추론 전에 하트비트와 안전장치 추가

OpenClaw 하트비트에 대한 최근 커뮤니티 가이던스는 정확합니다: 모델이 추론하도록 요청하기 전에 환경 상태를 검증하십시오.

다음 검사를 순서대로 수행하십시오.

도구 종속성 존재 여부 (git, docker, node 등)
네트워크 대상 도달 가능 여부 (DNS + TCP)
인증 토큰 유효 및 만료되지 않음
파일/경로 권한 유효
그 다음에야 LLM 계획/실행 호출

이는 지연 시간과 실패 루프를 모두 줄여줍니다.

하트비트 엔드포인트 동작 예시:

{ "agent": "openclaw-worker-1", "checks": { "ollama": "ok", "git": "ok", "workspace_rw": "ok", "target_api": "degraded" }, "ready_for_model_execution": false, "reason": "target_api_unreachable" }

파이프라인이 HTTP를 통해 이를 호출하는 경우, Apidog에서 모델링하고 자동화된 테스트 시나리오를 연결하여 배포 전에 CI/CD에서 회귀 오류가 발생하도록 하십시오.

단계 4: 샌드박싱을 통한 안전한 도구 실행

OpenClaw가 도구를 실행할 수 있다면, 샌드박싱은 선택 사항이 아닙니다.

최소한의 제어:

격리된 컨테이너 또는 VM 경계에서 도구 실행
가능한 경우 읽기 전용 루트 파일 시스템
기본적으로 네트워크 송신 제한
필요한 작업 공간 경로만 마운트
Linux 기능 제거
CPU/메모리/시간 제한 적용

이것이 중요한 이유: 로컬 모델의 실수는 여전히 실수입니다. 런타임이 제한되면 환각된 명령은 덜 위험해집니다.

안전한 샌드박스 프로젝트(에이전트 샌드박스와 관련하여 생태계에서 논의된 방향과 같이)는 OpenClaw 하에서 실행 경계로서 강력하게 적합합니다.

단계 5: OpenClaw 대면 API를 명시적으로 정의

많은 팀이 OpenClaw를 다음과 같은 내부 엔드포인트로 래핑합니다.

POST /agent/run
GET /agent/runs/{id}
POST /agent/runs/{id}/cancel
GET /agent/health

다음 스키마를 정의하십시오.

입력 작업 페이로드
도구 권한 범위
모델 정책 (로컬 전용 대 대체 가능)
구조화된 결과 및 오류 엔벨로프

Apidog에서는 이 올인원 흐름이 도움이 됩니다. 하나의 작업 공간에서 요청/응답을 설계하고, 소비자를 위한 문서를 생성하고, 프론트엔드/QA를 위한 엔드포인트를 모의하고, 구조화된 출력에 대한 시각적 어설션을 통해 자동화된 테스트를 실행할 수 있습니다.

로컬 OpenClaw 배포를 위한 성능 튜닝

1) 토큰 예산

프롬프트를 짧고 구조화되게 유지하십시오. 로컬 모델은 노이즈가 많은 컨텍스트에서 급격히 성능이 저하됩니다.

2) 동시성 제한

큐잉 및 워커 상한을 설정하십시오. 20개의 병렬 실행이 하나의 GPU를 과도하게 사용하지 않도록 하십시오.

3) 결정론적 도구 계약

가능한 경우 JSON 출력을 강제하십시오. 자유 형식 텍스트는 파서 실패를 증가시킵니다.

4) 캐싱

임베딩, 도구 검색 및 정적 컨텍스트 블록을 캐시하십시오.

5) 타임아웃 전략

계층화된 타임아웃을 사용하십시오.

모델 생성 타임아웃
도구 실행 타임아웃
전체 실행 SLA 타임아웃

일반적인 실패 모드 (및 해결책)

실패: 모델 루프 또는 계획 반복

해결책: 계획 턴을 제한하고, 실행 요약 메모리를 주입하며, "next_action" 스키마를 강제합니다.

