시간이 지날수록 성능이 향상되는 OpenClaw 에이전트 설정 방법 (40일 후 제 구성)
제 에이전트들은 매일매일 더 똑똑해집니다. 제가 하는 일은 그저 그들과 대화하는 것뿐입니다.
프롬프트를 수정하거나, 모델을 바꾸거나, 아키텍처를 재구축하는 것도 아닙니다.
그냥 대화하고, 피드백을 주고, 그들이 글로 옮기는 것을 지켜볼 뿐입니다.
40일 전만 해도 제 콘텐츠 에이전트는 이모티콘과 해시태그를 잔뜩 써넣은 트윗을 작성했고, 리서치 에이전트는 의미 있는 정보를 잡음 속에 묻어버렸습니다. 제가 직접 하는 것보다 그들의 글을 수정하는 데 더 많은 시간을 쏟았습니다.
하지만 지금은 켈리가 제 말투에 딱 맞는 글을 쓰고, 드와이트는 매일 아침 읽을 만한 가치가 있는 기사 7개를 제출합니다. 8명의 에이전트가 24시간 내내 쉬지 않고 일하고 있습니다. 저는 텔레그램을 열어 초안을 검토하고 커피를 마십니다.
첫날과 40일째 되는 날 모두 같은 모델이지만, 매주 점점 더 풍부해지는 마크다운 파일들이 쌓여 있습니다.
이것이 바로 그 파일들입니다.
[]
스택
전체 운영 체제는 세 가지 계층으로 구성됩니다.
- 계층 1: 신원: 이 에이전트는 누구인가 (SOUL.md
, USER.md
)
- 계층 2: 운영: 이 에이전트는 어떻게 작동하는가 (AGENTS.md
, 역할별 가이드)
- 계층 3: 지식: 이 에이전트는 무엇을 학습했는가 (MEMORY.md
, 일일 로그, 공유 컨텍스트/)
이게 전부입니다. 오케스트레이션 프레임워크도, 메시지 큐도, 데이터베이스도 필요 없습니다. 디스크에 저장된 마크다운 파일들이 전부입니다. 파일 시스템 자체가 통합 계층입니다.
1단계: 정체성
(에이전트가 누구인지)
에이전트가 누구인지, 무엇을 하는지, 어떻게 행동하는지를 정의합니다.
다음은 제 연구 에이전트인 드와이트의 정체성을 간략하게 정리한 것입니다.
마크다운
# SOUL.md (Dwight)
## Core Identity
Dwight — the research brain. Named after Dwight Schrute because you share his
intensity: thorough to a fault, knows EVERYTHING in your domain, takes your job
extremely seriously. No fluff. No speculation. Just facts and sources.
## Your Role
You are the intelligence backbone of the squad. You research, verify, organize,
and deliver intel that other agents use to create content. You feed:
- Kelly (X/Twitter) — viral trends, hot threads, breaking news
- Rachel (LinkedIn) — thought leadership angles, industry news
## Your Principles
### 1. NEVER Make Things Up
- Every claim has a source link
- Every metric is from the source, not estimated
- If uncertain, mark it [UNVERIFIED]
### 2. Signal Over Noise
- Not everything trending matters
- Prioritize: relevance to AI/agents, engagement velocity, source credibility
TV 캐릭터를 활용하는 방법입니다. 모든 요원은 TV 캐릭터의 이름을 따서 지었습니다. 제가 클로드에게 "드와이트 슈루트 같은 에너지가 있네요"라고 말하면, 이미 학습 데이터를 통해 그 의미를 파악하고 있습니다. 철저하고, 열정적이며, 일을 아주 진지하게 받아들인다는 뜻이죠. 30시즌 분량의 캐릭터 개발 데이터가 무료로 제공되는 셈입니다.
60줄 이내로 작성하세요. SOUL.md
매 세션마다 불러옵니다. 너무 길면 실제 업무에 필요한 맥락 정보를 낭비하게 됩니다. 정체성, 역할, 원칙, 관계, 분위기. 이 세 가지면 충분합니다.
다음은 시작용 템플릿입니다.
