요약
- OpenClaw 재단이 풀 리퀘스트 1만6000건 이상이 반영된 역대 최대 규모의 2.0 버전을 공개했어요
- 기존 API 키·챗GPT/클로드 구독·로컬 모델을 자동 감지해 초기 설정 단계를 크게 줄였어요
- 여러 사용자가 같은 작업을 함께 진행하는 Shared Cloud Sessions와 Crabbox를 통한 임시 클라우드 실행이 새로 생겼어요
- 배포 주체
- OpenClaw Foundation
- 버전 규모
- OpenClaw 2.0, 역대 최대 릴리스, 풀 리퀘스트 1만6000건 이상 반영
- 핵심 변경
- 초기 설정에서 기존 API 키·챗GPT/클로드 구독·로컬 모델 자동 감지
- 신규 UI
- 브라우저 앱 전면 재구축, 세션 상태 표시줄 '세션 레일(Session Rail)' 추가
- 협업 기능
- Shared Cloud Sessions로 여러 사용자가 같은 작업을 동시에 진행 가능
- 실행 위치
- 로컬 게이트웨이, openclaw connect로 연결한 사용자 하드웨어, Crabbox 임시 클라우드(AWS·Hetzner) 중 선택
- 보안
- 문서에 따르면 공급자 자격증명은 게이트웨이에만 남고 원격 머신에는 전달되지 않음
- 오픈소스 저장소
- github.com/openclaw/openclaw, github.com/openclaw/crabbox
OpenClaw 재단이 오픈소스 AI 에이전트 플랫폼 OpenClaw의 2.0 버전을 내놨어요. 이번 릴리스에는 풀 리퀘스트가 1만6000건 넘게 반영됐는데, 재단이 지금까지 낸 버전 가운데 가장 큰 규모예요. 처음 실행할 때 거쳐야 했던 복잡한 설정 과정을 자동화하고, 여러 사람이 같은 작업을 함께 진행할 수 있는 공유 클라우드 세션을 새로 넣은 게 이번 업데이트의 핵심이에요.
풀어서 설명하면, OpenClaw는 컴퓨터 안에서 파일을 만들고 코드를 짜고 여러 작업을 대신 처리해주는 오픈소스 AI 에이전트예요. 로컬 컴퓨터든, 사용자가 직접 연결한 다른 기기든, 빌린 클라우드 서버든 세션을 원하는 곳에서 돌릴 수 있게 설계돼 있어요.
OpenClaw가 뭐길래
OpenClaw는 컴퓨터 안에서 파일을 만들고 코드를 짜고 작업을 대신 처리해주는 오픈소스 AI 에이전트예요. github.com/openclaw/openclaw 저장소에 코드가 전부 공개돼 있어서 누구나 내려받아 로컬 환경에서 돌릴 수 있고요. 우리 수집망에도 최근 이 프로젝트의 움직임이 포착된 바 있는데, 정식 기사로 다루는 건 이번이 처음이에요.
설정 과정이 확 줄었다
가장 큰 변화는 처음 시작할 때의 설정 과정이에요. 이전에는 API 키, 구독 정보, 로컬 모델 경로 같은 걸 사용자가 일일이 입력해야 했는데, 2.0부터는 소프트웨어가 컴퓨터에 이미 있는 챗GPT나 클로드 구독, API 키, 로컬 모델을 자동으로 찾아내요. 나머지 세부 설정은 나중에 봇과 대화하면서 조정하면 되고요. 실행하자마자 바로 대화창이 열려서 설정을 이어가거나, 진행 중인 작업을 확인하거나, 실시간으로 작업 상태를 볼 수 있어요.
채팅창 안에는 '세션 레일(Session Rail)'이라는 상태 표시줄도 새로 생겼는데, 실행 중인 세션의 평점, 계획 진행률, 풀 리퀘스트 현황을 한눈에 보여줘요. 에이전트를 방해하지 않고 지금 세션에 대해 질문할 수 있는 동반 대화창도 함께 붙었는데, 문서에 따르면 게이트웨이가 세션의 제한된 스냅샷을 불러와 별도의 유틸리티 모델로 답해주는 방식이에요.
