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Dev.toAI/ML
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OpenClaw의 Tool-based 구조에서 Hermes의 Skill-based 자가 진화 아키텍처로 전환
I Built a WhatsApp Finance Agent in OpenClaw. Migrating to Hermes Taught Me What "Self-Improving" Actually Means.
AI 요약
Context
OpenClaw 기반의 단일 Agent 및 6개 Tool 구조로 WhatsApp 금융 비서 Finn을 구축함. 하지만 세션 간 컨텍스트 소실로 인한 학습 불가, 플랫폼 종속적 커넥터 구조, 기능 추가 시마다 발생하는 코드 수정 및 재배포의 병목 현상이 발생함.
Technical Solution
- Tool-use Loop 중심의 단순 실행 구조에서 Skill-based 추상화 레이어로 패러다임 전환
- SKILL.md 기반의 선언적 정의를 통해 코드 수정 없는 기능 확장 및 동적 로딩 구현
- Progressive Disclosure 기법을 적용하여 토큰 최적화 및 단계적 컨텍스트 로드 수행
- 터미널 Tool과 헬퍼 스크립트를 연동하여 복잡한 PDF 파싱 로직의 캡슐화 달성
- 다중 플랫폼 게이트웨이 도입을 통한 서비스 확장성 확보 및 플랫폼 독립적 로직 구성
- Persistent Memory 도입으로 사용자 정의 매핑 정보를 시스템 프롬프트 외부에서 누적 관리
실천 포인트
- Agent의 기능 확장 시 하드코딩된 Tool 정의 대신 Markdown 기반의 Skill 추상화 검토 - LLM 컨텍스트 윈도우 효율화를 위해 Progressive Disclosure 설계 적용 - 플랫폼 종속적인 커넥터 로직과 비즈니스 핵심 로직을 완전히 분리하여 설계 - 단순 실행(Executor) 모델에서 지식 누적(Learner) 모델로의 전환 가능성 분석