📢 OpenClaw.AI 기초 2.5부 강의 오픈 안내

안녕하세요, OpenClaw.AI 마스터 클래스 기초 강의를 진행하고 있는 Kevin입니다.

드디어 [기초 2.5부] 멀티 에이전트 팀의 설계와 역할 분리 기초 강의를 인프런에 오픈하게 되어 공지글 남기게 되었습니다. :)

이번 2.5부는 1·2부에서 만든 “내 PC 속 AI 비서”를 한 단계 더 확장해서,

하나의 텔레그램 봇을 역할이 나뉜 작은 AI 팀으로 키우는 것에 초점을 맞춘 강의입니다.

👉[OpenClaw.AI 기초 2.5부 강의 바로가기]

2.5부에서 함께 만들 것

- 텔레그램 포럼 그룹 + 토픽별 라우팅을 이용해

하나의 봇으로 content-planner / content-editor 두 에이전트를 운용하는 멀티 에이전트 환경을 구성합니다.

- /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts 폴더로

기획 산출물과 초안·편집본이 분리되는 콘텐츠 워크플로우를 실제로 만들어 봅니다.

- “planner 방에서 아이디어·아웃라인 생성 → editor 방에서 글 다듬기” 시나리오를 통해 사람 복붙을 전제로 한 현실적인 멀티 에이전트 협업 루틴을 완성합니다.

이런 분께 특히 추천

- OpenClaw 1·2부까지 따라왔지만, 여전히 에이전트 1개에 모든 걸 시키고 있는 분

- 텔레그램 봇을 “단일 챗봇”이 아니라 기획자(Planner)와 에디터(Writer/Editor)가 나뉜 AI 팀으로 키워 보고 싶은 분

- 콘텐츠 기획 / 초안 작성 / 문장 다듬기 작업을 역할별 에이전트에게 나눠 맡겨서 워크플로우를 정리하고 싶은 1인 크리에이터, 뉴스레터·블로그 운영자, 유튜버

- 멀티 에이전트에 관심은 있지만, 거대한 프레임워크 대신 지금 쓰는 OpenClaw + 텔레그램 환경에서 가볍게 시작해 보고 싶은 개발자·기획자·PM

2.5부 핵심 커리큘럼 한눈에

- 섹션 1: 기존 수강자/신규 수강자 모두를 위한

2.5부 합류 루트 A(5분 환경 점검) / B(최소 셋업 온보딩) 안내 + OpenClaw UI 초간단 복습

- 섹션 2: 단일 에이전트 vs 멀티 에이전트 개념,

openclaw.json 안에서 여러 에이전트가 배치되는 구조 이해, openclaw agents list로 현재 구성 확인

- 섹션 3:

- content-planner / content-editor 에이전트 정의

- /content/planning, /content/drafts 워크스페이스 분리

- 텔레그램 포럼 그룹 & planner-기획 / editor-편집 토픽 생성

- 그룹 ID / 토픽 ID 찾기 → 토픽별 에이전트 라우팅 완성

- 섹션 4:

- planner ↔ editor 반수동 협업 실습 (사람 복붙 기반)

- 3부에서 다룰 Leader/Planner/Editor/QA 4 에이전트 자동 협업 파이프라인 미리 보기

수강 전 체크 사항

- 1·2부에서 사용했던 WSL2 + Docker + OpenClaw + 텔레그램 봇 환경이 준비되어 있으면 가장 좋습니다.

- 1·2부를 수강하지 않으셨더라도, 2.5부 안에 포함된 “환경 점검 루트 A / 최소 셋업 온보딩 루트 B”를 따라오시면 멀티 에이전트 실습에 필요한 최소 환경은 맞출 수 있도록 구성했습니다.

- Google AI Studio에서 발급한 Gemini API 키가 필요합니다.

2.5부 수강 중에 궁금한 점이나 막히는 부분이 있다면 언제든지 질문 게시판에 편하게 남겨 주세요.