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# SOUL.md
## Core Identity
[Name] — [one-line description]. [Personality reference if helpful].
## Your Role
[What this agent does. Be specific. One job, not five.]
## Your Principles
1. [Most important rule]
2. [Second most important rule]
3. [Third most important rule]
## Relationships
[Who does this agent work with? Who consumes its output?]
에이전트 한 명으로 시작하세요. 매일 가장 반복적인 업무를 하나 고르세요. 대략적인 스케치를 작성하세요. 첫 번째 버전은 평범할 겁니다. 하지만 앞으로 한 달 동안 보고 느낀 것을 바탕으로 열 번은 다시 쓰게 될 겁니다.
(빠른 참조 카드)
IDENTITY.md는 전체적인 개성을 나타냅니다.
명함과 같습니다. 이름, 역할, 분위기, 한 줄 소개 등을 담습니다.
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# IDENTITY.md
- **Name:** Dwight
- **Role:** Research AI — intelligence backbone
- **Vibe:** Intense, thorough, zero tolerance for inaccuracy
- **Emoji:** 🔍
- **Inspiration:** Dwight Schrute (The Office)
파일 크기는 작지만, 상담원 8명을 운영할 때 편의성을 크게 향상시켜 줍니다. 상담원들이 텔레그램으로 메시지를 보낼 때 표시되는 내용입니다.
(상담원이 누구를 위해 일하는지)
모든 상담원은 자신이 누구를 돕고 있는지 알아야 합니다. USER.md
사용자의 선호도, 배경 정보, 그리고 상담원의 동작 방식을 결정하는 맥락 정보가 저장됩니다.
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# USER.md
- **Name:** Shubham
- **Timezone:** PST (America/Los_Angeles)
- **Diet:** Vegetarian
## Context
- Senior AI Product Manager at Google Cloud
- Creator of Awesome LLM Apps (91k+ stars)
- Runs Unwind AI newsletter (30k+ subscribers)
## Preferences
- Short paragraphs, punchy sentences
- No em dashes. Ever.
- Practical first, theory never
한 번만 작성하세요. 모든 에이전트가 읽습니다.
개인적인 세부 사항은 생각보다 훨씬 중요합니다. 시간대 때문에 에이전트들은 새벽 3시에 일정을 잡지 않습니다. 식단 선호도 때문에 팸이 팀 회식에 대한 뉴스레터를 작성할 때 스테이크 전문점을 추천하지 않습니다. 이러한 세부 사항들이 쌓여 큰 영향을 미칩니다.
2단계: 운영
(행동 규칙)
에이전트의 정의는 AGENTS.md에 있습니다.
에이전트의 작동 방식은 세션 시작 루틴, 파일 읽기 순서, 메모리 관리, 안전 규칙 등을 포함합니다.
다음은 모든 에이전트가 상속받는 최상위 AGENTS.md 파일입니다.
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# AGENTS.md
## Every Session
Before doing anything else:
1. Read SOUL.md — this is who you are
2. Read USER.md — this is who you're helping
3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context
4. If in MAIN SESSION (direct chat): Also read MEMORY.md
## Memory
- Mental notes don't survive session restarts. Files do.
- When someone says "remember this" → update the memory file
- Text > Brain
## Safety
- Don't exfiltrate private data. Ever.
- trash > rm (recoverable beats gone forever)
- When in doubt, ask.
그런 다음 각 에이전트가 자신의 워크플로를 추가합니다. Kelly의 AGENTS.md는
여기에 그녀만의 구체적인 워크플로를 더합니다.
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# AGENTS.md (Kelly)
## Every Session
Before doing anything:
1. Read SOUL.md
2. Read USER.md
3. Read X-ARTICLES-INSTRUCTIONS.md — master guide for writing style
4. Read X-ARTICLES-EXAMPLES.md — 5 real articles showing the style in action
5. Read X-CONTENT-GUIDE.md — post types and formats
6. Read intel/DAILY-INTEL.md — Dwight's research (your source material)
7. Read DAILY-ASSIGNMENT.md — your daily workflow
8. Read memory/YYYY-MM-DD.md for recent context
## Intel-Powered Workflow
You no longer do research. Dwight handles all research.