실패: 잘못된 도구 인수

해결책: 실행 전에 JSON 스키마에 대해 검증합니다. 한 번 거부하고 자동 복구합니다.

실패: 엣지 작업에 로컬 모델이 너무 약함

해결책: 특정 단계에만 신뢰도 게이팅 + 대체 모델을 사용합니다.

실패: 거대한 지연 시간 급증

해결책: 하트비트 게이트, 시작 시 모델 예열, 컨텍스트 창 축소, 낮은 우선순위 작업 배치 처리.

실패: 신뢰할 수 없는 명령 생성

해결책: 샌드박스 + 명령 허용 목록 + 고위험 작업에 대한 드라이런 모드.

테스트 전략: 무엇을 자동화할 것인가

OpenClaw + Ollama의 경우, 세 가지 계층에서 테스트하십시오.

계약 테스트

API 스키마 유효성 검사
오류 엔벨로프 일관성

동작 테스트

주어진 작업 X에 대해 도구 시퀀스가 Y를 포함하고 Z를 제외하는지 확인

복원력 테스트

Ollama 중단, 네트워크 손실, 도구 실패, 타임아웃 시뮬레이션

Apidog는 시나리오 기반 테스트와 환경 관리를 한 곳에서 결합한 다음, 해당 테스트를 CI/CD 품질 게이트로 푸시할 수 있으므로 유용합니다. 에이전트 시스템의 경우, 이는 심각한 디버깅 시간을 절약해 줍니다.

프로덕션에서 로컬 전용으로 실행해야 할까요?

워크로드에 따라 다릅니다.

로컬 전용은 다음과 같은 경우에 잘 작동합니다.

작업이 좁고 반복 가능할 때
인프라 및 보안 경계를 제어할 때
처리량 요구 사항이 보통일 때

하이브리드 (로컬 + 선택적 클라우드 대체)는 다음과 같은 경우에 더 좋습니다.

작업 복잡성이 광범위하게 다를 때
첫 시도에서 높은 성공률이 필요할 때
비즈니스에 중요한 자동화를 지원할 때

강력한 기본 정책은 다음과 같습니다.

분류/라우팅을 위한 로컬 모델
간단한 도구 오케스트레이션을 위한 로컬 모델
엄격한 예산 제한이 있는 실패/재시도 경로에만 클라우드 대체

이는 신뢰성을 희생하지 않고 제어권을 제공합니다.

마이그레이션 노트: Moltbot/Clawdbot에서 OpenClaw 명명으로

리포지토리나 문서가 여전히 Moltbot/Clawdbot을 참조하는 경우, 이를 API 호환성 문제로 간주하십시오.

한 번의 사용 중단 주기 동안 구성 키에 별칭 지원 유지
필드/엔드포인트 이름을 변경할 때 API 계약 (v1, v1.1) 버전 관리
명확한 매핑과 함께 변경 로그 항목 게시

매핑 예시:

CLAWDBOT_MODEL → OPENCLAW_MODEL
MOLTBOT_PROVIDER → OPENCLAW_MODEL_PROVIDER

하위 팀이 오래된 위키 페이지에 의존하지 않도록 자동 생성된 문서를 사용하십시오.

최종 답변

그렇다면 Ollama와 같은 로컬 AI 모델로 OpenClaw를 실행할 수 있을까요?

물론입니다. 그리고 많은 팀에게 이는 올바른 아키텍처입니다.

단순히 "내 컴퓨터에서 실행된다"고 멈추지 마십시오. 다음과 같이 구축하십시오.

모델 계층화
하트비트 우선 오케스트레이션
엄격한 샌드박싱
스키마 검증된 도구 호출
자동화된 API 및 복원력 테스트

💡

깔끔한 구현 경로를 원한다면, OpenClaw API 계약을 먼저 정의한 다음, 설계, 모의, 디버깅 및 CI 검증을 위한 공유 워크플로우에서 반복하십시오. 이것이 바로 Apidog가 팀이 실험적인 에이전트에서 신뢰할 수 있는 내부 플랫폼으로 나아가는 데 도움이 되는 지점입니다.

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