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AI 광고 라이브러리

Openclaw Skills

Autoloop Controller

Openclaw용 Autoloop Controller

수렴 감지 및 예산 인식 오케스트레이션을 통해 AI 스킬의 지속적인 개선을 자동화하는 영구 제어 루프입니다.

lanyasheng

v1.1.1

Apr 7, 2026

설치

정보

Skill.md

설치 및 다운로드

1. ClawHub CLI

레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.


                  npx clawhub@latest install autoloop-controller

2. 수동 설치

스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요

글로벌

~/.openclaw/skills/

워크스페이스

<project>/skills/

우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들

3. 프롬프트 설치

이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.


                  Clawhub를 사용해서 autoloop-controller 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).

다운로드를 원하시나요?

ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.

Autoloop Controller란 무엇인가요?

Autoloop Controller는 Openclaw Skills 개선의 수명 주기를 관리하기 위해 설계된 특수 자동화 래퍼입니다. 영구 루프에서 improvement-orchestrator를 반복적으로 호출하여 여러 반복에 걸쳐 복리 이득을 포착함으로써 스킬을 초기 단계에서 견고한 품질 수준으로 이동시킵니다. 단일 실행 도구와 달리 이 컨트롤러는 상태 유지, 오류 처리 및 리소스 관리를 포함하여 장기 실행 최적화 작업의 복잡성을 처리합니다.

핵심 generate-evaluate-gate 파이프라인을 래핑함으로써 Autoloop Controller는 각 개선 라운드가 이전 라운드를 기반으로 구축되도록 보장합니다. 이는 복잡한 에이전트를 야간에 최적화하거나 반복 일정에 따라 최적화해야 하는 개발자에게 특히 효과적이며, 프로덕션급 Openclaw Skills 개발에 필요한 신뢰성을 제공합니다.

Autoloop Controller 활용 사례

성능 점수가 정체기에 이를 때까지 여러 반복에 걸쳐 스킬을 지속적으로 개선합니다.
무인 야간 최적화 연구를 실행하여 스킬 품질을 극대화합니다.
시스템 cron을 통해 프로덕션 에이전트에 대한 주기적인 개선 주기를 예약합니다.
특정 USD 비용 상한선으로 예산 제한된 일괄 개선을 관리합니다.
저장된 디스크 상태에서 중단된 개선 실행을 원활하게 재개합니다.

Autoloop Controller 작동 원리

컨트롤러는 지정된 state root에서 대상 Openclaw Skills의 상태를 로드하여 세션을 초기화합니다.
전체 5단계 개선 파이프라인 반복(generate, discriminate, evaluate, execute, gate)을 실행합니다.
반복이 완료되면 컨트롤러는 결과를 평가하고 내부 점수 기록을 업데이트합니다.
최대 반복 횟수, 비용 상한선, 점수 정체기, 진동 패턴, 연속 오류 제한이라는 5가지 독립적인 종료 조건을 확인합니다.
모든 조건이 충족되지 않으면 현재 상태가 디스크에 유지되고 루프가 계속됩니다(또는 연속 모드에서 냉각 시간을 기다림).
종료 조건이 충족되면 컨트롤러는 중지하고 최종 요약 및 성능 로그를 출력합니다.

Autoloop Controller 설정 가이드

Openclaw Skills에 대해 컨트롤러 사용을 시작하려면 다음 CLI 명령 구조를 사용하세요:

python3 scripts/autoloop.py \
  --target ./skills/your-skill-path \
  --state-root ./state-directory \
  --max-iterations 5 \
  --max-cost 20.0 \
  --mode single-run

예약된 개선을 위해 컨트롤러를 예약 모드로 실행하는 스크립트를 crontab에 추가하여 이전 실행에서 자동으로 상태를 가져오도록 할 수 있습니다.

Autoloop Controller 데이터 스키마 및 분류 체계

컨트롤러는 Openclaw Skills의 완전한 추적 가능성과 복구를 보장하기 위해 데이터와 메타데이터를 구성합니다:

아티팩트	파일 형식	설명
autoloop_state.json	JSON	완료된 반복 횟수, 총 비용, 점수 기록을 포함한 글로벌 세션 상태를 저장합니다.
iteration_log.jsonl	JSONL	완료된 모든 반복에 대한 타이밍, 비용 및 결정 지표가 포함된 추가 전용 로그입니다.
Orchestrator Outputs	Directory	후보 diff 및 gate 평가 결과와 같은 반복별 아티팩트를 포함합니다.
Console Summary	Stdout	루프 종료 시 생성되는 사람이 읽을 수 있는 보고서입니다.