맥킨지에 따르면, 현재 78%의 기업이 최소 한 가지 비즈니스 기능에 AI를 활용하고 있으며, 그 비율은 빠르게 증가하고 있습니다. 하지만 대부분의 AI 도구는 여전히 말만 할 뿐입니다. OpenClaw는 실제로 일을 해냅니다.
사람들은 이를 통해 텍스트 메시지 한 통만으로 자동차 구매 시 수천 달러를 할인받거나, 법적 반박서를 제출하거나, 전체 워크플로우를 자동화하는 데 활용해 왔습니다.
이 도구로 실제로 무엇을 할 수 있는지 궁금하시다면, 꼭 알아두어야 할 OpenClaw AI 에이전트의 주요 활용 사례를 소개합니다. 또한 ClickUp이 팀을 위해 더 실용적인 대안을 어떻게 제공하는지 살펴보겠습니다. 🤩
OpenClaw란 무엇인가요?
OpenClaw는 팀이 앱과 데이터 소스 전반에 걸쳐 다단계 작업을 완료할 수 있는 자율 AI 에이전트를 구축, 배포 및 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 단일 프롬프트 응답을 넘어서는 에이전트를 원하는 개발자, 운영 팀, 그리고 점점 더 늘어나는 비기술 팀을 위해 설계되었습니다.
대부분의 AI 도구는 여전히 요청-응답 루프 방식으로 작동합니다. 사용자가 질문하면 AI가 답변하고, 사용자는 그 결과를 다른 곳에 붙여넣기합니다. OpenClaw 에이전트는 브라우징, 작성, 파일 정리, 메시지 전송과 같은 작업을 연속적으로 수행함으로써, 사람이 각 단계를 일일이 관리할 필요 없이 이러한 패턴을 깨뜨립니다.
에이전트가 브라우저, API, 파일 시스템과 같은 실제 도구에 접근할 수 있도록 하여, 단순히 조언만 하는 것이 아니라 직접 행동할 수 있게 합니다. 오픈 소스이기 때문에 팀은 벤더 종속성 없이 에이전트를 검토하고 수정하며 자체 호스팅할 수 있습니다.
다음 내용을 진행하기 전에 알아두어야 할 세 가지 개념. 👀
- 에이전트 대 도구: 에이전트는 스스로 다음 단계를 결정하지만, 도구는 사용자의 지시를 기다립니다
- 오픈 소스: 코드는 공개되어 있으며, 검증 가능하고 사용자 정의가 가능합니다.
- 기능: 에이전트가 필요에 따라 즉시 조합할 수 있는 모듈형 기능(웹 브라우징, 코드 실행, API 호출)
AI 도구가 업무 효율을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 이 개요 영상을 시청하세요:
OpenClaw AI 에이전트의 실제 작동 방식
모든 OpenClaw 에이전트는 '에이전트 루프'라고 불리는 반복 주기로 실행됩니다. 이는 OpenClaw AI 에이전트의 사용 사례를 명확하게 이해하게 해주는 사고 모델입니다.
- 목표 수신: 사람이나 다른 시스템이 에이전트에게 평이한 언어로 작업을 부여합니다
- 플랜: 에이전트가 목표를 단계별로 나누고 사용할 기술을 선택합니다
- 실행: 브라우저 열기, API 호출, 파일 작성 등 각 단계를 실행하고 그 결과를 확인합니다.
- 조정: 작업이 실패하거나 결과가 올바르지 않은 경우, 다시 플랜을 수립하고 재시도합니다.
- 전달: 완성된 결과물은 지정한 위치로 전송됩니다
이러한 반복 프로세스가 바로 OpenClaw를 일회성 AI 도구와 차별화하는 요소입니다. 에이전트는 한 번의 응답 후 멈추지 않습니다. 작업이 완료되거나 사용자가 설정한 경계에 도달할 때까지 계속 작동합니다.
에이전트는 수동으로, 일정대로, 또는 webhook (특정 이벤트 발생 시 앱 간에 전송되는 자동 신호) 을 통해 트리거할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 이 에이전트들은 실제 업무 워크플로우에 실용적으로 활용될 수 있습니다.
