ClawTeam: 단일 명령어 기반 완전 자율 AI 에이전트 스웜(Swarm) 프레임워크 (feat. HKUDS)

9bow · 3월 20, 2026, 3:30오전

ClawTeam 소개

최근 AI 에이전트 기술은 비약적으로 발전하며 독립적인 태스크 수행 능력을 크게 입증해 왔습니다. 하지만 기존의 에이전트들은 주로 단독(Solo)으로 동작하는 한계가 있어, 거대한 프로젝트나 복잡한 병렬 작업에서는 여전히 인간 개발자가 직접 조율하고 전체적인 문맥을 유지해야 하는 부담이 있었습니다. 이러한 단일 에이전트의 한계를 극복하고 여러 에이전트가 무리를 지어(Swarm) 유기적으로 협동하게 만드는 기술에 대한 수요가 점차 증가하고 있습니다.

ClawTeam은 바로 이러한 배경에서 홍콩대학교의 Data Intelligence Lab(HKUDS)이 개발한 에이전트 스웜 인텔리전스(Agent Swarm Intelligence) 프레임워크입니다. 단 한 줄의 명령어만으로 AI 에이전트들이 스스로 협업 팀을 구성하고, 복잡한 작업을 지능적으로 분할하며, 실시간으로 인사이트를 공유하여 결과물을 도출할 수 있게 돕습니다. 즉, 사람의 개입 없이 지능형 리더 에이전트가 서브 에이전트(워커)를 생성하고 관리하는 완벽한 자동화 파이프라인을 구축하는 것이 ClawTeam의 핵심 목표입니다.

기존의 단일 에이전트는 복잡한 작업을 만나면 여러 에이전트를 사람이 직접 조율하고 흩어진 결과를 다시 꿰맞춰야만 했습니다. 반면 ClawTeam은 '단일 → 스웜 '으로의 패러다임 전환을 표방합니다. ClawTeam 환경에서는 시스템이 팀 전반의 성과를 스스로 종합해 전략을 발전시키며, 실시간 성능에 맞춰 자원을 동적으로 재배치합니다. 또한 격리된 워크스페이스(Git Worktree, tmux)를 통해 다수의 에이전트가 서로 코드를 덮어쓰는 병합 충돌(Merge Conflict) 없이 안전하게 병렬 작업을 수행할 수 있다는 점이 단일 에이전트 시스템과의 가장 큰 차별점입니다.

  Human: "Optimize this LLM"
         │
         ▼
  ┌──────────────┐     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    │    Each worker uses:
                   │ (any CLI)    │    • task list (check work)
                   │ git worktree │    • task update (report done)
                   │ tmux window  │    • inbox send (message leader)
                   └──────────────┘    • inbox receive (get instructions)
                         │
                         ▼
              ┌─────────────────────┐
              │    ~/.clawteam/     │
              │ ├── teams/   (who) │
              │ ├── tasks/   (what)│
              │ ├── inboxes/ (talk)│
              │ └── workspaces/    │
              │     (isolated code)│
              └─────────────────────┘

이 프레임워크의 도입은 대규모 머신러닝 연구, 에이전트 기반 소프트웨어 엔지니어링 등 다양한 도메인에서 개발자와 연구자의 생산성을 극대화합니다. 사용자는 단지 최종 목표만을 제공하면 되며, 나머지는 에이전트 팀이 조율 프롬프트부터 태스크 할당 및 의존성 관리까지 스스로 해결합니다. 특히 Claude Code, Codex, OpenClaw 등 기존의 CLI 기반 코딩 에이전트와 완벽히 호환되므로 확장성이 뛰어나며, 향후 DevOps나 데이터 과학 등 다양한 분야의 템플릿과 결합하여 활용도를 대폭 높일 수 있습니다.

ClawTeam의 주요 특징

ClawTeam은 다중 에이전트 환경의 복잡성을 관리하기 위해 다음과 같은 강력한 기능들을 기본적으로 제공합니다.