여러분의 피드백을 바탕으로, 실습 예제와 트러블슈팅 가이드를 계속 보강해 나가겠습니다.

이번 2.5부가 여러분의 OpenClaw 환경을 “똑똑한 비서 1명”에서 “역할이 나뉜 작은 AI 팀”으로 확장하는 계기가 되길 바랍니다.

감사합니다.

[공지] OpenClaw 최신 버전 Bonjour 관련 오류 안내 및 해결 방법

1. 증상 안내

제가 오늘 날짜 기준(2026-04-27)으로 docker pull로 OpenClaw 이미지를 최신 버전(2026.4.x)으로 업데이트한 이후, 일부 환경에서 Gateway 컨테이너가 계속 재시작되는 현상이 발생하고 있습니다.

openclaw-gateway 로그에 아래와 비슷한 메시지가 반복되면 이 이슈에 해당합니다.

[plugins] bonjour: advertised gateway fqdn=... state=announcing

[plugins] bonjour: restarting advertiser (service stuck in announcing ...)

[openclaw] Unhandled promise rejection: CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED

openclaw-gateway exited with code 1 (restarting)

이 경우:

- openclaw-gateway 컨테이너가 몇 초마다 올라갔다가 바로 종료되고,

- 대시보드 접속 및 텔레그램 연동이 정상적으로 되지 않을 수 있습니다.

2. 원인 – Bonjour(mDNS) 광고 과정 버그

OpenClaw Gateway는 기본적으로 Bonjour(mDNS) 를 사용해 같은 네트워크에서 이 인스턴스를 자동으로 찾을 수 있게(advertise) 해 둡니다.

일부 Docker / WSL / 네트워크(공유기, 회사망 등) 환경에서:

- Bonjour advertise 상태가announcing 단계에서 멈춘 뒤,

- CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED라는 에러가 발생하고,

- 이 예외가 제대로 처리되지 않아 Gateway 프로세스가 크래시 루프에 빠지는 버그가 있습니다.

현재 관련 패치가 진행 중이며, 그 전까지는 아래 방법으로 우회해 사용할 수 있습니다.

3. 해결 방법 – Bonjour 기능 비활성화 (권장)

1부/2부 실습은 로컬 한 대에서만 사용하는 구조라 Bonjour가 꼭 필요하지 않습니다.

따라서 환경 변수로 Bonjour를 끄는 것을 권장드립니다.

3-1. docker-compose.yml 사용하는 경우

openclaw-gateway 서비스에 다음 환경 변수를 추가하세요.

services:

  openclaw-gateway:

    image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

    environment:
      - OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1

      # 나머지 OPENCLAW 관련 설정들...

변경 후 아래 명령으로 재시작합니다.

docker compose down

docker compose up -d

이 설정을 적용하면:

- Gateway가 Bonjour/mDNS 광고를 시도하지 않게 되어,

- CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED 에러 경로를 타지 않고 안정적으로 실행됩니다.

- 1부/2부에서 사용하는 브라우저 접속(대시보드)과 텔레그램 연동에는 영향을 주지 않습니다.

4. 향후 안내

- 이 이슈는 OpenClaw의 Bonjour 플러그인과 특정 네트워크/Docker 환경의 궁합 문제로, 향후 릴리스에서 개선될 예정입니다.

- 패치 이후에도,

- 로컬 한 대에서만 사용하는 경우에는 계속 OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1를 유지하셔도 되고,

- 여러 기기에서 OpenClaw 인스턴스를 자동 검색해야 할 때만 Bonjour를 다시 활성화하시면 됩니다.

최근 이미지를 다시 pull 받은 뒤 갑자기 Gateway가 계속 꺼지는 현상을 겪으신 1부/2부 수강자 분들은,

위 설정을 적용해 Bonjour 기능을 비활성화해 주시기 바랍니다.

감사합니다!

📢 OpenClaw.AI 기초 2부 강의 오픈 안내

안녕하세요, OpenClaw.AI 기초 강의를 진행하고 있는 Kevin입니다.