🔍 알고 계셨나요? AI 에이전트가 연구 협력자로 자리 잡고 있습니다. 한 연구에서 AI 에이전트는 인간 응답자와 85% 일치하는 설문조사 응답을 도출해 내며, 사회과학 및 연구 자동화의 잠재력을 보여주었습니다.
OpenClaw가 다른 AI 도구와 차별화되는 점
시장에는 오픈 소스와 상용을 막론하고 수많은 AI 에이전트 구축 tools가 존재하므로, OpenClaw가 어떤 위치에 있는지 파악하는 것이 도움이 됩니다. 👇
- 지원보다 자율성: 대부분의 AI 도구는 프롬프트를 기다립니다. OpenClaw 에이전트는 목표를 주면 오류 복구까지 포함한 단계들을 스스로 파악합니다.
- 모듈형 기능 시스템: 필요한 기능(브라우저, 이메일, Jira, Slack)만 선택적으로 적용하고 나머지는 제외함으로써, 에이전트의 업무 집중도를 높이고 추적 가능성을 확보할 수 있습니다.
- 오픈소스의 투명성: 추론 로직의 모든 줄을 확인할 수 있습니다. 엄격한 데이터 정책을 적용하는 팀에게 있어 이러한 가시성은 필수적입니다.
- 다중 도구 오케스트레이션: 단일 에이전트가 한 번의 실행으로 여러 앱을 넘나들며, 스프레드시트에서 데이터를 가져오고, 문서에서 요약을 작성한 후 별도의 통합 플랫폼 없이 채널에 게시할 수 있습니다.
OpenClaw는 자동화할 명확한 워크플로우가 있고 기술적인 지식이 어느 정도 있거나, 오케스트레이션 계층을 대신 처리해 주는 플랫폼과 함께 사용할 때 가장 효과적입니다.
구체적인 OpenClaw 구현 사례를 살펴보기 전에, AI 활용 사례가 현대적인 워크플로우를 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 이 개요 영상을 시청해 보세요:
Teams를 위한 OpenClaw AI 에이전트 활용 사례 5가지
어떤 에이전트 프레임워크든 진정한 가치는 팀이 매주 수행하는 일에서 시간을 절약해 주는지에 달려 있습니다. 아래는 현재 가장 효과적인 패턴을 보여주는 5가지 OpenClaw AI 에이전트 활용 사례입니다. 🛠️
1. 원격 코드 실행 및 검토
엔지니어들은 휴대폰, 책상, 도구 사이를 오가며 맥락을 전환하는 데 몇 시간을 허비합니다. OpenClaw는 팀이 이미 사용하고 있는 어떤 메시징 앱에서든 실제 셸 및 브라우저 작업을 트리거할 수 있게 함으로써 이 문제를 해결합니다.
다음은 워크플로우의 샘플입니다:
- 한 개발자가 Slack에서 OpenClaw 에이전트에게 다음과 같은 메시지를 보냅니다. ‘auth 브랜치의 오픈된 PR을 검토하고 테스트가 누락된 부분이 있으면 표시해 주세요.’
- 이 에이전트는 브라우저 자동화 기능을 사용하여 GitHub를 열고, 변경 내역을 확인한 후, AGENTS.md 파일에 저장된 팀의 규칙과 대조합니다.
- Slack에 구조화된 요약 내용을 다시 게시합니다: PR의 내용, 누락된 사항, 사람의 검토가 필요한 부분 등
- 엔지니어는 별도의 탭을 열지 않고도 노트를 검토한 후 승인하거나 수정을 요청합니다
💡 전문가 팁: AI 에이전트를 생성하고 편집할 수 있는 사용자를 제한하세요. 그렇지 않으면, 서로 약간씩 다른(그리고 혼란스러운) 작업을 수행하는 5개의 중복된 봇이 생겨날 수 있습니다.
2. 고객 지원 우선순위 분류
지원팀은 실제 지원 업무가 시작되기도 전에 업무 배정 작업에 매몰되기 일쑤입니다. OpenClaw의 멀티채널 게이트웨이는 모든 플랫폼의 티켓을 한곳으로 모아 자동으로 분류를 처리합니다.
다음과 같은 모습일 수 있습니다:
- 이메일, WhatsApp, 웹 채팅을 통해 접수된 티켓의 흐름은 모두 단일 OpenClaw 게이트웨이로 통합됩니다
- 에이전트는 각 메시지를 읽고, ReAct 추론 루프를 사용하여 긴급도와 주제를 분류하며, 로컬 Markdown 파일에 저장된 대화 내역을 확인합니다.