Your job: Read the intel → Craft X content → Deliver drafts
상담원들은 세션 간에 기억이 전혀 남지 않습니다. 모든 것이 처음부터 다시 시작됩니다. 수정 사항이 파일에 반영되지 않으면 다음 세션에는 해당 파일이 존재하지 않습니다. AGENTS.md
이러한 점을 명확히 하여 상담원들이 모든 내용을 기록하도록 합니다.
전문 파일은 상담원들이 전문성을 키우는 데 도움이 됩니다. 켈리는 AGENTS.md 파일만 가지고 있는 것이 아닙니다.
그녀는 콘텐츠 제작 방식을 구체적으로 정의하는 6개의 추가 파일을 가지고 있습니다. 여기에는 글쓰기 스타일 가이드, 게시물 형식 참고 자료, 실제 사례, 일일 업무 등이 포함됩니다.
드와이트는 목표 고객 프로필과 조사 프로토콜을 가지고 있습니다. 각 상담원의 폴더는 역할이 더욱 구체화됨에 따라 점점 커집니다. AGENTS.md 파일부터 시작해 보세요.
.
특정 패턴이 지속적으로 수정이 필요할 때만 전문 파일을 추가하세요.
(자가 복구용)
상담원 팀은 인프라입니다. 인프라는 고장이 납니다.
모니카의 HEARTBEAT.md
:
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## Health Checks (run on each heartbeat)
**Browser:** Check if the OpenClaw managed browser (profile=openclaw) is running.
If running: false, start it. The browser has X account logged in.
Dwight depends on it for intel sweeps.
**Cron jobs:** Check if any daily jobs have stale lastRunAtMs (>26 hours).
If stale, trigger via CLI: openclaw cron run <jobId> --force
Jobs to monitor:
- Dwight Morning (8:01 AM)
- Kelly X Drafts (5:01 PM)
- Rachel LinkedIn (5:01 PM)
- Pam Newsletter (6:01 PM)
Only run each check once per heartbeat session.
모니카는 매 주기마다 이 도구를 실행합니다. 브라우저가 실행 중인지, 그리고 cron 작업이 실제로 실행되었는지 두 가지를 확인합니다.
이 두 가지는 밀접하게 연결되어 있습니다. 브라우저가 꺼지면 드와이트는 자료 조사를 할 수 없습니다. 드와이트가 자료 조사를 놓치면 켈리와 레이첼은 오래된 정보로 콘텐츠를 작성해야 합니다. cron 작업이 조용히 중단되면 겉으로는 모든 것이 정상적으로 보이지만 실제로는 아무 일도 일어나지 않습니다.
마지막 문제는 제가 3주 차에 겪었던 문제와 정확히 일치합니다. 스케줄러에 버그가 있어서 작업이 대기열에서 진행되지만 실행되지 않았습니다. 몇 시간 동안이나 알아채지 못했습니다.
그 후, 저는 두 가지 오류 유형을 한 곳에서 모두 감지할 수 있는 하트비트 시스템을 구축했습니다. 그 이후로 여러 번 유용하게 사용했습니다.
처음부터 바로 이 시스템을 만들 필요는 없습니다. 첫 번째 오류가 발생한 후에 구축하세요. 어떤 부분이 고장 나는지 직접 경험하게 되면 무엇을 모니터링해야 할지 정확히 알게 될 것입니다.
3단계: 지식
효과적인 메모리 시스템은 파일 기반의 3단계 시스템입니다.
1단계: MEMORY.md
(선별된 장기 기억)
원시 로그가 아닙니다. 발생했던 모든 일이 저장되는 것도 아닙니다. 중요한 정보만 저장됩니다.
모니카의 MEMORY.md에서 발췌
:
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# MEMORY.md
## Shubham's Writing Preferences
- NO EM DASHES. Use colons, periods, or restructure.
## Hard Lessons
- NEVER delete project folders without asking Shubham. On Feb 26,
deleted Ross's gemini-council React app during cleanup. The React
version was lost. Always ask before removing anything in agent
project directories.
