Openclaw

개요

설정이 쉬운 듯하면서.. 왜이렇게 어렵지;;; vscode ssh로 ai 도움 받아가며 하면 좀 수월함.

설치

과정	설명	비고
준비		sudo apt update sudo apt install -y curl
설치	필요한 것들이 자동 설치되는데, 꽤 걸린다.	curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
확인	버전 출력되면 성공. 이후 자동으로 설정 진행.	openclaw --version

설정

시작 하기 전에 텔레그램이나 디스코드 등 봇 API 등을 준비하면 편하다. 혹은 훗날 아래 내용들 살피며 따로따로 구성하든가.

LLM 구성

Gemini API도 무료로 주니까, 이거 쓰면 좋을듯. http://aistudio.google.com/app/apikey(어차피 일반적인 로컬 LLM은 무료 모델 수준이라서;;;)

혹은 무료 AI API 문서 참고.

과정	설명	비고
설정	간단하게 하려면 Quick Start. 기본적으로 로컬 LLM을 쓴다 가정하여 소개한다.(애시당초 로컬 LLM이 Gemini 무료 제공 모델 이기긴 힘드니, 이쪽으로 세팅하는 게 좋을듯.) 프로바이더: Skip for now. Filter models by provider: All Providers Default model: 기본값 Select channel: 알아서 쓸 것. How do you want to hatch your bot?: 나는 웹으로 접근하는 게 편한 듯;	openclaw onboard --install-daemon
명령어가 안듣는 경우. 환경변수 설정.	echo 'export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 이후 openclaw 명령을 듣는다.
확인	서비스 실행이 잘 되는지.	systemctl --user status openclaw-gateway.service
외부접속	openclaw config set gateway.host 0.0.0.0 openclaw gateway --force

깃허브 코파일럿을 쓰는 경우

1. 감사하게도 Pro이상 구독을 하고 있다면 깃허브에서 제공하는 무료 모델들 사용이 가능하다.
2. github.com/settings/tokens?type=beta에서 토큰을 생성한다. Repository access: "All repositories" 또는 "Public Repositories", Permissions에선 Models를 선택하고 Read-only.
3. openclaw models auth paste-token --provider github-copilot --profile-id github-copilot:manual 이후 토큰 복붙.
4. openclaw models auth order set --provider github-copilot github-copilot:manual
5. 이후 어차피 깃허브 코파일럿 Pro를 사용하고 있으니, IDE에서 설정파일 만져달라고 하면 됨.(무료모델들 사용할 수 있게끔 반영해달라고 하면 그대로 해줌)
6. 그러고 재실행 하면 설정 반영됨.

채널

텔레그램

유의. 학교에선 비업무용 사이트로, 접속이 막혀 있어서 안됨;

1. 텔레그램 내에서 사용자 검색 @BotFather 그리고 연다.
2. /start, /newbot 연달아 입력 후 안내에 따라 봇의 이름을 정하고, 사용자명을 정한다.(다른 사용자명과 중복되면 안되며, 반드시 bot으로 끝나야 함, 예: my_openclaw_bot)
3. 답변으로 나오는 토큰을 오픈클로에 시켜서 사용할 수 있게 구성해달라고 요청.
4. 텔레그램에서 위에서 만든 사용자명으로 채팅 시작. 아무 말이나 하면 pairing code를 준다. 이걸 오픈클로에 시켜서 승인해달라 요청.
5. 끝.

디스코드

1. https://discord.com/developers/applications 에서 새 어플리케이션 생성하고 봇 생성한다.
2. 오픈클로에게 토큰 주고 활성화 해달라고 시킴.
3. openclaw.json 설정파일에 channels 추가. 다음과 같은 방식으로.

     "channels": {
       "discord": {
         "enabled": true,
         "token": "MTQ3ㅇㅁㄴㄹㅇㄴㅁㄻㄹ",
         "dmPolicy": "open",
         "allowFrom": [
           "*"
         ],
         "groupPolicy": "open",
         "streaming": "partial"
       },
       "telegram": {
         "enabled": false,
         "dmPolicy": "open",
         "allowFrom": [
           "*"
         ],
         "botToken": "8268ㅁㅇㄴㅁㅇㄹㄴㅇㅁㄹㅁㄴㅇ",
         "groupPolicy": "open",
         "streaming": "partial"
       }
     },
   

슬렉

1. https://api.slack.com/apps 에서 새 앱(App) 생성.
2. "From scratch" 선택 후 앱 이름과 사용할 워크스페이스를 지정한다.
3. "OAuth & Permissions" 메뉴에서 Bot Token Scopes 추가.
   1. chat:write
   2. channels:history
   3. channels:read
   4. app_mentions:read
   5. 필요 시 im:history, im:write 추가.
4. "Install App"에서 워크스페이스에 설치하고 Bot User OAuth Token(xoxb-...)을 발급받는다.
5. Agent에게 토큰을 주고 Slack 채널 연동 설정을 요청한다.
6. openclaw.json 설정파일에 channels 추가. 예:

{
  "channels": {
    "slack": {
      "enabled": true,
      "botToken": "xoxb-xxxxxxxxxxxxxxxx",
      "appToken": "xapp-xxxxxxxxxxxxxxxx",
      "dmPolicy": "open",
      "allowFrom": [
        "*"
      ],
      "groupPolicy": "open",
      "streaming": "partial"
    }
  }
}

1. Slack에서 봇을 초대할 채널을 만든다.
2. 채널에서 봇을 추가한다.
3. 테스트 메시지를 보내 연결 확인.

※ 디스코드와 달리 Slack은 Socket Mode를 사용하면 외부에서 서버로 직접 접근할 필요가 없어 학교 네트워크 환경에서도 상대적으로 사용하기 편하다. ※ 개인용 AI 비서로 사용할 경우 전용 채널을 만들어 멘션 없이 모든 메시지를 처리하도록 구성하는 방식이 편하다.