AI & OpenClaw – 2026.4.22 소식

OpenCode에서 최신 Qwen3.6:35B 사용 방법을 알려 드립니다. Kimi K2.6이 Opus 4.7 대안으로 사용할 만한 후기도 재미있습니다.

OpenCode에서 Qwen3.6:35B 사용하기

Qwen 최신 모델인 Qwen3.6:35B를 OpenCode와 사용하기 위한 설정 방법입니다. 참고로, 8GB VRAM GPU에서도 ollama로 qwen3.6:35B (75%/25% = CPU/GPU) 실행이 가능하기에 OpenCode와 함께 Local 코딩 AI agent 구성이 가능합니다.

Kimi K2.6 – Opus 4.7에 버금가는 Mooshot AI의 코딩 모델

Kimi K2.6을 직접 테스트하고 사용자 피드백을 모은 뒤, 실무에서 Opus 4.7의 현실적 대안으로 권할 수 있는 첫 오픈소스 모델이라고 평가함. 상위권 모델인 Opus 4.7과의 격차가 줄어들고 있어 로컬 또는 대체 환경을 탐색하는 흐름이 강화될 가능성이 있음. 

성능 비교: 특정 영역에서 Opus를 능가하지는 않지만 전반적으로 매우 근접하며, 대략 80–85% 수준의 동일 작업을 안정적으로 처리할 수 있다고 판단.

강점:

• 긴 멀티스텝 워크플로우에서 일관성 유지, 작업 추적 능력 우수.
• 이미지 처리와 웹 브라우징 기능을 지원해 활용도가 높음.
• 실제 워크플로우 일부를 이미 이 모델로 이전해도 괜찮을 정도로 안정적이라고 보고.

단점/유의점: 모델이 무겁다(리소스 요구가 큼).

OpenClaw에서 Multi-Agent 사용 가이드

자동 자막으로 보실 수 있습니다. OpenClaw에서 Multi-agent 이용하는 방법에 대한 간단한 가이드 영상입니다.

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핵심 주제

• 단일 에이전트(LLM) 워크플로우가 복잡해질 때 실패하는 이유 설명.
• 역할을 분리한 다중-에이전트 구조가 신뢰성과 확장성 면에서 왜 유리한지 제시.

다루는 주요 항목들

• OpenClaw에서 에이전트는 워크스페이스(workspaces)로 정의됨.
• 오케스트레이터(orchestrator)가 여러 에이전트를 조정하는 방법.
• 구조화된 핸드오프(업무 이관)가 워크플로우를 예측 가능하게 만드는 방법.
• 지속(persistent) 에이전트와 임시(temporary) 에이전트를 언제 사용하는지 기준.

실습 예제 (영상에서 단계별로 구축)

• research-agent, crm-agent, 그리고 orchestrator 생성.
• 각 에이전트의 역할, 입력/출력, 경계(boundaries) 정의.
• 실제 리드를 사용해 엔드투엔드 워크플로우 실행.
• 에이전트들 간 위임(delegation)과 상호작용 관찰.

※ 지난 게시글:

• AI & OpenClaw – 2026.4.20 소식
• AI & OpenClaw – 2026.4.16 소식
• AI & OpenClaw – 2026.4.15 소식
• AI & OpenClaw – 2026.4.14 소식
• AI & OpenClaw – 2026.4.13 소식

※ 출처: r/LocalLLM, r/openclaw, r/unsloth, r/opencode, r/claude