- 우선순위가 높은 티켓은 Telegram을 통해 당직 담당자에게 즉시 알림이 전송됩니다
- 정기적인 쿼리에 대해서는 미리 작성된 답변이 대기열에 등록되거나, 전체 맥락이 첨부된 상태로 해당 분야의 전문가의 받은 편지함에 전달됩니다.
📮 ClickUp 인사이트: 팀의 44%는 공식적인 분류 절차 없이도 문제를 즉시 해결합니다.
문제를 신속하게 해결하는 것은 생산적인 것처럼 느껴지지만, 급한 마음에 팀의 효과적인 해결 능력을 저해할 수 있습니다.
필요한 것은 들어오는 문제를 체계적인 접수 프로세스를 통해 배정하는 시스템입니다. ClickUp 양식은 필요한 맥락을 사전에 파악할 수 있으며, 슈퍼 에이전트는 제출된 내용을 분류하고 심각도를 평가한 후, 일이 시작되기 전에 문제를 적절한 소유자나 대기열로 배정할 수 있습니다.
3. 경쟁사 동향 모니터링
대부분의 팀은 한 달에 한 번, 혹은 그보다 더 드물게 경쟁사 분석을 수행합니다. OpenClaw의 하트비트 스케줄러는 별도의 프롬프트 없이 정해진 간격으로 점검을 수행하므로, 어떤 사항도 놓치지 않습니다.
워크플로우 예시:
- AGENTS.md에서 주시해야 할 경쟁사와 신호를 정의합니다. 가격 변동, 신규 채용 공고, G2 리뷰 변화, 언론 멘션 등
- 몇 시간마다 하트비트가 에이전트를 깨우면, 에이전트는 브라우저 자동화 기능을 사용하여 해당 페이지를 방문하고 마지막으로 기록한 내용과 비교합니다.
- 무언가 변경 사항이 발생하면, 시스템은 평이한 언어로 작성된 요약문을 생성하여 팀 채팅 스레드에 게시합니다.
- 이 요약문에서는 변경된 사항과 시기를 다루며, 귀사의 위치에 어떤 의미가 있을지 간략히 살펴봅니다.
🧠 재미있는 사실: AI 에이전트는 ‘생각’에서 ‘실행’으로 전환되고 있습니다. 연구 결과에 따르면, 파일 편집이나 이메일 발송과 같은 실제 작업을 수행할 수 있는 에이전트 도구의 비중이 1년여 만에 27%에서 65%로 급증했습니다.
4. 맞춤형 영업 팀 활동
효과적인 영업 활동에는 잠재 고객 한 명당 20~30분의 조사 시간이 소요됩니다. OpenClaw는 웹 브라우징과 세션 메모리를 활용해 영업 담당자가 초안을 작성하기 전에 미리 맥락을 구축함으로써 이러한 조사를 자동으로 수행합니다.
워크플로우는 다음과 같습니다:
- 영업 담당자가 텔레그램을 통해 에이전트에게 목표 계정 리스트를 전송합니다. ‘이 10개 기업을 조사하고 첫 연락 이메일을 작성해 주세요’
- 에이전트는 각 잠재 고객에 대해 LinkedIn, 최신 뉴스, 기업 채용 보드를 검색하고, 검색 결과를 세션 메모리에 저장합니다.
- 이 도구는 자금 조달 라운드, 신규 채용, 제품 변경과 같은 특정 트리거를 참조하여 잠재 고객별로 맞춤화된 이메일을 작성합니다.
- 담당자는 검토, 수정, 발송을 위해 10개의 초안을 모두 준비합니다
🔍 알고 계셨나요? 스탠포드 HAI AI 인덱스 2025에 따르면 현재 78%의 조직이 AI를 사용하고 있지만, 에이전트와 같은 고급 시스템은 아직 완전히 도입되기보다는 도입 단계에 머물러 있습니다.