다름이 아니라 [기초 2부] OpenClaw.AI 마스터 클래스: 텔레그램과 비전 AI로 완성하는 스마트폰 원격 비서가 인프런에 오픈되었습니다. ^^

제 강의가 OpenClaw를 일상 생활에서 스마트 하게 활용할 수 있도록 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠네요.

👉[OpenClaw.AI 기초 2부 강의 바로가기]

2부에서 함께 만들 것

- 스마트폰 텔레그램으로 언제 어디서나 내 에이전트를 원격 조작하는 환경을 구축합니다.

- Gemini 2.5 Flash 비전 기능을 활용해 영수증 사진 한 장으로 자동 분석·기록되는 가계부 루틴을 완성합니다.

- 1부에서 만든 Docker + workspace 환경을 실전 자동화 시나리오로 업그레이드합니다.

이런 분께 특히 추천

- “이제는 브라우저 없이 스마트폰으로도 에이전트를 쓰고 싶다”는 분.

- 영수증/이미지 데이터를 매번 수동으로 정리하지 않고, AI가 알아서 분류·기록해주길 원하는 분.

- 1부로 맛만 본 OpenClaw를 실제 업무/생활 자동화까지 연결하고 싶은 분.

2부 핵심 커리큘럼 한눈에

- 섹션 1: 1부 환경 점검 및 “주머니 속 에이전트” 시나리오 오리엔테이션.

- 섹션 2: BotFather로 텔레그램 봇 생성 → 페어링 → OpenClaw 에이전트와 실시간 연결.

- 섹션 3: 텔레그램으로 영수증 사진 전송 → 날짜·상호·금액·품목 자동 추출 → expenses/ 폴더에 누적 저장 자동화.

수강 전 체크 사항

- 1부에서 사용한 Docker 컨테이너와 Gemini API 키가 준비되어 있으면 가장 좋습니다.

- 1부를 수강하지 않으셨더라도, 2부 안에 제공되는 “실습 환경 사전 점검표”를 따라오시면 최소 필수 환경은 맞출 수 있습니다.

2부 수강 중에 궁금한 점이나 막히는 부분은 언제든지 질문 게시판에 편하게 남겨주세요.

수강생 분들의 피드백을 바탕으로, 실습 예제와 트러블슈팅 가이드를 계속 보강해 나가겠습니다.

안녕하세요, OpenClaw 1부 수강생 여러분.

Docker, WSL2, macOS 등 환경 셋업 단계에서 막히는 경우가 생각보다 많으신 것 같아서 강의 본문과는 별도로 운영체제별 풀 셋업 가이드 문서를 새로 제작해 두었습니다.

이번에 추가된 문서는 다음 두 가지입니다.

• Windows (WSL2) 전용 셋업 가이드

  • Docker Desktop 설치

  • WSL2 + Ubuntu 설치 및 Docker 연동

  • OpenClaw 프로젝트 폴더 / .env / docker-compose.yml / openclaw.json 설정

  • 온보딩(onboard)으로 Gemini 연결

  • 대시보드 접속 → 기기 페어링 → 채팅창 첫 인사까지

• macOS 전용 셋업 가이드

  • Docker Desktop for Mac 설치

  • OpenClaw 프로젝트 폴더 / .env / docker-compose.yml / openclaw.json 설정

  • 온보딩(onboard)으로 Gemini 연결

  • 대시보드 접속 → 기기 페어링 → 채팅창 첫 인사까지

두 문서는 모두 “에러 없이 채팅창에서 첫 인사 메시지가 돌아오는 상태”를 목표로, 셋업 과정에서 자주 나오는 에러 메시지와 체크리스트까지 함께 정리해 두었습니다.

👉확인 방법

• 아래 링크를 통해 OS에 해당되는 가이드 문서를 활용하시면 됩니다.