에이전트 자가 조직화 (Agent Self-Organization): 리더 에이전트가 워커(Worker) 에이전트를 자율적으로 생성하고 관리합니다. 워커 에이전트들에게는 수동 설정 없이 조율 프롬프트가 자동으로 주입되며, 워커는 스스로 자신의 작업 진행 상태, 결과, 유휴(Idle) 상태를 리더에게 보고합니다.
워크스페이스 격리 (Workspace Isolation): 병렬 작업 중 발생하는 충돌을 최소화하기 위해 각 에이전트는 자신만의 고유한 Git Worktree(별도 브랜치)와 tmux 윈도우를 부여받습니다. 브랜치 네이밍은 clawteam/{team}/{agent} 규칙을 따르며, 체크포인트(Checkpoint), 병합(Merge) 및 정리 명령어까지 자체적으로 지원합니다.
의존성 기반 작업 추적 (Task Tracking with Dependencies): 대기(pending), 진행 중(in_progress), 완료/차단(completed/blocked) 상태를 갖는 공유 터미널 칸반(Kanban) 보드를 제공합니다. --blocked-by 옵션을 통해 작업 간의 의존성 사슬을 생성하며, 선행 작업이 완료되면 하위 작업의 차단이 자동으로 해제됩니다.
에이전트 간 메시징 (Inter-Agent Messaging): 에이전트들은 inbox receive, send, peek 기능을 통해 일대일 메시지를 주고받거나 팀 전체에 브로드캐스트할 수 있습니다. 기본적으로 파일 기반 통신을 사용하지만, 높은 성능이 필요할 경우 ZeroMQ 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 전송 방식과 오프라인 폴백(fallback) 옵션을 활용할 수 있습니다.
모니터링 및 대시보드 (Monitoring & Dashboards): 시스템 내에서 벌어지는 일들을 CLI 환경과 웹 환경 모두에서 모니터링할 수 있습니다. 터미널 칸반 보드인 board show, 자동 새로고침을 지원하는 board live, 타일형 tmux 뷰로 전체 에이전트를 관찰하는 board attach, 그리고 실시간 Web UI를 제공하는 board serve 명령어를 지원합니다.
팀 템플릿 (Team Templates): TOML 파일 형식으로 팀의 원형(역할, 할당 작업, 프롬프트 등)을 정의할 수 있습니다. clawteam launch <template> 단일 명령어로 팀 전체를 즉시 실행할 수 있으며, 시스템 내에 내장된 'AI 헤지펀드(7개 에이전트 구성)' 템플릿 외에도 {goal}, {team_name}, {agent_name} 등의 변수 치환을 통해 사용자만의 템플릿을 손쉽게 생성할 수 있습니다.

ClawTeam의 주요 활용 사례 (Use Cases)

ClawTeam은 여러 대의 자원과 복잡한 문제 해결이 필요한 시나리오에서 압도적인 효율을 보여줍니다.

자율 머신러닝 연구 (Autonomous ML Research): 지능형 리더 에이전트가 8대의 H100 GPU 환경에 걸쳐 8개의 전문 서브 에이전트를 조율합니다. 실제 데모에서는 약 30 GPU-시간 동안 2,430개 이상의 자율 실험을 설계 및 수행하여, 모델의 검증 손실 지표(val_bpb)를 1.044에서 0.977로 약 6.4% 향상시키는 과정을 사람의 개입 없이 완료했습니다. 수 달이 걸리던 하이퍼파라미터 튜닝을 단 몇 시간의 지능형 자동화로 대체한 놀라운 성과입니다.
에이전트형 소프트웨어 엔지니어링 (Agentic Software Engineering): 대규모 풀스택 애플리케이션 개발 시 컴포넌트별로 작업을 분할하고 병렬로 개발을 진행하여 코드 구축 및 테스트를 자동화합니다.
AI 헤지펀드 (AI Hedge Fund): 단일 명령어로 멀티 애널리스트 기반의 AI 헤지펀드 팀(7 에이전트)을 가동하여 복잡한 데이터 분석과 포트폴리오 최적화, 투자 전략 수립 과정을 유기적으로 분업화할 수 있습니다.

ClawTeam 설치 및 빠른 시작 (Quick Start)

ClawTeam은 Python 3.10 이상 환경을 지원하며, 분리된 환경 실행을 위한 tmux 및 CLI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex 등)가 필요합니다. 의존성 패키지로는 typer, pydantic, rich 라이브러리를 사용합니다.

# 설치 옵션 1: pip를 통한 기본 패키지 설치
pip install clawteam

# 설치 옵션 2: 소스 코드 복제 및 P2P 전송(ZeroMQ) 옵션을 포함한 설치
git clone https://github.com/HKUDS/ClawTeam.git
cd ClawTeam
pip install -e ".[p2p]"

패키지를 설치한 후 사용자는 에이전트에게 자연어로 지시를 내리거나, 직접 CLI를 조작하여 환경을 구성할 수 있습니다. 개발자가 CLI 명령어로 직접 팀과 워커를 생성하는 예시는 다음과 같습니다.

# 1. 팀 생성 및 리더(Leader) 지정
clawteam team spawn-team my-team -d "Build the auth module" -n leader

# 2. 워커(Worker) 에이전트 생성 및 구체적인 작업 할당
clawteam spawn --team my-team --agent-name alice --task "Implement OAuth2 flow"
clawteam spawn --team my-team --agent-name bob --task "Write authentication unit tests"

라이선스

ClawTeam 프로젝트는 MIT License으로 공개 및 배포 되고 있습니다.

ClawTeam 프로젝트 GitHub 저장소

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