## Memory System (2026-02-26)
- Tried self-hosted Mem0 (Ollama + SQLite) → crashes, stored nothing.
- Tried Mem0 hosted API → free tier too limited. Removed.
- Now using built-in memory-core: Gemini embeddings, hybrid search,
temporal decay, MMR. No external dependencies.
"힘든 교훈" 부분을 보세요. 모니카는 프로젝트 폴더를 삭제했습니다. 이제 그 실수는 그녀의 장기 기억에 영구적으로 남게 되었습니다. 그녀는 다시는 같은 실수를 반복하지 않을 것입니다. 한 번의 수정으로, 그 실수를 저장함으로써 앞으로의 모든 작업에서 동일한 오류를 방지할 수 있습니다.
(켈리의 MEMORY.md에서 발췌)
:
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## X Post Rules (ALWAYS)
### SHUBHAM'S EXACT INSTRUCTIONS:
- Start with a strong hook
- Keep entire tweet SUPER SHORT (180 chars or less)
- NO hashtags, NO emojis
- NO fluffy marketing language
- Always deliver 3 drafts per topic
### BAD (what I did wrong)
[Lists every pattern Kelly rejected: bullets, arrows, LinkedIn tone]
Kelly는 수정 사항을 반영하여 "BAD" 섹션을 직접 작성했습니다. 그녀는 같은 실수를 반복하지 않도록 자신의 실수를 기록해 둡니다. 이 섹션 하나만으로도 어떤 엔지니어링 가이드보다 훨씬 더 가치가 있습니다.
보안 참고: MEMORY.md
이 파일은 직접 세션에서만 로드되며, 그룹 채팅과 같은 공유 컨텍스트에서는 로드되지 않습니다. 모든 곳에서 로드되는 파일에는 민감한 환경 설정 정보를 넣지 마세요.
MEMORY.md 파일을 처음부터 작성하지 마세요.
이 파일은 피드백을 기반으로 발전합니다. 피드백을 제공하면 상담원이 매일 메모리에 기록하고, 중요한 내용을 MEMORY.md 파일에 정리합니다.
→ 이 파일은 모든 세션에서 로드되므로, 수정 사항을 다시 제공할 필요가 없습니다.
2단계: memory/YYYY-MM-DD.md (일일 세션 로그)
원시 메모. 오늘 발생한 일, 작성된 내용, 접수된 피드백 등을 기록합니다.
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# Kelly Daily Log — February 5, 2026
## 5:00 PM — Daily X Drafts
### What's HOT today
- Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex dropped 27 min apart
- Anthropic's C Compiler (16 agents, $20k, compiles Linux kernel)
### Drafts Submitted
1. C Compiler — single post, discovery format
2. Mitchell Hashimoto's 6 steps — thread format
3. Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex — hot take
### Awaiting
- Shubham's feedback on drafts
일일 로그는 원자재입니다. MEMORY.md
는 정제된 결과물입니다. 둘 다 필요합니다.
유지 관리 규칙: 일일 로그는 빠르게 누적됩니다. 정리하지 않으면 상담원의 컨텍스트가 엄청나게 커집니다. Kelly의 경우 토큰 수가 161,000개에 달했습니다. 출력 품질이 급격히 떨어졌습니다. 그래서 40,000개로 줄여야 했습니다. 이제 2주마다 오래된 일일 로그를 검토하고 보관합니다.
오늘의 로그와 어제의 로그만 로드합니다. 상담원은 매 세션마다 전체 기록이 필요하지 않습니다.
3단계: 정리된 메모리 폴더
최상위 레벨에서는 담당자별로 메모리를 정리합니다.
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memory/
├── shubham/ # Private notes, work projects, ideas
├── shared/ # Joint context (Awesome llm apps, Unwind AI, travel)
└── 2026-02-27.md # Daily operational logs
시스템 규모가 커짐에 따라 담당자 또는 프로젝트별로 정리하세요.
공유 컨텍스트(상담원 간 지식 계층)
이 기능은 가장 최근에 추가된 기능으로 모든 것을 바꿔놓았습니다. 모든 상담원이 세션 시작 시 읽는 단일 폴더입니다.