5. 회의 노트 및 실행 항목 배포
OpenClaw는 통화 종료 직후 자동으로 내용을 텍스트로 변환하고, 요약하며, 실행 항목을 배포함으로써 회의 결과 전달 과정을 개선합니다. 샘플 워크플로우는 다음과 같습니다:
- 이 에이전트는 트랜스크립션 API를 통해 Zoom 또는 Teams 회의에 연결되어 실시간으로 대화를 청취합니다
- 통화가 종료되면, 시스템은 통화 내용을 분석하여 내려진 결정 사항, 미해결 질문, 소유자가 지정된 실행 항목을 추출합니다.
- Slack 채널로 구조화된 요약 내용을 전송하고, 각 구성원에게 자신의 구체적인 담당 항목을 이메일로 직접 발송합니다
- 해결되지 않은 모든 사항은 작업 공간의 후속 조치 아젠다 파일에 추가되어, 다음 StandUp 회의에서 바로 처리할 수 있도록 준비됩니다.
💡 전문가 팁: 매주 30분씩 시간을 내어 정리하세요. 적용해 볼 만한 간단한 루틴:
- 스캔 실패
- 불명확한 지침 수정
- 트리거 강화
- 불필요한 내용은 모두 제거하세요
이것만으로도 여러분은 대부분의 팀보다 앞서 나갈 수 있습니다.
ClickUp에서 AI 에이전트 워크플로우를 관리하는 방법
작업, 프로젝트, 대화, AI 에이전트 모두 ClickUp 내에 존재합니다. 따라서 일이 변경되면 에이전트도 그에 맞춰 변화합니다.
이것은 생각보다 훨씬 중요합니다. 에이전트가 유용한 작업을 수행하려면 명확한 맥락, 구체적인 범위, 그리고 실질적인 지침이 필요합니다. ClickUp은 별도의 설정이나 맥락 전환 없이 이 세 가지를 모두 제공합니다. ClickUp 내에서 에이전트 워크플로우를 구축하고 관리하는 방법은 다음과 같습니다. 🔁
1. 현황 파악부터 시작하세요: 어떤 에이전트를 배포하고 계신가요?
설정을 시작하기 전에, 어떤 유형의 ClickUp 에이전트가 작업에 적합한지 파악해야 합니다. 두 가지 유형이 있습니다: 슈퍼 에이전트와 오토파일럿 에이전트입니다.
ClickUp AI를 처음 사용하시는 분들을 위한 간단한 소개
ClickUp Brain은 플랫폼 전체에 걸쳐 작동하는 인텔리전스 레이어입니다. 이 기능은 작업, 문서, 채팅 메시지, 팀 데이터를 연결하여, 사용자가 구축하는 모든 에이전트에 작업 공간 컨텍스트가 기본적으로 내장되도록 합니다.
슈퍼 에이전트
이들은 적응력이 뛰어난 다단계 AI 팀원입니다. DM을 보내거나, 작업 댓글이나 채팅 채널에서 @멘션을 남기거나, 직접 작업을 할당하여 수동으로 실행할 수 있습니다. 또한 ClickUp 자동화와 연결하여 자동으로 실행되도록 설정할 수도 있습니다.
ClickUp 슈퍼 에이전트는 최근 상호작용, 저장된 기본 설정, 자체 저장된 인텔리전스 등 더 풍부한 메모리를 갖추고 있어 엔드투엔드 워크플로우를 원활하게 처리합니다.
예시: 콘텐츠 파이프라인에 배정된 슈퍼 에이전트는 작업을 수락하고, 관련 문서를 가져와 맥락을 파악하며, 개요를 작성하고, 누락된 부분을 표시하고, 요약을 게시하는 등 모든 단계를 사람이 개입하지 않고도 처리할 수 있습니다.
이 안내 동영상을 시청하여 슈퍼 에이전트를 설정해 보세요:
오토파일럿 에이전트
이 기능들은 목록, 폴더, 스페이스 또는 채팅 채널과 같은 특정 위치에서 정의된 트리거와 조건에 따라 실행됩니다. 일관된 'X이면 Y' 방식의 실행을 위해 최적의 선택입니다.
예를 들어, 지원팀이 채팅 채널에서 반복적인 질문을 쇄도하는 상황을 가정해 보겠습니다. 해당 채널에 지정되고 적절한 조건과 연결된 지식 문서를 갖춘 ClickUp Autopilot 에이전트가 별도의 프롬프트 없이도 매번 이러한 쿼리를 처리합니다.