  • OS별 OpenClaw Full 셋업 가이드 바로가기

앞으로는

1. 먼저 해당 OS 전용 셋업 가이드를 한 번 쭉 따라오시고,

2. 그래도 해결되지 않는 부분이 있으면

   • 현재 환경(Windows / macOS),

   • 실행한 명령어,

   • 에러 메시지/스크린샷
     을 함께 남겨주시면, 보다 빠르게 도와드릴 수 있습니다.

변경되는 사항이 있으면 셋업 문서는 계속 보완·업데이트할 예정이니,
진행 중 막히는 부분이 생기면 새로 올라온 가이드도 한 번씩 참고해 주세요.

감사합니다!

안녕하세요 Kevin입니다.

Windows + WSL2 환경에서 자주 나왔던 두 가지 이슈에 대해 트러블슈팅 문서를 정리해서 강의 자료에 추가해 두었습니다.

• WSL2 Ubuntu에서 The command 'docker' could not be found in this WSL 2 distro 오류가 나는 경우

• auth-profiles.json에서 google_api_key / GEMINI_API_KEY를 비워두면 “API 키 없음” 에러가 나는 경우

위 상황이 한 번이라도 있었던 분들은, 강의 자료의 다음 문서를 한 번만 쭉 읽어 보시면 이후에 같은 문제가 나와도 스스로 빠르게 해결하실 수 있을 거예요.

docs/troubleshooting/03-openclaw-docker 및 환경변수 인식 문제 해결 가이드.pdf

앞으로도 실습 중에 많이들 헷갈리거나 자주 질문 주시는 부분은 이런 형태로 계속 문서화해서 공유드리겠습니다.

감사합니다!

OpenClaw 기초 1편 수강생 여러분께,

안녕하세요, Kevin입니다.

강의 자료가 체계적으로 관리되었으면 좋겠다는 피드백을 주셔서 OpenClaw 기초 1편의 강의 자료 구조를 전면 개편하여, 실습과 코드 재현이 훨씬 쉬워지도록 정리했습니다!

피드백 주셔서 너무 너무 감사드리구요.

이번 개편으로 “어디서 무엇을 받아야 할지 헷갈리는 문제”를 최대한 줄이는 데에 집중했으니 아래 내용을 참고해주세요!

무엇이 달라졌나요?

이제 강의 자료 다운로드용 GitHub 리포지토리는 아래와 같은 큰 폴더 구조로 정리되어 있습니다.

• docs/
  설치 체크리스트, Docker/리눅스 치트시트, 시스템 프롬프트 템플릿, 파일 자동 분류 프롬프트 등
  [무료 가이드]에 해당하는 문서들을 한 곳에서 확인하실 수 있습니다.

• lesson-files/
  각 수업을 시작하기 직전에 필요한 초기 파일 세트가 들어 있습니다.
  수업 번호(섹션/레슨)에 맞는 폴더를 열어, 그대로 작업 폴더에 복사해서 실습을 시작하시면 됩니다.

• releases/
  수업이 진행되며 점점 완성되어 가는
  **docker-compose.yml, openclaw.json 등의 “단계별 완성본”**을 모아둔 공간입니다.
  실습이 꼬였을 때 특정 단계 상태로 “점프”하고 싶을 때 참고용으로 사용하시면 됩니다.

• samples/
  예시 입력/출력, 참고용 IDENTITY/USER 예시, 보고서 예시 등
  정답·참고용 샘플 데이터를 모아둔 폴더입니다.

• slides/
  각 수업에서 사용한 슬라이드 PDF가 정리되어 있습니다.
  파일명은 basic-p1-sectionXX-lessonYY.pdf 형식이라, 인프런의 섹션/수업 번호와 바로 매칭됩니다.

• templates/
openclaw.min.json, openclaw.json 템플릿, 시스템 프롬프트, 사용자 프로필 템플릿 등
  재사용 가능한 기본 설정 템플릿들이 들어 있습니다.

수업별 실습 파일을 어떻게 찾나요?

