자율 에이전트 구축 플랫폼인 OpenClaw가 OpenAI 모델 실행 환경을 기본 Codex 앱 서버 하네스로 전환했다. 이번 아키텍처 변경으로 추론, 도구 실행, 스레드 상태 관리 등을 담당하는 내부 모델 루프 운영을 Codex 환경이 전담하게 됐다. OpenClaw는 텔레그램, 디스코드, 슬랙 등 외부 채널 통합과 메모리, 사용자 페르소나 관리, 지속적인 세션 유지 등 상위 서비스 계층의 역할에 집중한다.

이번 업데이트로 OpenClaw는 자체 하네스와 OpenAI 런타임 간의 매핑 과정을 생략할 수 있게 됐다. 이제 모델은 읽기, 편집, 패치, 처리 등 작업 공간 도구를 직접 호출하며, 전체 도구 스키마를 프롬프트에 매번 주입할 필요가 없어 컨텍스트 창의 노이즈를 효과적으로 줄였다. 또한, 에이전트의 내부 추론 과정과 실제 출력 메시지를 명확히 구분하여, 구조화된 전달 도구를 통해서만 최종 출력을 내보내도록 개선했다.

특히 검색 가능한 동적 도구 시스템이 추가됐다. 모델은 작업 수행 중 필요한 도구 스키마를 즉시 탐색해 불러올 수 있으며, 이 메커니즘은 향후 OpenAI 모델 외의 다른 모델들에도 적용될 예정이다. 사용자는 기존 ChatGPT나 Codex 계정으로 인증해 구독 권한을 활용할 수 있으며, 시스템은 로컬 CLI와 자율 에이전트 환경 간의 데이터 격리를 엄격히 유지한다.

안전장치 또한 강화됐다. 사용자는 로컬 실행 모드나 인간의 승인이 필요한 'human-in-the-loop' 워크플로우를 자유롭게 선택할 수 있다. OpenClaw는 Codex의 기본 안전 기능을 활용하는 동시에, 정책 계층과 플러그인 제어 권한을 독자적으로 유지한다. 이를 통해 향후 Anthropic, 구글 등 다양한 모델 환경에서도 일관된 에이전트 경험을 제공한다는 방침이다.

자율 에이전트 구축 플랫폼인 OpenClaw가 OpenAI 모델 실행 환경을 기본 Codex 앱 서버 하네스로 전환했다. 이번 아키텍처 변경으로 추론, 도구 실행, 스레드 상태 관리 등을 담당하는 내부 모델 루프 운영을 Codex 환경이 전담하게 됐다. OpenClaw는 텔레그램, 디스코드, 슬랙 등 외부 채널 통합과 메모리, 사용자 페르소나 관리, 지속적인 세션 유지 등 상위 서비스 계층의 역할에 집중한다.

이번 업데이트로 OpenClaw는 자체 하네스와 OpenAI 런타임 간의 매핑 과정을 생략할 수 있게 됐다. 이제 모델은 읽기, 편집, 패치, 처리 등 작업 공간 도구를 직접 호출하며, 전체 도구 스키마를 프롬프트에 매번 주입할 필요가 없어 컨텍스트 창의 노이즈를 효과적으로 줄였다. 또한, 에이전트의 내부 추론 과정과 실제 출력 메시지를 명확히 구분하여, 구조화된 전달 도구를 통해서만 최종 출력을 내보내도록 개선했다.

특히 검색 가능한 동적 도구 시스템이 추가됐다. 모델은 작업 수행 중 필요한 도구 스키마를 즉시 탐색해 불러올 수 있으며, 이 메커니즘은 향후 OpenAI 모델 외의 다른 모델들에도 적용될 예정이다. 사용자는 기존 ChatGPT나 Codex 계정으로 인증해 구독 권한을 활용할 수 있으며, 시스템은 로컬 CLI와 자율 에이전트 환경 간의 데이터 격리를 엄격히 유지한다.

안전장치 또한 강화됐다. 사용자는 로컬 실행 모드나 인간의 승인이 필요한 'human-in-the-loop' 워크플로우를 자유롭게 선택할 수 있다. OpenClaw는 Codex의 기본 안전 기능을 활용하는 동시에, 정책 계층과 플러그인 제어 권한을 독자적으로 유지한다. 이를 통해 향후 Anthropic, 구글 등 다양한 모델 환경에서도 일관된 에이전트 경험을 제공한다는 방침이다.