Context Bloat 85% 제거, 단일 워크스페이스 기반 Multi-Agent 설계

Context

OpenClaw의 기본 멀티 워크스페이스 구조는 에이전트 간 완벽한 격리를 제공함. 잦은 환경 전환과 데이터 공유 불가라는 운영 오버헤드 발생. 단일 워크스페이스 사용 시 시스템 프롬프트 비대로 인한 Context Bloat 현상 및 추론 속도 저하 문제 직면.

Technical Solution

• 전역 AGENTS.md 및 MEMORY.md 파일을 제거하여 베이스라인 라우터 역할의 최소 설정만 유지하는 구조
• Discord 채널별 설정을 통해 에이전트의 정체성과 역할(Role)을 동적으로 주입하는 채널 레벨 식별 방식
• 프로젝트별 독립 폴더(memory/project_name/)를 생성하여 필요한 시점에만 특정 컨텍스트를 로드하는 메모리 격리 설계
• 모든 도구를 전역으로 제공하지 않고 채널별 skills 배열을 통해 필요한 Tool Schema만 주입하는 Tool Tax 최적화 전략
• Obsidian Vault와 워크스페이스 메모리 폴더를 심볼릭 링크로 연결하여 인간과 AI가 실시간으로 동일 파일을 편집하는 인터페이스 구축

Impact

• Startup Context 토큰 수 27,000개에서 4,000개로 85% 감소

Key Takeaway

단순한 프롬프트 엔지니어링보다 환경 자체를 구조화하여 컨텍스트를 제어하는 것이 LLM의 성능과 효율성을 극대화하는 핵심 설계 원칙임.