AI 에이전트의 진화 🚀: 솔로 🤖 → 스웜 🦞🤖🤖🤖
ClawTeam은 AI 에이전트가 무리를 이뤄 함께 생각하고 일하며 더 빠르게 결과를 내도록 돕습니다
명령 한 줄이면 끝. 완전 자동화. 에이전트가 스스로 스웜을 만들고, 작업을 나누고, 결과를 내놓습니다.
사람은 목표만 제시하면 됩니다. 나머지는 에이전트 팀이 조율합니다.
Claude Code, Codex, OpenClaw, nanobot, Cursor 그리고 각종 CLI 에이전트와 폭넓게 호환됩니다. English | 中文文档
2026-03-18 ClawTeam 프로젝트가 공개 출시되었습니다.
2026-03-23 ClawTeam v0.2.0이 오늘 릴리스되었습니다.
2026-03 현재 기준선에는 config 관리, multi-user 워크플로, Web UI, P2P transport, team template이 포함됩니다.
• 대규모 ML 실험 자동화 • AI 모델 학습 및 최적화 • AI 기반 가설 생성 및 검증 • 스스로 발전하는 모델 아키텍처 |
• 자율적인 풀스택 개발 • 스스로 진화하는 소프트웨어 • 협업형 오픈소스 개발 • 실시간 시스템 통합 |
• 자동화된 시장 조사 및 데이터 마이닝 • 다중 전략 포트폴리오 최적화 • 실시간 리스크 평가 • 알고리즘 트레이딩 실행 및 모니터링 |
• 맞춤형 과학 연구 팀 • 개인화된 투자 위원회 • 비즈니스 운영 팀 • 콘텐츠 제작 스튜디오 |
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v0.1.0 clawteam.mp4 |
v0.2.0 agentteam-release-2k-Compressed.mp4 |
☝️ 지능형 리더 에이전트가 8대의 H100 GPU에 걸쳐 8개의 전문 서브에이전트를 조율하며, 실시간 성능에 맞춰 자원을 동적으로 재배치하면서 실험을 자율적으로 설계합니다.
🧠 시스템은 팀 전반의 성과를 종합해 전략을 스스로 발전시키며, 사람 개입 없이 연구 자동화를 실현합니다.
지금의 AI 에이전트는 강력합니다. 하지만 대부분 각자 따로 움직입니다. 복잡한 작업을 만나면 여러 에이전트를 사람이 직접 조율하고, 컨텍스트를 붙잡고, 흩어진 결과를 다시 꿰맞춰야 하죠.
에이전트가 팀처럼 생각하고 일할 수 있다면 어떨까요?
ClawTeam은 에이전트 스웜 인텔리전스를 구현합니다. AI 에이전트가 스스로 협업 팀을 만들고, 복잡한 작업을 똑똑하게 쪼개고, 인사이트를 실시간으로 공유하면서 더 나은 해답으로 수렴하게 합니다.
• 🚀 전문 서브에이전트 생성 각자 전용 환경과 집중 영역을 가집니다
• 📋 지능형 작업 분배 설계 의존성까지 고려해 할당합니다
• 💬 실시간 협업 지원 에이전트끼리 자연스럽게 소통합니다
• 📊 팀 성과 모니터링 진행 상황과 병목을 파악합니다
• 🔄 동적 전략 조정 자원을 재할당하고 방향을 수정합니다
비전은 사람이 제시합니다. 실행은 스웜이 집단 지성으로 해냅니다.
