AI

OpenClaw 는 두 가지 확장 스토리가 있으며, 서로 혼동하기 쉽습니다.

플러그인은 런타임을 확장합니다. 반면 스킬은 에이전트의 행동을 확장합니다.

이 기사는 OpenClaw 플러그인에 대해 다룹니다. OpenClaw 플러그인은 채널, 모델 제공자, 도구, 음성, 메모리, 미디어, 웹 검색 및 기타 런타임 표면을 추가하는 네이티브 게이트웨이 패키지입니다.

OpenClaw 는 데모에서는 간단해 보입니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 하나의 시스템이 됩니다.

에이전트 실험의 물결을 이끈 조용한 루트가 이제 막혔습니다.

Vane 은 “인용된 AI 검색” 분야에서 더 실용적인 솔루션 중 하나입니다. 이는 실시간 웹 검색과 로컬 또는 클라우드 LLM 을 결합하면서도 전체 스택을 사용자의 통제 하에 두는 자체 호스팅형 답변 엔진입니다.

Claude Code는 마케팅만 뛰어난 자동 완성 도구가 아닙니다. 이것은 에이전트 기반 코딩 도구입니다. 코드베이스를 읽고, 파일을 편집하며, 명령을 실행하고, 개발 도구와 통합됩니다.

Hermes Agent은(는) 로컬 머신이나 저비용 VPS에서 실행되는 자체 호스팅(Self-hosted) 및 모델 독립형(Model-agnostic) AI 어시스턴트입니다. 이 도구는 터미널 및 메시징 인터페이스를 통해 작동하며, 반복적인 작업을 재사용 가능한 스킬(Skill)로 변환함으로써 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.

Text Generation Inference(TGI) 는 매우 특유의 에너지를 지니고 있습니다. 추론 분야에서 가장 새로운 기술은 아니지만, 이미 프로덕션 환경에서 발생하는 문제를 잘 이해하고 있습니다.

VRAM 16GB GPU 에서 여러 LLM 의 속도를 비교하고, 자체 호스팅에 가장 적합한 모델을 선택했습니다.

Ollama 는 베어 메탈 (bare metal) 환경에서 훌륭하게 작동합니다. 이를 서비스처럼 다룰 때 더욱 흥미로운데, 안정적인 엔드포인트, 고정된 버전, 영구 저장소, 그리고 GPU 가 있거나 없는 명확한 상태를 보장받기 때문입니다.

리버스 프록시 뒤에 Ollama 를 실행하는 것은 HTTPS, 선택적 접근 제어, 예측 가능한 스트리밍 동작을 얻는 가장 간단한 방법입니다.

SGLang 은 단일 GPU 에서 분산 클러스터에 이르기까지 저지연 및 고휘도 추론을 제공하도록 설계된 대규모 언어 모델 및 멀티모달 모델용 고성능 서비스 프레임워크입니다.

곧 vLLM, llama.cpp 등 여러 스택을 각각 다른 포트에서 관리하게 될 것입니다. 모든 다운스트림 시스템은 여전히 하나의 /v1 기본 URL 을 요구하며, 그렇지 않으면 포트, 프로필, 일회성 스크립트를 계속 조정해야 합니다. llama-swap은 이러한 스택들 앞에 위치한 /v1 프록시입니다.

대부분의 로컬 AI 설정은 모델과 런타임에서 시작합니다.

Oh My Opencode 는 “가상의 AI 개발 팀"을 약속합니다. Sisyphus 가 전문가들을 지휘하고, 작업이 병렬로 실행되며, 마법 같은 ultrawork 키워드가 모든 것을 활성화합니다.

Oh My Opencode 는 OpenCode 를 **멀리 에이전트 코딩 하네스 (multi-agent coding harness)**로 변신시킵니다. 오케스트레이터가 작업을 병렬로 실행하는 전문 에이전트에게 위임합니다.