간단한 원칙: 명확하게 정의되고 반복 가능한 작업의 경우 Autopilot 에이전트로 시작하세요. 일에 추론, 여러 단계, 또는 팀이 상호 작용할 수 있는 지속적인 존재가 필요한 경우에는 Super 에이전트로 전환하세요.
2. 워크플로우 설계: 작업을 선택한 다음 트리거를 선택하세요
설정을 건드리기 전에, 에이전트가 만들어내길 원하는 결과를 먼저 정의하세요. 그런 다음 그 결과를 바탕으로 나머지 모든 과정을 진행하세요. 구체적인 예시는 다음과 같습니다:
- 작업 정의: ‘기한이 지난 모든 작업을 요약하여 매주 Monday 아침에 보고서를 게시한다’는 것이 작업입니다. 반면 ‘작업 지원’은 작업이 아닙니다.
- 실행 위치를 결정하세요: 채팅 채널 에이전트는 메시지에 응답하고, 위치 기반 에이전트는 작업 이벤트에 응답합니다
- 트리거 유형 선택: 수동 시작(DM, @멘션, 작업 할당)으로 시작한 후, 로직이 확립되면 예약 또는 자동화 기반 트리거로 전환하세요
G2 리뷰 에는 다음과 같은 내용도 추가되어 있습니다:
ClickUp의 끊임없는 혁신과 AI에 적극적으로 투자하는 점에 정말 감탄합니다. AI 슈퍼 에이전트는 매우 강력해서 일상적인 작업을 매우 빠르게 설정할 수 있게 해줍니다. 또한 설정 과정에 많은 시간과 노력이 필요하긴 하지만, 템플릿이 설정 과정에서 큰 도움이 된다고 생각합니다.
ClickUp의 끊임없는 혁신과 AI에 적극적으로 투자하는 점에 정말 감탄합니다. AI 슈퍼 에이전트는 매우 강력해서 일상적인 작업을 매우 빠르게 설정할 수 있게 해줍니다. 또한 설정 과정에 많은 시간과 노력이 필요하긴 하지만, 템플릿이 설정 과정에서 큰 도움이 된다고 생각합니다.
💡 전문가 팁: 샘플 작업을 사용하여 단일 목록이나 채널에서 슈퍼 에이전트를 실행해 보세요. 이러한 통제된 환경에서는 실제 워크플로우를 방해하지 않으면서도 문제를 조기에 파악할 수 있습니다.
3. 조건: 에이전트에게 언제 행동하고 언제 대기해야 하는지 가르치기
조건이 없으면 에이전트는 ‘점심 사러 갈 사람?’을 포함해 모든 것에 대해 실행됩니다. 조건을 설정하면 이 문제를 해결할 수 있습니다:
- 키워드 조건: 에이전트가 응답하기 전에 ‘블록됨’이나 ‘상태 업데이트’와 같은 특정 용어가 포함되어야 함
- 접두사 가이드라인: 에이전트가 처리할 메시지의 시작 부분에 ‘/help’ 또는 ‘Agent:’를 입력하도록 팀원들에게 교육하세요
- 의도 기반 조건: ‘직접적인 질문에만 응답’ 설정은 에이전트가 채널의 일반적인 대화에 끼어들지 않도록 합니다
작업 기반 에이전트의 경우, 트리거 위에 자동화 조건을 중첩하여 설정하세요. ‘작업 생성 시 트리거’와 ‘우선순위가 높을 때만’을 함께 적용하면 대부분의 오탐을 제거할 수 있습니다.
4. 지침: 에이전트 기반 결과 작성하기
모호한 지시는 모호한 결과를 낳습니다. 모든 지시 사항에는 다음 세 가지가 필요합니다:
- 출력 형식: 원하는 형식을 정확히 지정해 주세요. 예시: ‘3열 테이블로 반환: 작업 이름, 소유자, 마감일’
- 정보가 누락된 경우의 대체 처리: ‘우선순위 필드가 비어 있으면 ‘알 수 없음’으로 표시하고 출력에 해당 항목을 목록에 추가해 주세요’
- 완료 기준: ‘보고서를 #updates 채널에 게시하고 작업을 완료로 처리하기’
ClickUp Brain이 이러한 지침을 대신 작성해 드릴 수 있습니다. 필요한 내용을 쉬운 말로 설명해 주시면, 수정할 수 있는 체계적인 지침 세트를 생성해 드립니다.