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리더 에이전트는 # 리더 에이전트가 실행:
clawteam spawn --team my-team \
--agent-name worker1 \
--task "인증 모듈 구현" |
워커는 받은 편지함을 확인하고, 작업 상태를 갱신하고, 결과를 보고합니다. 이 모든 흐름은 프롬프트에 자동 주입되는 CLI 명령으로 이뤄집니다. # 워커 에이전트가 작업 확인:
clawteam task list my-team --owner me
# 그다음 결과 보고:
clawteam inbox send my-team leader \
"인증 작업 완료. 테스트도 모두 통과했습니다." |
타일형 tmux 화면이나 Web UI에서 스웜을 모니터링할 수 있습니다. 조율은 리더가 맡고, 사용자는 필요할 때만 개입하면 됩니다. # 모든 에이전트를 한 번에 보기
clawteam board attach my-team
# 또는 웹 대시보드 실행
clawteam board serve --port 8080 |
| ClawTeam | 다른 멀티에이전트 프레임워크 | |
|---|---|---|
| 🎯 누가 사용하나 | AI 에이전트 스스로 사용 | 사람이 오케스트레이션 코드를 작성 |
| ⚡ 설정 난이도 | pip install 후 리더에게 프롬프트 한 번 |
Docker, 클라우드 API, YAML 설정 |
| 🏗️ 인프라 | 파일시스템과 tmux만 있으면 됨 | Redis, 메시지 큐, 데이터베이스 |
| 🤖 에이전트 지원 범위 | 어떤 CLI 에이전트든 가능 (Claude Code, Codex, OpenClaw, 커스텀) | 해당 프레임워크 전용만 지원 |
| 🌳 격리 방식 | Git worktree (실제 브랜치, 실제 diff) | 컨테이너 또는 가상환경 |
| 🧠 지능의 위치 | CLI 명령을 바탕으로 스웜이 스스로 조직됨 | 하드코딩된 오케스트레이션 로직 |
@karpathy의 autoresearch를 기반으로 합니다.
나머지는 에이전트 팀이 처리합니다:
- H100 위에 8개의 전문 연구 에이전트를 띄움
- 2000개가 넘는 자율 실험 설계
- 획기적인 개선 달성 (
val_bpb: 1.044→0.977) - 사람 개입 없이 완료
몇 달 걸리던 수작업 하이퍼파라미터 튜닝을, 몇 시간짜리 지능형 자동화로 바꿉니다.
🏆 val_bpb: 1.044 → 0.977 (6.4% 개선) | 2430개 이상 실험 | 약 30 GPU-시간
에이전트 팀이 자율적으로 수행한 일:
사람 프롬프트: "8개의 GPU를 사용해 train.py를 최적화해. 지침은 program.md를 읽어."
🦞 리더 에이전트의 행동:
├── 📖 program.md를 읽고 실험 프로토콜 파악
├── 🏗️ clawteam team spawn-team autoresearch
├── 🚀 각 GPU에 연구 방향 할당:
│ ├── GPU 0: clawteam spawn --task "모델 깊이 탐색 (DEPTH 10-16)"
│ ├── GPU 1: clawteam spawn --task "모델 폭 탐색 (ASPECT_RATIO 80-128)"
│ ├── GPU 2: clawteam spawn --task "학습률과 옵티마이저 튜닝"
│ ├── GPU 3: clawteam spawn --task "배치 크기와 accumulation 탐색"
│ ├── GPU 4-7: clawteam spawn tmux codex --task "..." (Codex 에이전트)
│ └── 🌳 각 에이전트: 자체 git worktree, 자체 브랜치, 격리된 실험
├── 🔄 30분마다 결과 점검:
│ ├── clawteam board show autoresearch
│ ├── 각 에이전트의 results.tsv 확인
│ ├── 🏆 최고 성과 식별 (depth=12, batch=2^17, norm-before-RoPE)
│ └── 📡 성과 공유: 새 에이전트가 최고 설정에서 시작하도록 지시
├── 🔧 에이전트가 끝나면 GPU 재배치:
│ ├── 놀고 있는 에이전트 종료, worktree 정리
│ ├── 최고 커밋 기준으로 새 worktree 생성
│ └── 최적화 방향을 합쳐 새 에이전트 재투입
└── ✅ 2430개 이상 실험 후: val_bpb 1.044 → 0.977
전체 결과: novix-science/autoresearch
Claude Code에게 이렇게 말합니다. "인증, 데이터베이스, React 프런트엔드가 있는 풀스택 할 일 앱을 만들어줘." 그러면 Claude는 이 작업이 여러 모듈로 나뉜다는 걸 이해하고 스스로 팀을 조직합니다.
