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read_when:
    - 완료된 대화에서 재사용 가능한 절차를 OpenClaw가 학습하도록 하려고 합니다
    - 자율적인 Skills 제안을 활성화할지 결정하고 있습니다
    - 자가 학습의 안전성, 비용, 자격 요건 또는 문제 해결을 이해해야 합니다
sidebarTitle: Self-learning
summary: 수정 사항과 완료된 주요 작업을 바탕으로 OpenClaw가 재사용 가능한 Skills을 제안하도록 합니다
title: 자기 학습
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    generated_at: "2026-07-16T13:08:41Z"
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    workflow: 16
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자기 학습을 통해 OpenClaw는 대화에서 유용한 근거를 추출하여 보류 중인
[Skill Workshop](/ko/tools/skill-workshop) 제안으로 전환할 수 있습니다. 자기 학습은 모델
가중치를 훈련하거나 활성 Skills를 편집하거나 에이전트 동작을 몰래 변경하지 않습니다. 학습된 모든
절차는 운영자가 검토하고 적용할 때까지 보류 상태로 유지됩니다.

자기 학습은 **기본적으로 비활성화되어 있습니다**. 추가적인
백그라운드 모델 실행과 대화 기록 검토가 워크스페이스에 적합한 경우에만 활성화하십시오.

## 자기 학습 활성화

Control UI에서 **Plugins → Workshop**을 열고 **Self-learning**을 켜십시오.
변경 사항은 즉시 적용됩니다. 다른 구성 작성자가 파일을 업데이트한 경우
Control UI는 구성 스냅샷을 새로 고친 후 페이지 또는 Gateway를 다시 로드하지 않고
토글을 다시 시도합니다.

CLI를 사용하십시오.

```bash
openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled true --strict-json
```

또는 `~/.openclaw/openclaw.json`을 편집하십시오.

```json5
{
  skills: {
    workshop: {
      autonomous: {
        enabled: true,
      },
    },
  },
}
```

다음 명령으로 다시 비활성화하십시오.

```bash
openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json
```

사용자가 요청한 Skill 생성, `/learn`, 수동 Skill Workshop 작업은
자기 학습이 비활성화된 동안에도 계속 작동합니다.

## 과거 세션 수동 검토

수동 기록 검토는 자율 캡처보다 보수적인 대안입니다.
Control UI에서 **Plugins → Workshop**을 열고 **Find skill ideas**를 선택하십시오.
이 작업은 `skills.workshop.autonomous.enabled`을 변경하지 않습니다.

각 스캔은 다음과 같이 수행됩니다.

- 검토하지 않은 최신 세션부터 시작하여 이전 세션으로 이동합니다.
- 모델 턴이 6회 이상인 실질적인 세션을 최대 20개까지 검토합니다.
- Cron, Heartbeat, 훅, 하위 에이전트, ACP, Plugin 소유 및 내부 검토
  세션을 건너뜁니다.
- 인식된 비밀 정보를 삭제하고 대화 기록 묶음의 크기를 제한한 후
  선택한 에이전트에 구성된 모델로 전송합니다.
- 자율 경험 검토와 동일한 엄격한 기준을 사용합니다.
- 보류 중인 제안을 최대 3개까지만 생성하거나 수정할 수 있으며, 활성 Skills는 절대 변경하지 않습니다.

Workshop은 누적 세션 수, 대상 날짜 범위 및 발견한 아이디어를 보고합니다.
다음 이전 기간을 확인하려면 **Scan earlier work**를 선택하십시오. 커서가
적격 기록의 시작 부분에 도달하면 작업이 **Scan new work**로 변경됩니다.
OpenClaw는 공유 상태 데이터베이스에 커서 및 범위 메타데이터만 유지하며,
두 번째 대화 기록 아카이브를 만들지 않습니다.

OpenClaw가 세션의 소유권을 입증하고 외부 훅 콘텐츠를 제외할 수 있는 경우에만
세션을 스캔합니다. 업그레이드 후에는 업그레이드 이전의 현재 대화 기록을
로컬에서 분류할 수 있지만, 실행별 출처 정보가 없는 순환된 업그레이드 이전 대화 기록은
건너뜁니다. 새 대화 기록은 순환 후에도 이 출처 정보를 유지합니다.

수동 스캔에도 모델 제공자 비용이 발생하며 적격 대화 콘텐츠를
구성된 제공자에게 전송합니다. 해당 검토가 워크스페이스의 개인정보 보호 및
데이터 처리 요구 사항에 부합하는 경우에만 사용하십시오.

## OpenClaw가 학습할 수 있는 내용

자기 학습에는 다음 두 가지 보수적인 경로가 있습니다.

1. **직접적인 지침 및 수정 사항.** OpenClaw는 “앞으로는”, “다음부터는”과 같은
   지속적으로 적용되는 표현과 실패한 접근 방식에 대한 수정 사항을 감지합니다.
   자기 학습이 활성화되면 추가 프롬프트를 기다리지 않고 이러한 신호를
   보류 중인 제안으로 전환할 수 있습니다. 이 결정론적 경로는 관련 지침을
   최대 3개의 제안으로 그룹화하고, 쓰기 가능한 워크스페이스 Skill을 대상으로 지정하거나,
   자체적으로 생성한 관련 보류 제안을 수정할 수 있습니다. 또한 완료 여부를 판단하는 대신
   사용자의 지침을 캡처하므로 실패한 턴 이후에도 실행됩니다.
2. **경험 검토.** 성공적이고 실질적인 포그라운드 턴 이후
   OpenClaw는 완료된 작업에서 재사용 가능한 복구 기법 또는 향후 모델이나 도구의
   왕복 호출을 최소 2회 줄일 수 있는 안정적인 절차를 검토할 수 있습니다.