💡 전문가 팁: 무엇을 자동화하기 전에, DM이나 @멘션과 같은 간단한 동작으로 AI 에이전트를 트리거해 보세요. 이렇게 하면 로직과 응답이 예상한 대로 정확하게 작동하는지 확인할 수 있습니다.
5. 지식 및 접근 권한: 에이전트가 어디를 확인할 수 있는지 정의하기
범위를 엄격하게 제한하세요. 접근 권한이 너무 넓으면 신뢰할 수 없는 답변이 나오고, 너무 좁으면 에이전트가 작업을 수행하지 못합니다:
- 작업 공간 소스: 문서, 작업, 채팅 메시지, 특정 스페이스 또는 리스트; 상태 보고자는 전체 작업 공간이 아닌 활성 프로젝트의 리스트만 필요로 합니다
- 외부 리소스: 사용 사례에 따라 에이전트를 헬프 센터와 같은 외부 리소스로 안내하세요
💡 전문가 팁: 신뢰감을 주어야 합니다(그렇지 않으면 아무도 사용하지 않을 것입니다). 에이전트 이름을 ‘Test Bot v2’라고 지으면… 사람들은 무시할 것입니다. 명확한 이름과 적절한 아바타를 부여하고, ‘왜 이걸 믿어야 하나?’라는 질문에 답할 수 있는 설명을 추가하세요.
ClickUp으로 실행력을 확보하세요
OpenClaw는 AI가 지속적인 입력 없이도 다단계 작업을 계획하고, 실행하며, 완료할 수 있을 때 어떤 일이 가능한지 보여줍니다. 지원 업무 분류부터 경쟁사 모니터링에 이르기까지, 이 에이전트들은 팀이 매일 처리하는 실제 워크플로우를 처리합니다.
하지만 이러한 워크플로우를 구축하고 관리하려면 체계적인 구조가 필요합니다. 에이전트에게는 명확한 지침, 정의된 트리거, 그리고 적절한 데이터에 대한 접근 권한이 필요합니다. 이러한 기반이 없다면, 아무리 강력한 에이전트라도 혼란스럽고 예측 불가능하며 확장하기 어려워집니다.
ClickUp은 모든 것을 하나로 통합합니다. ClickUp은 작업, 문서, 대화, AI 에이전트가 서로 연결된 작업 공간을 제공합니다.
슈퍼 에이전트는 복잡하고 여러 단계로 구성된 업무를 처리하는 반면, 오토파일럿 에이전트는 구조화된 워크플로우를 자동으로 실행합니다. 사용자는 결과를 정의하고 조건을 설정한 후, 지속적인 감독 없이 시스템이 실행을 처리하도록 할 수 있습니다.
OpenClaw는 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 보여줍니다. ClickUp은 그 기능을 일상 업무 전반에 활용할 수 있게 해줍니다.
지금 바로 ClickUp에 가입하세요!
자주 묻는 질문(FAQ)
OpenClaw 에이전트가 이메일에서 Jira 티켓을 자동으로 생성할 수 있나요?
네, OpenClaw의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 수신 이메일을 분석하여 우선순위, 카테고리, 설명 등의 필드가 미리 채워진 구조화된 티켓을 Jira(또는 기타 티켓 관리 tool)에 생성하는 것입니다.
OpenClaw는 일반적인 AI 글쓰기 소프트웨어와 어떻게 다른가요?
AI 글쓰기 도구는 프롬프트를 기반으로 텍스트를 생성하는 반면, OpenClaw 에이전트는 해당 텍스트와 관련된 전체 워크플로우를 처리합니다. 여기에는 조사, 초안 작성, 승인 요청, 게시 등이 포함되어, 중간에 수동 단계 없이 결과물이 최종 목적지에 도달할 수 있도록 합니다.
OpenClaw를 사용하려면 코딩 기술이 필요한가요?
에이전트를 맞춤형으로 구축하려면 어느 정도 기술적 지식이 필요하지만, 미리 만들어진 맞춤형 에이전트 템플릿과 코드가 필요 없는 오케스트레이션 플랫폼 덕분에 개발자가 아닌 사용자들도 OpenClaw를 점점 더 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다.