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shared-context/
├── THESIS.md — what I believe right now
├── FEEDBACK-LOG.md — corrections that apply across agents
└── SIGNALS.md — articles and trends I'm tracking
이것이 현재 제 세계관입니다. 제가 중요하게 생각하는 것, 이미 쓴 글, 그리고 아직 부족한 부분들을 정리한 것이죠. 드와이트는 이 글을 읽고 연구 우선순위를 정하고, 켈리는 제 생각과 일치하는지 확인하고, 라이언은 기사 아이디어를 제안합니다. 모든 담당자는 같은 진실의 근원을 따릅니다.
에이전트 간 수정 레이어가 바로 이것입니다. 제가 켈리에게 "하이픈(-)은 쓰지 마세요"라고 말하면, 그 피드백은 레이첼, 라이언, 팸에게도 적용됩니다. 네 명의 에이전트를 개별적으로 수정하는 대신, 한 번만 작성하면 모든 에이전트가 읽게 됩니다.
에이전트 간 협업 방식
에이전트 간 API 호출이나 메시지 큐는 없습니다. 오직 파일만 사용합니다.
드와이트는 연구 자료를 intel/DAILY-INTEL.md에 작성합니다. 켈리가 읽고, 레이첼이 읽고, 팸이 읽습니다. 협업은 파일 시스템을 통해 이루어집니다.
한 에이전트가 작성하면 다른 에이전트들이 읽습니다. 인수인계는 디스크에 저장된 마크다운 파일입니다.
단일 쓰기 규칙. 절대로 두 에이전트가 같은 파일에 쓰기 작업을 하지 않도록 하세요. 모든 공유 파일은 쓰기 에이전트는 하나, 읽기 에이전트는 여러 개로 설계해야 합니다. 이렇게 하면 디버깅해야 할 모든 조정 충돌을 방지할 수 있습니다.
이 규칙은 스케줄링을 통해 구현됩니다. 드와이트는 오전 8시와 오후 4시에 실행되고, 켈리와 레이첼은 오후 5시에 실행됩니다. 드와이트가 먼저 실행되는 이유는 모든 에이전트가 그의 출력에 의존하기 때문입니다. 실행 순서가 잘못되면 하위 에이전트들이 오래되었거나 비어 있는 파일을 읽게 됩니다.
전체 디렉터리 구조
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workspace/
├── SOUL.md # Monica (main agent)
├── IDENTITY.md # Monica's quick reference
├── AGENTS.md # Root behavior rules (all agents inherit)
├── USER.md # About me (shared across all agents)
├── MEMORY.md # Monica's long-term memory
├── HEARTBEAT.md # Self-healing checks
├── shared-context/
│ ├── THESIS.md # My current worldview
│ ├── FEEDBACK-LOG.md # Cross-agent corrections
│ └── SIGNALS.md # Trends I'm tracking
├── intel/
│ ├── DAILY-INTEL.md # Dwight's output (agents read this)
│ └── data/
├── agents/
│ ├── dwight/
│ │ ├── SOUL.md
│ │ ├── IDENTITY.md
│ │ ├── AGENTS.md
│ │ ├── TARGET-AUDIENCE.md
│ │ ├── RESEARCH-PROTOCOL.md
│ │ ├── HEARTBEAT.md
│ │ └── memory/
│ ├── kelly/
│ │ ├── SOUL.md
│ │ ├── IDENTITY.md
│ │ ├── AGENTS.md
│ │ ├── X-CONTENT-GUIDE.md
│ │ ├── X-ARTICLES-INSTRUCTIONS.md
│ │ ├── X-STRATEGY.md
│ │ ├── DAILY-ASSIGNMENT.md
│ │ └── memory/
│ ├── ross/
│ ├── rachel/
│ ├── pam/
│ ├── ryan/
│ └── chandler/
└── memory/
├── shubham/
├── shared/
└── 2026-02-27.md
이 방식이 효과적인 이유
파일은 고정되어 있지 않습니다. 끊임없이 진화합니다.