사람 프롬프트: "auth, database, React frontend가 있는 full-stack todo app을 만들어줘."
🦞 리더 에이전트의 행동:
├── 🏗️ clawteam team spawn-team webapp -d "풀스택 할 일 앱"
├── 📋 의존성 체인이 있는 작업 생성:
│ ├── T1: "REST API 스키마 설계" → architect
│ ├── T2: "JWT 인증 구현" --blocked-by T1 → backend1
│ ├── T3: "데이터베이스 레이어 구축" --blocked-by T1 → backend2
│ ├── T4: "React 프런트엔드 구축" → frontend
│ └── T5: "통합 테스트" --blocked-by T2,T3,T4 → tester
├── 🚀 5개 서브에이전트 생성 (각자 독립 git worktree 사용):
│ ├── clawteam spawn --agent-name architect --task "API 스키마 설계"
│ ├── clawteam spawn --agent-name backend1 --task "JWT 인증 구현"
│ ├── clawteam spawn --agent-name backend2 --task "PostgreSQL 모델 작성"
│ ├── clawteam spawn --agent-name frontend --task "React UI 구현"
│ └── clawteam spawn --agent-name tester --task "pytest 테스트 작성"
├── 🔗 의존성 자동 해제:
│ ├── architect 완료 → backend1, backend2 자동 시작 가능
│ ├── 백엔드 작업 완료 → tester 자동 시작 가능
│ └── 각 에이전트 호출: clawteam task update <id> --status completed
├── 💬 받은 편지함으로 서브에이전트 간 조율:
│ ├── architect → backend1: "OpenAPI 스펙은 다음과 같아: ..."
│ ├── backend1 → tester: "인증 엔드포인트는 /api/auth/* 에 준비됨"
│ └── tester → leader: "총 47개 테스트 모두 통과 ✅"
└── 🌳 리더가 모든 worktree를 main 브랜치로 병합
미리 만들어 둔 TOML 템플릿 하나로 7개 에이전트 투자 분석 팀을 바로 띄울 수 있습니다.
# 이 한 줄로 전체 팀이 실행됩니다:
clawteam launch hedge-fund --team fund1 --goal "AAPL, MSFT, NVDA를 2026년 2분기 기준으로 분석"🦞 자동으로 일어나는 일:
├── 📊 포트폴리오 매니저(리더)가 생성되고 목표를 전달받음
├── 🤖 5명의 애널리스트 에이전트 생성, 각자 다른 전략 담당:
│ ├── 🎩 버핏 애널리스트 → 가치 투자 (moat, ROE, DCF)
│ ├── 🚀 성장 애널리스트 → 파괴적 성장 (TAM, 네트워크 효과)
│ ├── 📈 기술적 분석가 → 지표 분석 (EMA, RSI, Bollinger)
│ ├── 📋 펀더멘털 분석가 → 재무 비율 (P/E, D/E, FCF)
│ └── 📰 센티먼트 분석가 → 뉴스 + 내부자 거래 신호
├── 🛡️ 리스크 매니저 생성, 모든 애널리스트 신호 대기:
│ ├── clawteam inbox receive fund1 (5개 신호 수집)
│ ├── 종합 분석 후 포지션 한도 계산
│ └── clawteam inbox send fund1 portfolio-manager "RISK REPORT: ..."
└── 💼 포트폴리오 매니저가 최종 매수/매도/보유 결정
템플릿은 TOML 파일입니다. 어떤 도메인이든 나만의 팀 원형을 만들 수 있습니다.
pip install clawteam
# 또는 소스에서 설치
git clone https://github.com/HKUDS/ClawTeam.git
cd ClawTeam
pip install -e .
# 선택 사항: P2P transport (ZeroMQ)
pip install -e ".[p2p]"**Python 3.10+**가 필요합니다. 의존성은 typer, pydantic, rich입니다.
ClawTeam에는 skills/clawteam/에 재사용 가능한 skill이 들어 있습니다.
