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AI/ML

Computer-use Agent 기반의 분산 오케스트레이션 설계 및 워크플로우 자동화 전략

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satoru2026년 4월 13일5intermediate

Context

기존 비즈니스 소프트웨어의 API 부재로 인한 자동화 한계와 단일 에이전트 구조에서 발생하는 블로킹 현상 분석. 단순 챗봇 인터페이스를 넘어 실제 OS 레벨의 조작이 가능한 Computer-use 기술의 필요성 대두.

Technical Solution

  • Main Agent를 Dispatcher로 정의하여 제어 흐름을 관리하고 실제 작업은 전용 환경을 가진 Sub-agents에게 위임하는 오케스트레이션 구조 설계
  • Heavy-work 처리를 위해 LLM 단일 프롬프트 의존성을 제거하고 Claude Code 기반의 Python Pipeline을 구축하여 실행 안정성 확보
  • 작업 성격에 따라 단일 작업을 분할 처리하는 Split Task 패턴과 다수 후보군을 동시에 탐색하는 Parallel Instances 패턴을 구분하여 적용
  • Captcha 및 Session Expiry 대응을 위해 Residential Proxy 회전 및 Session Health Check 로직을 Skill 단위로 모듈화
  • 모델의 Self-report 오류를 방지하고자 매 액션 후 Screenshot 기반의 State Verification 단계를 추가하여 Hallucinated Clicks 해결
  • 토큰 비용 최적화를 위해 Orchestration에는 고성능 모델을 사용하고 Sub-agent 작업에는 경량 모델을 배치하는 계층적 모델링 적용

- [ ] 단일 에이전트가 모든 프로세스를 처리하는 구조인가? (Main-Sub 분리 검토) - [ ] API가 없는 레거시 시스템에 대해 Screenshot 기반의 상태 검증 로직이 포함되었는가? - [ ] Proxy Rotation 및 Captcha solving API를 통한 봇 차단 대응 방안이 설계되었는가? - [ ] 단순 챗 UI가 아닌 Telegram/SMS 등 단순 인터페이스로의 제어 흐름을 설계했는가? - [ ] 각 작업 단계마다 Assertion을 구축하여 UI 변경 시 즉시 실패(Fail Loudly)하는 구조인가?

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