여러 사람이 함께 쓰는 클라우드 세션
Shared Cloud Sessions 기능을 쓰면 여러 사용자가 같은 작업에 붙어서 함께 진행할 수 있어요. 팀원을 진행 중인 작업에 끌어들이거나, 맥락 정보와 함께 작업을 나눠 맡길 수 있는 구조예요. OpenClaw 재단은 이 기능을 실제로 OpenClaw 자체를 만드는 데 팀 내부에서 쓰고 있다고 밝혔어요.
어떻게 써보나
- 시작 위치 — OpenClaw를 처음 실행하면 설정 화면 대신 바로 대화창이 열려요.
- 자동 연결 — 대화창에서 몇 가지 질문에 답하면 컴퓨터에 있는 API 키·구독·로컬 모델이 자동으로 붙어요. 부족한 설정은 이후 대화 중에 채워 넣으면 되고요.
- 세션 확인 — 화면 옆 세션 레일에서 에이전트가 어디까지 진행했는지, 풀 리퀘스트가 몇 개 열렸는지 실시간으로 볼 수 있어요.
- 실행 위치 선택 — 세션을 로컬 게이트웨이에서 그냥 돌릴 수도, openclaw connect로 연결해둔 다른 하드웨어에서 돌릴 수도, github.com/openclaw/crabbox 저장소의 프로비저닝 도구로 AWS나 Hetzner에 임시 서버를 빌려 돌릴 수도 있어요.
- 협업 시작 — 팀원을 세션에 초대하면 같은 작업을 나눠 볼 수 있고, 문서에 따르면 공급자 자격증명은 항상 게이트웨이에만 남고 원격 머신으로는 전달되지 않는다고 해요.
| 실행 위치 | 특징 | 지원 백엔드 |
|---|---|---|
| 로컬 게이트웨이 | 기본값, 별도 설정 없이 바로 실행 | - |
| 페어드 디바이스 | openclaw connect로 연결한 사용자 소유 하드웨어에서 실행 | - |
| Crabbox 임시 클라우드 | 빌린 서버에서 세션을 실행하고 끝나면 폐기 | AWS, Hetzner |
에디터의 시선
오픈소스 AI 에이전트 진영은 그동안 성능 경쟁보다 진입 장벽 경쟁을 벌여왔어요. 코드를 대신 짜주고 파일을 대신 만들어주는 능력은 이미 여러 프로젝트가 갖췄지만, 정작 설치 첫 화면에서 API 키를 어디에 붙여야 할지 몰라 포기하는 사람이 많았거든요. OpenClaw 2.0이 기존 구독과 키를 자동으로 찾아내는 쪽에 가장 많은 개발 자원을 쏟은 건, 재단이 성능이 아니라 그 진입 장벽을 이번 릴리스의 핵심 문제로 봤다는 뜻이에요.
오픈소스 에이전트 툴을 직접 설치해 본 사람이라면 이 변화의 체감이 클 거예요. 설정 파일에 키를 손으로 옮겨 적고, 오타 하나 때문에 몇 시간을 날리는 경험은 이런 도구를 쓰는 사람 대부분이 한 번쯤 겪은 일이거든요. 자동 감지 방식은 그 반복을 없애는 대신, 컴퓨터 안의 자격정보를 소프트웨어가 스스로 스캔한다는 뜻이기도 해서 사내 보안팀 검토 항목에는 새로 올라갈 만해요.
국내에서 개발팀이 에이전트를 도입할 때 눈여겨볼 부분은 Shared Cloud Sessions예요. 지금까지 대부분의 에이전트 도구는 한 사람이 세션 하나를 붙들고 쓰는 구조였는데, 여러 사람이 같은 작업 맥락을 공유하는 방식은 팀 단위 도입에서 실제로 시간을 아껴줄 수 있어요. 다만 자격증명이 게이트웨이에만 남는다는 설계를 그대로 믿기보다는, 팀 내부에서 실제로 원격 머신에 아무 정보도 넘어가지 않는지 한 번쯤 직접 확인해 보는 게 맞아요.
앞으로 몇 주간은 Crabbox를 통한 AWS·Hetzner 프로비저닝의 안정성을 두고 커뮤니티의 버그 리포트가 쏟아질 가능성이 높아요. 임시 서버를 빌려 쓰는 방식은 편리한 만큼 과금·정리 문제가 따라붙기 마련이라, 이 부분이 이번 버전의 다음 시험대가 될 거예요.
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