Claude Code
이 skill을 ~/.claude/skills/clawteam에 설치한 뒤, 이렇게 프롬프트를 주면 됩니다.
"웹 앱을 만들어줘. 작업은 clawteam으로 여러 에이전트에게 나눠서 진행해."
Codex
같은 skill을 $CODEX_HOME/skills/clawteam(보통 ~/.codex/skills/clawteam)에 설치한 뒤, 이렇게 요청하면 됩니다.
이 작업을 여러 에이전트 팀으로 나누고 끝까지 조율하도록 $clawteam을 사용해줘.
그러면 에이전트가 내부적으로 clawteam CLI 명령을 사용해 팀을 만들고, 워커를 띄우고, 작업을 나누고, 전체 흐름을 조율합니다.
# 1. 팀 생성 (당신이 리더가 됩니다)
clawteam team spawn-team my-team -d "인증 모듈 만들기" -n leader
# 2. 워커 에이전트 생성. 각 에이전트는 git worktree, tmux 창, 정체성을 받습니다
clawteam spawn --team my-team --agent-name alice --task "OAuth2 플로우 구현"
clawteam spawn --team my-team --agent-name bob --task "인증 유닛 테스트 작성"
# 3. 워커는 자동으로 조율용 프롬프트를 받아 다음 동작을 배웁니다:
# ✅ 작업 확인: clawteam task list my-team --owner alice
# ✅ 상태 갱신: clawteam task update my-team <id> --status completed
# ✅ 리더에게 알림: clawteam inbox send my-team leader "완료!"
# ✅ 유휴 상태 보고: clawteam lifecycle idle my-team
# 4. 나란히 일하는 모습을 확인
clawteam board attach my-teamClawTeam은 셸 명령을 실행할 수 있는 어떤 CLI 에이전트와도 함께 쓸 수 있습니다.
| Agent | Spawn Command | Status |
|---|---|---|
| Claude Code | clawteam spawn tmux claude --team ... |
✅ 완전 지원 |
| Codex | clawteam spawn tmux codex --team ... |
✅ 완전 지원 |
| OpenClaw | clawteam spawn tmux openclaw --team ... |
✅ 완전 지원 |
| nanobot | clawteam spawn tmux nanobot --team ... |
✅ 완전 지원 |
| Cursor | clawteam spawn subprocess cursor --team ... |
🔮 실험적 |
| Custom scripts | clawteam spawn subprocess python --team ... |
✅ 완전 지원 |
|
|
| Feature | Description |
|---|---|
| 📝 계획 승인 | 에이전트가 실행 전에 계획을 제출하고 리더가 검토 |
| 🔄 라이프사이클 프로토콜 | 정상 종료 요청/승인/거절, 유휴 알림 지원 |
| 📊 JSON 출력 | 모든 명령에 --json 플래그 제공, 에이전트가 구조화된 출력 파싱 가능 |
| 🌐 멀티머신 지원 | 공유 파일시스템(NFS/SSHFS) 또는 P2P transport로 분산 팀 운영 |
| 👥 멀티유저 지원 | 사용자별 네임스페이스로 여러 사람이 한 팀을 공유 가능 |
| ⚙️ 설정 관리 | 영속 설정 우선순위: 환경 변수 > 설정 파일 > 기본값 |
| 🔌 에이전트 스킬 | Claude Code와 Codex에서 재사용 가능한 skill 진입점 |
에이전트가 clawteam spawn으로 생성되면 조율 프롬프트가 자동 주입됩니다.
## Coordination Protocol (생성된 모든 에이전트에 자동 주입)
- 📋 작업 확인: clawteam task list <team> --owner <your-name>
- ▶️ 작업 시작: clawteam task update <team> <id> --status in_progress
- ✅ 작업 완료: clawteam task update <team> <id> --status completed
- 💬 리더에게 메시지: clawteam inbox send <team> leader "status update..."
- 💬 팀원에게 메시지: clawteam inbox send <team> <name> "info..."
