OpenClaw 클라우드 샌드박스에서 GLM-4.7-Flash 자동화 체험하기

클라우드 환경을 선택하는 이유

로컬에서 AI 도구를 직접 구성해 본 경험이 있는 개발자라면 누구나 공감할 수 있을 것이다. 처음 OpenClaw를 로컬에 설치하려 했을 때, 단순한 Node.js 버전 충돌 해결만으로도 하루의 시간이 소요된 적이 있다. 하지만 별도 플랫폼에서 제공하는 OpenClaw + GLM-4.7-Flash 이미지를 발견하면서 더 이상 번거로운 설정 없이 바로 검증 가능한 솔루션의 존재를 알게 되었다.

이러한 클라우드 기반 접근 방식의 핵심 가치는 복잡한 로컬 환경 대신 가상 머신의 격리 공간을 활용하는 것이다. 아래와 같은 문제들을 걱정할 필요가 없다:

  • 기존 Python 환경 오염
  • 포트 충돌로 인한 서비스 실행 실패
  • 시스템 권한 부족으로 인한 자동 작업 중단
  • 모델 다운로드 시 필요한 네트워크 대역폭 및 저장 공간 부담

특히 다음과 같은 상황에 적합하다:

  • OpenClaw가 자신의 요구사항을 충족시키는지 빠르게 확인하고 싶은 신규 사용자
  • 다양한 모델 조합의 성능을 비교 테스트해야 하는 개발자
  • 일시적인 자동화 작업 수행 후 로컬 환경을 유지하고 싶은 사람들

5분 만에 시작하는 방법

1. 클라우드 인스턴스 생성

별도 플랫폼의 이미지 마켓에서 "GLM-4.7-Flash"를 검색하여 OpenClaw가 포함된 이미지를 선택하고 인스턴스를 생성한다. 최소 사양은 다음과 같다:

  • CPU 2코어 이상, 메모리 4GB 이상 (GLM-4.7-Flash는 리소스 소비가 낮음)
  • 시스템 디스크 용량 30GB (로그 저장 공간 확보 목적)
  • 사용 시간당 과금 방식 (체험 종료 후 즉시 해제 가능)

생성 완료 후 웹 터미널 또는 SSH로 접속하면 미리 준비된 환경이 나타난다:

$ openclaw --version
openclaw/1.2.3 linux-x64 node-v18.16.0
$ ollama list
NAME                ID              SIZE    MODIFIED
glm-4.7-flash       f1b27dc5d344    3.8GB   2 hours ago

2. 모델 서비스 상태 점검

OpenClaw 이미지는 이미 로컬 모델과 연결되어 있으나, 다음 명령어를 통해 수동으로 모델 동작 여부를 확인하는 것이 좋다:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "glm-4.7-flash",
  "prompt": "안녕하세요."
}'

응답이 스트림 형태로 출력된다면 정상적으로 작동하고 있는 것이다. 이때 포트 11434는 Ollama의 기본 API 포트이며, 이후 OpenClaw가 해당 주소를 통해 모델을 호출하게 된다.

3. OpenClaw 게이트웨이 실행

아래 명령어를 입력해 서비스를 시작한다:

openclaw gateway start --port 18789

브라우저에서 http://<인스턴스 공인 IP>:18789로 접속하면 콘솔 페이지에 진입할 수 있다. 만약 방화벽 규칙으로 인해 접근이 차단된다면, 클라우드 플랫폼의 보안 그룹 설정에서 18789번 포트를 열어주어야 한다.

첫 번째 자동화 작업 실행

1. 간단한 파일 조작 테스트

콘솔 입력창에 다음 명령어를 입력해본다:

현재 사용자의 홈 디렉터리에 test_openclaw 폴더를 만들고 그 안에 현재 시각 정보를 포함한 markdown 파일을 생성하시오.

명령어 실행 시 다음과 같은 순서로 실제 동작이 발생한다:

  1. ~/test_openclaw 디렉터리 생성
  2. report_20240615.md 형식의 파일 생성
  3. 파일 내부에는 표준 Markdown 제목과 타임스탬프 포함

이 테스트를 통해 다음 항목들이 정상적으로 동작함을 확인할 수 있다:

  • 자연어 명령어를 이해하는 모델의 정확성
  • OpenClaw가 파일 시스템 관련 기본 권한을 갖추고 있음
  • 환경 변수 및 시간 관련 함수가 올바르게 작동함

2. 복합적인 작업 체인 테스트

조금 더 복잡한 업무 자동화 예시를 시도해보자:

최근 3일간 수정된 PDF 문서를 찾아 파일 이름에서 날짜와 프로젝트 번호를 추출한 뒤, 이를 CSV 형식으로 바탕화면에 저장하시오.

이 명령어는 여러 OpenClaw 기능 모듈을 동시에 활성화시킨다:

  1. 파일 시스템 탐색 및 필터링
  2. 정규 표현식을 통한 데이터 추출
  3. 데이터 구조 변환 처리
  4. CSV 파일 생성

실행 중에는 각 단계별 세부 진행 상황이 콘솔에 출력되므로, 복잡한 작업 디버깅에도 유용하다.

핵심 설정 요소 분석

샌드박스 환경에서는 대부분의 설정이 미리 구성되어 있지만, 이후 실제 배포 시에는 이러한 파라미터들의 이해가 중요하다. 주요 설정 파일 위치는 ~/.openclaw/openclaw.json이다:

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama-local": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "api": "openai-completions",
        "models": [{
          "id": "glm-4.7-flash",
          "name": "GLM-4.7-Flash (Ollama)"
        }]
      }
    }
  }
}

자주 실수하는 설정 항목들은 다음과 같다:

  • baseUrl은 반드시 Ollama 서버 포트와 일치해야 함
  • api 타입 지정 오류는 프로토콜 불일치를 초래함
  • models.id는 Ollama에 등록된 모델 이름과 정확히 일치해야 함

설정 변경 후에는 반드시 게이트웨이 서비스를 재시작해야 한다:

openclaw gateway restart

리소스 해제 및 데이터 보존 팁

체험이 끝난 후에는 다음과 같은 절차를 따르는 것이 좋다:

  1. 중요 데이터 백업:
tar czvf openclaw_data.tar.gz ~/.openclaw/workspace/
  1. 수정한 모델 설정 값 기록 (특히 커스텀 변경 부분)
  2. 클라우드 플랫폼 관리자 콘솔에서 인스턴스 종료

환경 상태를 유지하고 싶다면 다음 방법도 고려할 수 있다:

  • 사용자 정의 이미지 생성 (저장 비용 발생)
  • Docker 이미지로 컨테이너 내보내기 (추가 설정 필요)

샌드박스에서 운영 환경으로 전환하기

샌드박스 환경에서 충분히 검증되었다면 로컬에 직접 배포할 수도 있다. 다만 몇 가지 차이점을 인지하고 있어야 한다:

  1. Ollama 및 모델 설치는 직접 수행해야 함
  2. 방화벽 및 포트 설정이 복잡함
  3. 파일 시스템 권한 조정 필요
  4. 백그라운드 서비스 유지 관리를 위한 프로세스 관리자 설정 필요

하지만 좋은 소식은 별도 플랫폼에서 OpenClaw의 프로덕션용 이미지도 제공한다는 점이다. 이를 이용하면 자체 클라우드 서버에 원클릭 배포가 가능하며, 편의성과 제어 가능성 사이의 균형을 잘 잡을 수 있다.

태그: OpenClaw GLM-4.7-Flash Ollama AI 자동화 클라우드 샌드박스

7월 11일 17:30에 게시됨

인기 태그

©2026 괴물 클럽