1. 인프런에서 현재 듣고 있는 섹션/수업 번호를 확인합니다.

2. GitHub에서 lesson-files/sectionXX-lessonYY/ 폴더를 찾습니다.

3. 폴더 안의 README.md를 먼저 읽고, 안내된 대로 파일을 여러분의 작업 폴더로 복사합니다.

4. 영상에서 설명하는 대로 수정·실행하면서 실습을 진행합니다.

5. 잘 되었는지 확인이 필요하면, 같은 단계의 releases/ 폴더에 있는 파일과 비교해 보시면 됩니다.

무료 가이드, 프롬프트, 슬라이드는 어디서 보나요?

• 무료 가이드 (체크리스트, 치트시트, 프롬프트 모음)
  → docs/ 폴더 안에 PDF/텍스트 형태로 정리되어 있습니다.

• IDENTITY / USER 프로필용 채팅 프롬프트
  → 관련 수업의 lesson-files/sectionXX-lessonYY/ 안에 텍스트 파일로도 제공됩니다.
  (슬라이드에만 있는 내용을 직접 타이핑하지 않도록, 복사/붙여넣기용 버전을 추가했습니다.)

• 수업별 슬라이드 PDF
  → slides/ 폴더에서 basic-p1-sectionXX-lessonYY.pdf 파일을 열어 보실 수 있습니다.

앞으로 어떻게 활용하면 좋을까요?

권장 흐름은 다음과 같습니다.

1. 인프런 영상 시청

2. 해당 수업의 lesson-files에서 초기 파일 세트 준비

3. 필요 시 docs에서 가이드/치트시트/프롬프트 참고

4. 실습 후 releases와 결과 비교

5. 추가 연습은 samples 데이터를 활용

이번 개편은 실제 수강생분의 피드백

“코드 제공만 조금 더 체계적이었으면 좋겠습니다.”

를 반영해, “자료는 많은데 어디서부터 손을 대야 할지 헷갈리는 문제”를 해결하는 데 초점을 맞추었습니다.
앞으로도 불편했던 점이나 “이런 자료도 있으면 좋겠다” 싶은 것이 있다면 언제든 질문/후기로 알려주세요.
업데이트에 적극 반영하겠습니다.

감사합니다.
[기초 1편] OpenClaw.ai 마스터 클래스 운영자 Kevin 드림.

여러분!

OpenClaw 1부 강의에서 사용하고 있는 Google AI Studio / Gemini API에 새롭게 “프로젝트 지출 한도(Spend Cap)” 기능이 추가되었습니다.

강의에서 설명 드린 방법은 좀 복잡했는데 이제 손쉽게 설정할 수 있게 되었네요.

이 기능을 활용하면,

- “실수로 너무 많이 호출해서 요금이 갑자기 많이 나오는 상황”을 미리 막고,

- 각 실습/프로젝트별로 월별 최대 사용 금액을 안전하게 제한할 수 있습니다.

Google ai studio에 접속하셔서 아래 메뉴로 들어 가시면 바로 설정 가능합니다! 캡처 이미지도 포함할게요!

• Get API Key > 지출

[ Google AI Studio 화면 캡처 이미지]

공지: WSL2 기반 프로젝트 경로로 업데이트되었습니다

안녕하세요, 수강생 여러분!

아래에 기초 1부 강의를 학습하기 위한 두 가지 수업 업데이트 내용을 작성해 두었으니

공지 핵심 내용 부분은 꼭 필독해주세요!

공지 핵심 내용

- 수업 7: WSL2 기반 프로젝트 생성 실습 영상으로 교체/추가되었습니다.

- 수업 8: 본격 수업 전에

“모든 탐색기 경로는 WSL2 우분투 홈 디렉토리 기준”임을 알리는 공지 영상이 추가되었습니다.

- 기존에 D 드라이브 기준으로 이해하고 계셨던 분들은,

앞으로는 WSL2 우분투의 /home/<사용자명>/... 경로를 기준으로

강의를 따라와 주시면 됩니다.