- 📨 받은 편지함 확인: clawteam inbox receive <team>
- 😴 유휴 상태 보고: clawteam lifecycle idle <team>
즉 어떤 CLI 에이전트든 ClawTeam 팀에 참여할 수 있습니다. 셸 명령만 실행할 수 있으면 됩니다. 별도 SDK도, API 통합도, 프레임워크 종속도 필요 없습니다.
# 🏗️ 팀 라이프사이클
clawteam team spawn-team <team> -d "description" -n <leader>
clawteam team discover # 전체 팀 목록
clawteam team status <team> # 멤버 상태 보기
clawteam team cleanup <team> --force # 팀 삭제
# 🚀 에이전트 생성
clawteam spawn --team <team> --agent-name <name> --task "do this"
clawteam spawn tmux codex --team <team> --agent-name <name> --task "do this"
# 📋 작업 관리
clawteam task create <team> "subject" -o <owner> --blocked-by <id1>,<id2>
clawteam task update <team> <id> --status completed # 완료 시 의존성 자동 해제
clawteam task list <team> --status blocked --owner worker1
clawteam task wait <team> --timeout 300
# 💬 메시징
clawteam inbox send <team> <to> "message"
clawteam inbox broadcast <team> "message"
clawteam inbox receive <team> # 메시지 소비
clawteam inbox peek <team> # 소비 없이 읽기
# 📊 모니터링
clawteam board show <team> # 터미널 칸반
clawteam board live <team> --interval 3 # 자동 새로고침
clawteam board attach <team> # 타일형 tmux 뷰
clawteam board serve --port 8080 # Web UI# 🌳 Workspace (git worktree 관리)
clawteam workspace list <team>
clawteam workspace checkpoint <team> <agent> # 자동 커밋
clawteam workspace merge <team> <agent> # main에 병합
clawteam workspace cleanup <team> <agent> # worktree 제거
# 📝 계획 승인
clawteam plan submit <team> <agent> "plan" --summary "TL;DR"
clawteam plan approve <team> <plan-id> <agent> --feedback "LGTM"
clawteam plan reject <team> <plan-id> <agent> --feedback "Revise X"
# 🔄 라이프사이클
clawteam lifecycle request-shutdown <team> <agent> --reason "done"
clawteam lifecycle approve-shutdown <team> <request-id> <agent>
clawteam lifecycle idle <team>
# 🎪 템플릿
clawteam launch <template> --team <name> --goal "Build X"
clawteam template list
# ⚙️ 설정
clawteam config show
clawteam config set transport p2p
clawteam config health| Setting | Env Var | Default | Description |
|---|---|---|---|
data_dir |
CLAWTEAM_DATA_DIR |
~/.clawteam |
데이터 디렉터리 |
transport |
CLAWTEAM_TRANSPORT |
file |
file 또는 p2p |
workspace |
CLAWTEAM_WORKSPACE |
auto |
auto / always / never |
default_backend |
CLAWTEAM_DEFAULT_BACKEND |
tmux |
tmux 또는 subprocess |
skip_permissions |
CLAWTEAM_SKIP_PERMISSIONS |
true |
에이전트 도구 자동 승인 |
사람: "이 LLM을 최적화해줘"
│
▼
┌──────────────┐ clawteam spawn ┌──────────────┐
│ 🦞 Leader │ ──────────────────────► │ 🤖 Worker │
│ (Claude Code)│ ──────┐ │ (Claude Code)│
│ │ │ │ git worktree │
│ Uses: │ │ │ tmux window │
│ • spawn │ │ clawteam spawn └──────────────┘
│ • task create│ │
│ • inbox send │ ▼ ┌──────────────┐
│ • board show │ ──────────────────────► │ 🤖 Worker │
│ • task wait │ │ │ (Codex) │
└──────────────┘ │ │ git worktree │
│ │ tmux window │
│ clawteam spawn └──────────────┘
▼
┌──────────────┐
│ 🤖 Worker │ 각 워커가 사용하는 명령:
│ (any CLI) │ • task list (작업 확인)
│ git worktree │ • task update (완료 보고)
│ tmux window │ • inbox send (리더에게 메시지)
└──────────────┘ • inbox receive (지시 받기)
│
▼
┌─────────────────────┐
│ ~/.clawteam/ │
│ ├── teams/ (누가) │
│ ├── tasks/ (무엇) │
│ ├── inboxes/ (대화) │
│ └── workspaces/ │
│ (격리된 코드) │
└─────────────────────┘
모든 상태는 ~/.clawteam/ 아래 JSON 파일로 저장됩니다. 데이터베이스도, 서버도, 클라우드도 필요 없습니다. tmp + rename 방식의 원자적 쓰기로 충돌과 크래시에도 안전합니다.
