OpenClaw가 내장 스케줄러로 AI 에이전트를 자동 실행하고 결과를 Slack, Telegram 등으로 전달

Context

AI 에이전트를 정기적으로 실행하려면 시스템 cron으로 셸 명령을 실행해야 했다. 이 방식은 세션 격리, 출력 라우팅, 모델 선택, 재시도 정책, 실행 이력 추적을 제공하지 못했다.

Technical Solution

• 에이전트 내부 스케줄러 도입: Gateway 내부에 내장 cron 시스템을 구현해 재시작 후에도 작업 상태 유지
• 두 가지 실행 모드 제공: 메인 세션 모드(대화 컨텍스트 포함)와 격리 모드(새로운 세션에서 독립 실행)
• 세 가지 스케줄 타입 지원: 일회성(--at), 고정 간격(--every), 크론 표현식(--cron)
• 출력 라우팅 기능: 에이전트 응답을 지정 채널(Slack, Telegram, WhatsApp, Discord)로 자동 전달 또는 Webhook POST
• 작업별 모델·사고 수준 오버라이드: 각 작업에 맞게 서로 다른 모델 선택 가능
• 자동 재시도 및 백오프: API 레이트 제한이나 네트워크 오류 발생 시 지수 백오프로 자동 복구

Key Takeaway

AI 에이전트를 시스템 cron과 통합하면 세션 격리, 출력 라우팅, 모델 선택이 불가능하므로, 에이전트 프레임워크 내부에 스케줄러를 구현하면 이러한 제약을 모두 제거할 수 있다. 정확한 시간 제어가 필요한 독립 작업은 격리 모드로, 사용자 컨텍스트가 중요한 작업은 메인 세션 모드로 분리하는 설계가 효과적이다.