공지 상세 내용

1. WSL2 기반 프로젝트 생성 영상 추가 안내 (수업 7)

기존 1부 강의에서 윈도우 D 드라이브 기준으로 데모 프로젝트를 생성하던 부분이,

WSL2 우분투 홈 디렉토리를 기준으로 프로젝트를 생성하는 방식으로 업데이트되었습니다.

- 수업 7 강의에 WSL2 기반 프로젝트 생성 실습 영상이 새로 추가되었습니다.

- 이제 이 강의의 기본 전제는 다음과 같습니다.

- Windows + Docker Desktop + WSL2 Ubuntu 조합을 사용합니다.

- 데모 프로젝트와 OpenClaw 관련 모든 코드/설정 파일은

D:\...가 아니라 WSL2 우분투의 홈 디렉토리 아래에 생성합니다.

- 예시 경로:

- /home/<사용자명>/demo-p1

- /home/<사용자명>/demo-p1/workspace

- Docker 볼륨도 WSL2 경로를 기준으로 잡습니다.

- 예:

    volumes:
        - /home/<사용자명>/demo-p1/config:/home/node/.openclaw
        - /home/<사용자명>/demo-p1/workspace:/home/node/workspace

WSL2 기반으로 프로젝트를 다시 잡아두면,

- OpenClaw의 퍼미션 하드닝과 윈도우 NTFS 권한 문제를 피할 수 있고,

- Docker + WSL2 권장 베스트 프랙티스에 맞는 구조로,

이후 리눅스 서버/클라우드 환경으로도 쉽게 옮겨갈 수 있습니다.

2. 탐색기 경로 표기 공지 (수업 8, 본격 수업 시작 전)

또한, 수업 8 강의 앞부분에는

“이후 모든 학습 영상에서 나오는 윈도우 탐색기 경로 표기”에 대한 공지 영상이 추가되었습니다.

- 기존 녹화본에는 윈도우 탐색기에서

- D:\demo-p1\workspace

와 같은 경로가 화면에 표시되는 장면이 있습니다.

- 실제로는, D:\ 드라이브가 아니라 WSL2 우분투의 ~/demo-p1/workspace 디렉토리를 사용해야 합니다.

- 예시:

- WSL2 우분투:

/home/<사용자명>/demo-p1/workspace

- 윈도우 탐색기:

\\wsl.localhost\Ubuntu\home\<사용자명>\demo-p1\workspace

또는 Linux 메뉴를 통해 같은 위치로 진입

> 따라서, 이후 강의 영상에서 윈도우 탐색기에

> D:\...처럼 보이는 장면이 있더라도,

> 실제 의도는 “WSL2 우분투 홈 디렉토리의 프로젝트 경로”임을 염두에 두고 따라와 주시기 바랍니다.

수업 8 공지 영상에서는:

- 윈도우즈 탐색기에서 WSL2 우분투내의 데모 프로젝트를 여는 방법 \\wsl.localhost\Ubuntu\home\<사용자명>\demo-p1\workspace),

- 탐색기에서 Linux → Ubuntu → home → <사용자명> → demo-p1 → workspace 순서로 마우스로 클릭해서 찾아가는 방법

까지 함께 설명하고 있으니, 이 공지 영상을 먼저 확인하신 뒤

뒤이어 나오는 본 수업 영상을 시청해 주시면 혼동을 줄일 수 있습니다.

3. 다시 한번 최종 정리

- 수업 7: WSL2 기반 프로젝트 생성 실습으로 교체/추가되었습니다.

- 수업 8: 본격 수업 전에

“모든 탐색기 경로는 WSL2 우분투 홈 디렉토리 기준”임을 알리는 공지 영상이 추가되었습니다.

- 기존에 D 드라이브 기준으로 이해하고 계셨던 분들은,

앞으로는 WSL2 우분투의 /home/<사용자명>/... 경로를 기준으로

강의를 따라와 주시면 됩니다.

감사합니다.