멀티 에이전트 협업 패턴을 구현하기 위한 포괄적인 프레임워크로, Openclaw Skills 환경 내에서 병렬 작업 실행 및 복잡한 에이전트 워크플로우를 가능하게 합니다.
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install agent-orchestrate
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 agent-orchestrate 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
에이전트 오케스트레이션은 단일 에이전트의 실행 능력을 초과하는 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 하위 에이전트를 관리하기 위한 기술적 청사진을 제공합니다. 전문화된 Openclaw Skills 기본 요소를 활용하여 개발자는 백지 상태의 연구를 위한 격리된 하위 에이전트 생성 또는 여러 작업 스트림에 걸친 데이터 합성을 위한 기존 컨텍스트 포크와 같은 정교한 전략을 구현할 수 있습니다.
이 기술은 기본적인 프롬프트를 넘어 에이전트 시스템 아키텍처의 영역으로 이동하는 데 중점을 둡니다. 에이전트를 조종, 모니터링 및 종료하기 위한 로직을 제공하여 복잡한 다단계 프로세스가 정밀하게 처리되도록 보장합니다. 자동화된 연구 부서를 구축하든 순차적 코딩 파이프라인을 구축하든, 이러한 오케스트레이션 패턴은 회복력 있고 확장 가능한 AI 운영에 필요한 구조를 제공합니다.
Openclaw Skills 환경 내에서 오케스트레이션 패턴을 활용하려면 에이전트가 핵심 세션 관리 도구에 액세스할 수 있는지 확인하십시오. 기본 CLI 명령을 사용하여 에이전트 생성 및 관리를 시작할 수 있습니다.
# 특정 타임아웃으로 새로운 하위 에이전트 초기화
sessions_spawn(task="보안 감사 수행", label="audit-01", runTimeoutSeconds=300)
# 현재 상태를 확인하기 위해 모든 활성 하위 에이전트 나열
subagents(action="list")
# 특정 에이전트에게 실행 중간 안내 제공
subagents(action="steer", target="audit-01", message="SQL 인젝션 취약점에 특별히 집중하십시오")
복잡한 워크플로우의 경우 다양한 작업의 수명 주기를 관리하기 위해 orchestration-state.json 파일을 유지 관리하는 것이 좋습니다. 다음 구조는 Openclaw Skills 오케스트레이션의 표준입니다.
| 속성 | 설명 |
|---|---|
tasks |
개별 하위 에이전트 목표 및 상태를 나타내는 객체 모음입니다. |
status |
작업의 실행 상태 (예: 완료, 실행 중, 차단됨, 실패). |
sessionKey |
특정 에이전트의 상호 작용 기록을 검색하는 데 사용되는 고유 식별자입니다. |
blockedBy |
현재 작업을 초기화하기 전에 완료해야 하는 작업 레이블의 배열입니다. |
result |
완료된 하위 에이전트에서 생성된 데이터에 대한 요약 또는 참조입니다. |
로드 중
Clawbridge는 프로젝트 의도를 야간 자동화 운영으로 전환하여 전문적인 매칭 대상을 찾고 순위를 매기는 지능형 스카우팅 에이전트입니다.

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OpenProse는 LLM을 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있는 가상 머신으로 변환하는 AI 네이티브 프로그래밍 언어입니다.

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