| Spawn Default | Value | Override |
|---|---|---|
| Backend | tmux |
clawteam spawn subprocess ... |
| Command | claude |
clawteam spawn tmux codex ... |
| Workspace | auto (git worktree) |
--no-workspace |
| Permissions | skip | --no-skip-permissions |
| Transport | 동작 방식 | 사용 시점 |
|---|---|---|
| file (기본값) | inbox 디렉터리의 JSON 파일 | 단일 머신, 공유 파일시스템 |
| p2p | ZeroMQ PUSH/PULL + 파일 fallback | 낮은 지연 시간, 자동 fallback |
| Phase | Version | 내용 | Status |
|---|---|---|---|
| 현재 | v0.3 | File + P2P (ZeroMQ) transport, Web UI, multi-user, team templates | ✅ 출시됨 |
| Phase 1 | v0.4 | Redis Transport, 머신 간 메시징 | 🔜 예정 |
| Phase 2 | v0.5 | Shared State Layer, 머신 간 팀 설정 및 작업 공유 | 🔜 예정 |
| Phase 3 | v0.6 | Agent Marketplace, 커뮤니티 템플릿 탐색 및 재사용 | 💡 검토 중 |
| Phase 4 | v0.7 | Adaptive Scheduling, 에이전트 성능에 따른 동적 작업 재배치 | 💡 검토 중 |
| Phase 5 | v1.0 | 프로덕션급 기능, auth, permissions, audit logs | 💡 검토 중 |
| Milestone | Status | Notes |
|---|---|---|
| v0.1.x | ✅ 출시됨 | 핵심 CLI, 팀/작업/메시지 흐름, 보드, 템플릿, 패키징 릴리스. |
| v0.2.0 | ✅ 출시됨 | 안정화 수정, 문서 개편, spawn/workspace 수정, release 패키징. |
| v0.3 | 📍 로드맵 기준선 | File + P2P, Web UI, multi-user workflow, team templates. |
기여를 환영합니다. ClawTeam은 확장 가능성을 염두에 두고 설계되었습니다.
- 🤖 새 에이전트 연동 더 많은 AI 코딩 에이전트 지원 추가
- 🎪 팀 템플릿 새로운 도메인용 TOML 템플릿 제작 (DevOps, 데이터 과학 등)
- 🔌 Transport 백엔드 Redis, NATS, 기타 메시지 전송 계층 추가
- 📊 대시보드 개선 향상된 Web UI, Grafana 연동
- 📖 문서화 튜토리얼, 모범 사례, 에이전트 프롬프트 엔지니어링 가이드
- @karpathy/autoresearch: 8에이전트 스웜 데모에 사용한 자율 ML 연구 프레임워크
- Claude Code와 Codex: ClawTeam의 팀원으로 동작하는 AI 코딩 에이전트
- ai-hedge-fund: 멀티 애널리스트 헤지펀드 템플릿에 영감을 준 프로젝트
- CLI-Anything: 모든 소프트웨어를 agent-native로 만드는 자매 프로젝트
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MIT License. 자유롭게 사용하고, 수정하고, 배포할 수 있습니다.
ClawTeam — 에이전트 스웜 인텔리전스 🦞
8 agents × 8 H100s × 2430 experiments × one CLI × one swarm
방문해 주셔서 감사합니다 ✨ ClawTeam!