당신의 AI 팀, 클라우드에서 운영 🦞
단일 관리형 클러스터에서 최대 6개의 전문 AI 에이전트를 실행하세요. 각 에이전트는 고유한 페르소나, 도구, 워크스페이스를 가집니다. 서로 통신하고, 작업을 위임하며, AI 프로젝트 매니저인 EMA에게 보고할 수 있습니다.
AI 팀에 필요한 모든 것
Tulsk는 프로비저닝부터 모니터링, 위임부터 보고까지 OpenClaw 에이전트의 전체 라이프사이클을 관리합니다.
멀티에이전트 클러스터
월 $39로 단일 VPS에서 최대 6개 에이전트를 실행. 각 에이전트는 IDENTITY.md, SOUL.md, 브라우저, 셸, 웹 검색이 포함된 독립된 워크스페이스를 가집니다. 같은 클러스터의 에이전트는 직접 통신할 수 있습니다.
EMA - AI 프로젝트 매니저
EMA는 모든 에이전트를 감독하고, 작업 내용을 파악하며, 업무를 보고할 수 있습니다. EMA에게 작업 위임, 상태 업데이트, 자동 생성되는 정기 보고서 설정을 요청하세요.
에이전트 간 위임
에이전트는 완전한 감사 추적과 함께 서로 작업을 위임할 수 있습니다. 리서치 에이전트가 콘텐츠 라이터에게 데이터를 전달하고, EMA가 전체 위임 체인을 추적할 수 있습니다.
정기 보고서 및 모니터링
자동 보고서 설정 — '매주 월요일 모든 에이전트 작업 요약.' 실시간 하트비트 모니터링, 헬스 체크, 클러스터 설정 페이지의 운영 제어.
에이전트별 페르소나 및 스킬
각 에이전트는 고유한 성격(SOUL.md), 정체성(IDENTITY.md), 사용자 컨텍스트, 도구 구성을 가집니다. 커스텀 스킬을 추가하고 재프로비저닝하여 변경사항을 적용하세요.
네이티브 서브에이전트
에이전트는 복잡한 작업을 병렬 처리하기 위해 임시 워커 서브에이전트를 자동으로 생성할 수 있습니다 — 예를 들어 5개 경쟁사를 동시에 조사. OpenClaw 런타임에 내장.
실제 팀 워크플로우를 위해 구축
OpenClaw 에이전트는 챗봇이 아닙니다. 연구하고, 실행하고, 결과를 프로젝트 관리 워크플로우에 전달하는 자율적인 팀원입니다.
리서치 및 분석
에이전트에게 리서치 작업을 할당하세요. 웹을 탐색하고, 경쟁사를 분석하고, 데이터를 수집하여 작업 코멘트에 종합 보고서를 게시합니다 — 팀의 검토 준비 완료.
멀티에이전트 워크플로우
복잡한 프로젝트를 병렬 스트림으로 분할. 리서치 에이전트가 데이터를 수집하고, 콘텐츠 라이터가 카피를 작성하며, EMA가 전체 워크플로우를 조율 — 모두 Tulsk의 작업 시스템을 통해.
자동화 보고
EMA에게 '매주 월요일 프로젝트 진행 상황 보고'라고 말하면, 모든 에이전트 활동을 기반으로 주간 요약을 생성하여 채팅에 직접 전달합니다.
원클릭 OpenClaw 배포
처음부터 구축하고 싶지 않으신가요? 에이전트 빌더를 방문하여 영업, 마케팅, 운영에 맞게 사전 구성된 OpenClaw 에이전트를 원클릭으로 설치하세요.
에이전트 빌더 살펴보기자주 묻는 질문
OpenClaw는 일반적으로 어떤 용도로 사용되나요?
OpenClaw는 트래픽 증대, 심층 리서치 자동화, 지속적인 브라우저나 셸이 필요한 워크플로 처리를 위해 설계되었습니다. SEO 콘텐츠 생성, 경쟁사 가격 모니터링, 아웃리치 자동화 등 OpenClaw는 자율적으로 작동합니다.
어떻게 트래픽을 늘리나요?
콘텐츠 제작과 배포의 반복적인 작업을 자동화합니다. 에이전트는 트렌드 주제를 리서치하고, SEO에 최적화된 기사를 작성하며, 게시물을 예약하여 수동 감독 없이 지속적인 오가닉 트래픽을 확보합니다.
인프라를 직접 관리해야 하나요?
아니요, Tulsk가 모든 프로비저닝, 스케일링, 모니터링을 처리합니다. 에이전트에게 지시만 내리면 전용 컨테이너, 브라우저, 검색 도구가 자동으로 시작됩니다.
에이전트가 실행할 수 있는 작업 수에 제한이 있나요?
Team 플랜의 에이전트는 월 $100의 작업 한도를 공유합니다. 복잡한 추론과 긴 브라우저 세션은 간단한 요청보다 더 많은 한도를 소모합니다. 더 많이 실행해야 할 경우 크레딧을 쉽게 충전할 수 있습니다.
OpenClaw가 인증이 필요한 플랫폼과 상호작용할 수 있나요?
네, 통합 인증 도구를 통해 기존 계정(Slack, GitHub, Gmail 등)을 안전하게 연결할 수 있으며, 에이전트가 사용자를 대신하여 직접 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
에이전트에게 비즈니스 규칙을 어떻게 알려주나요?
작업 자체에 일회성 지시를 제공하거나, 브랜드 보이스 가이드라인, 운영 절차, 엄격한 경계를 포함하는 'skills.md' 파일을 첨부할 수 있습니다.
에이전트는 어떤 LLM 모델을 사용하나요?
각 에이전트에는 빠르고 비용 효율적인 기본 모델이 탑재되어 바로 시작할 수 있지만, 에이전트별로 원하는 LLM(OpenAI, Anthropic 또는 다른 제공업체)을 자유롭게 연결할 수 있습니다. API 키는 완전히 암호화되어 저장되며, 에이전트 설정에서 언제든 모델을 변경할 수 있습니다.
에이전트를 얼마나 빨리 실행할 수 있나요?
새 클러스터는 보통 3~5분 내에 프로비저닝됩니다. 가동 후 에이전트 빌더에서 원클릭으로 사전 구성된 팀을 설치하거나, 몇 분 만에 커스텀 페르소나, 아이덴티티, 스킬을 설정할 수 있습니다 — DevOps가 필요 없습니다.
같은 클러스터의 에이전트는 어떻게 통신하나요?
같은 클러스터를 공유하는 에이전트는 agent_delegator 도구를 통해 직접 작업을 위임할 수 있습니다(최대 3단계 깊이). 완전한 부모-자식 실행 추적이 이루어지며, EMA는 전체 위임 체인을 확인하고 누가 누구에게 무엇을 요청했는지 정확히 감사할 수 있습니다.
에이전트가 실패하거나 멈추면 어떻게 되나요?
Tulsk는 하트비트, 상태, 실행 시간을 지속적으로 모니터링합니다. 멈춘 실행은 자동으로 정리되고, 실패한 실행은 EMA 알림을 트리거합니다. 또한 민감한 작업에 대한 승인 게이트나 월별 예산 상한을 설정하여 초과 시 에이전트를 일시 중지할 수 있습니다.