프로젝트 배경
현재 개인적으로 OpenClaw를 활용하여 날씨 브리핑, 뉴스 요약, Obsidian 자동 저장 등 다양한 AI 자동화 워크플로우를 운영하고 있습니다. 운영 과정에서 비용 절감을 위해 저가형 LLM 모델을 적용해 보았으나, 복잡한 정보 요약 및 대량 데이터 처리 시 응답 속도 저하와 요약 품질 저하를 경험하였습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 LLM 모델(Gemini, Claude, OpenAI 계
프로젝트 성과
토큰 비용 절감
Openclaw가 인터넷 검색용으로 사용하는 Google API를 무료 모델로 대체하여 토큰 사용량을 20% 절감했습니다.
핵심 기능
진행 단계
OpenClaw 설치
2026.03.
Linux 환경에서 OpenClaw 설치, LLM API 연동 및 운영 환경 구성
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 OpenClaw 기반 AI 에이전트 자동화 시스템 구축 Linux 환경에서 OpenClaw를 직접 구축하고 운영한 경험을 바탕으로, 텔레그램 채널의 날씨 정보를 자동 수집 및 요약하여 메신저로 송부하는 Cron을 구현하였습니다. 2) 작업 범위 Linux 환경 OpenClaw 설치 및 운영 Telegram, 디스코드 연동 설정 옵시디언 API 연동 (노션 유사) 크