켈리의 SOUL.md는
첫날에는 대략적인 스케치에 불과했습니다. 40일째에는 구체적인 음성 예시, 직접 작성한 거부된 패턴 목록, 그리고 이미 다룬 모든 주제를 나열한 "다시는 제안하지 마세요" 섹션이 생겼습니다.
드와이트의 첫날 원칙은 "트렌드가 무엇인지 찾아라"였습니다. 10일째에는 "알렉스가 오늘 당장 활용할 수 없다면 건너뛰어라"로 바뀌었습니다. (알렉스는 우리가 콘텐츠를 제작하는 대상인 개발자, 즉 우리의 목표 독자 프로필입니다.) 20일째에는 검증 단계를 추가했습니다. 저장소 생성 날짜 확인, HN 타임스탬프 표시 확인, X 발견 사항의 기본 출처 추적 등이 그것입니다.
공유 컨텍스트 레이어는 20일째가 되어서야 생겨났습니다. 저는 여러 상담원에게 같은 수정 사항을 반복해서 전달해야 했습니다. 그 후 THESIS.md와 FEEDBACK-LOG.md를 만들었습니다.
그러자 갑자기 단 하나의 수정 사항이 모든 곳에 반영되었습니다. 그 단 하나의 변경 사항이 그 어떤 프롬프트 최적화보다 더 많은 시간을 절약해 주었습니다.
모델은 첫날과 40일째에 동일합니다. 오래 사용한다고 해서 더 똑똑해지는 것은 아닙니다. 하지만 모델을 둘러싼 파일들은 더욱 풍부해지고, 날카로워지고, 여러분의 정확한 요구사항에 더욱 특화됩니다. 이렇게 축적된 컨텍스트가 바로 경쟁 우위의 원천입니다. 같은 모델을 사용한다고 해서 누구도 이를 모방할 수 없습니다.
이러한 경쟁력은 매일 상담원들과 소통하며 쌓아가는 것입니다.
시작하는 방법
이 모든 것을 주말에 완성하려고 하지 마세요. 저도 그러지 못했습니다.
오늘 바로 시작하세요. OpenClaw를 설치하고, SOUL.md, IDENTITY.md,
USER.md 파일을 각각 하나씩 작성하세요.
매일 가장 반복적인 업무를 하나 선택하고, cron 작업을 설정하여 실행하세요.
3일 후, 상담원의 응답은 다소 미흡할 수 있습니다. 이때부터 구체적인 피드백을 제공하기 시작하세요. 피드백이 채팅뿐 아니라 메모리 파일에도 저장되도록 설정하세요.
1주일 후. AGENTS.md 파일을 생성하세요.
세션 시작 루틴을 정의하고 메모리 관리 규칙을 추가하세요.
2주일 후. MEMORY.md 파일 생성을 시작하세요.
일일 로그를 검토하고, 반복적으로 발생하는 수정 사항을 정리하여 영구 항목으로 추가하세요. 이때부터 누적 효과가 나타나기 시작할 것입니다.
3주일 후. 두 번째 에이전트를 추가하고 파일 기반 협업을 설정하세요. 첫 번째 에이전트는 공유 파일에 쓰고, 두 번째 에이전트는 해당 파일을 읽습니다. 패턴이 나타나면 역할별 가이드를 추가하세요.
거의 같은 시기에 공유 컨텍스트 레이어를 구축하세요. 이 단계에 도달하기 전에 압박감을 느낄 것입니다. 여러 에이전트에 동일한 수정 사항이 반복되는 것이 바로 그 신호입니다. THESIS.md 파일을 통해 현재 구상을 정리하고, FEEDBACK-LOG.md 파일을 통해 에이전트 간 수정 사항을 기록하세요.
4주 후, HEARTBEAT.md를 추가하세요.
첫 번째 실패 후에요. 어떤 부분이 고장 났는지 직접 경험해 보셨을 테니, 무엇을 모니터링해야 할지 정확히 알 수 있을 겁니다.
담당자와 이야기만 하시면 됩니다. 나머지는 파일이 알아서 처리해 줍니다.