적합한 후보에는 다음이 포함됩니다.

- 반복되는 도구 또는 모델 실패 이후의 신뢰할 수 있는 복구 방법
- 반복되는 오류를 방지한 명확하지 않은 순서 제약 조건
- 반복적인 탐색이 필요했던 안정적인 다단계 워크플로
- 향후 여러 번의 호출을 방지할 수 있는 재사용 가능한 사전 점검

검토자는 일상적인 성공 작업, 일회성 요청, 개인적인 사실, 단순한 선호 사항,
일시적인 환경 장애, 일반적인 조언, 근거 없는 부정적 주장 및 비밀 정보에 대해서는
제안을 생성하지 않아야 합니다.

## 경험 검토 실행 시점

경험 검토는 의도적으로 지연되고 제한됩니다.

- 포그라운드 턴이 성공적으로 완료되어야 합니다.
- 현재 턴에 모델 반복이 10회 이상 포함되어야 합니다.
- Cron, Heartbeat, 메모리, 오버플로, 훅, 하위 에이전트 및 검토 세션은
  제외됩니다.
- 포그라운드 실행에서 제공자와 모델이 결정되어야 하며 실제로
  `skill_workshop`에 접근할 수 있어야 합니다.
- OpenClaw는 완료 후 30초 동안 기다립니다. 같은 세션에서 후속 포그라운드 실행이
  완료되면 이 대기 시간이 다시 시작됩니다.
- 에이전트 또는 응답 실행이 아직 활성 상태이면 검토는 다시 30초 동안 기다립니다.
- 한 번에 하나의 경험 검토만 실행됩니다.
- 지연된 검토는 프로세스 로컬 Gateway 작업입니다. 유휴 기간 동안 Gateway가 계속
  실행 중이어야 합니다. 일회성 로컬 런타임과 CLI 기반 런타임은 검토 예약에 필요한
  실행 경로 및 도구 가용성 컨텍스트를 충분히 유지하지 않습니다.

학습 때문에 포그라운드 응답이 지연되는 일은 없습니다. 실패했거나 적격하지 않은
턴은 경험 검토를 시작하지 않지만, 자율 기능이 비활성화된 경우에도 사용자의 직접적인 수정 사항은
제안으로 제공될 수 있습니다.

## 검토자에게 제공되는 내용

백그라운드 검토자에게는 가장 최근 사용자 메시지부터 시작하는 현재 턴만
제공됩니다. 렌더링된 실행 경로는 60,000자로 제한됩니다.
필요한 경우 OpenClaw는 첫 번째 메시지와 최신 근거를 유지하고
생략된 중간 부분을 표시합니다.

검토자는 결정된 제공자와 모델을 재사용합니다. 해당 ID를 사용할 수 있는 경우
포그라운드 인증 프로필을 재사용하고 모델 대체 경로를 비활성화합니다.
따라서 검토는 구성된 제공자에서 추가 모델 실행을 시작합니다.
이 실행은 제안을 검사하거나 초안을 작성할 때 제공자 요청을 두 번 이상 수행할 수 있습니다.
포그라운드 턴과 마찬가지로 제공자의 가격 및 데이터 처리 약관이 적용됩니다.

시작하기 전에 OpenClaw는 현재 런타임 구성을 다시 로드하고 원래 대화에 적용되는
샌드박스 및 도구 정책을 다시 확인합니다. 실행이 샌드박스 처리되었거나, 정책에서 더 이상
`skill_workshop`을 허용하지 않거나, 필요한 런타임 정보가 누락된 경우
검토는 안전하게 실패하며 아무것도 생성하지 않습니다.

<Warning>
  자기 학습을 활성화하면 현재 턴의 도구 입력과 결과를 포함한 적격 대화 콘텐츠를
  추가 검토를 위해 선택한 모델 제공자에게 전송할 수 있습니다. 이러한 검토가
  데이터 처리 요구 사항을 위반하는 워크스페이스에서는 활성화하지 마십시오.
</Warning>

## 제안 안전성

검토자는 의도적으로 제한된 도구 표면을 갖춘 격리된 세션에서 실행됩니다.

- Workshop 제안을 나열하거나 검사하고 보류 중인 제안 하나를 생성하거나 수정하는
  작업만 수행할 수 있습니다.
- 활성 Skill을 업데이트하거나, 제안을 적용·거부·격리하거나,
  메시지를 보내거나, 일반 에이전트 도구를 사용할 수 없습니다.
- 모델 재시도 전체에서 하나의 변경 예산을 공유하므로 검토는 제안을 최대 하나만
  생성하거나 수정할 수 있습니다.
- 검토되는 실행 경로는 백그라운드 에이전트에 대한 지침이 아닌 신뢰할 수 없는
  근거로 처리됩니다.
- Skill Workshop은 제안 콘텐츠를 스캔하고 인식된 리터럴
  자격 증명이 있으면 제안 상태가 기록되기 전에 거부합니다.

`maxPending`, `maxSkillBytes`,
지원 파일 제한, 스캐너 검사 및 워크스페이스 전용 쓰기를 포함한 일반적인 Workshop 제한은
계속 적용됩니다. `approvalPolicy: "auto"` 설정은 백그라운드 검토자에게
수명 주기 작업에 대한 접근 권한을 부여하지 않습니다.

## 학습된 제안 검토

자기 학습은 수동 Workshop 사용과 동일한 보류 중인 제안을 생성합니다.
적용하기 전에 검사하십시오.

```bash
openclaw skills workshop list
openclaw skills workshop inspect <proposal-id>
openclaw skills workshop apply <proposal-id>
```

유용하지만 아직 준비되지 않은 제안은 수정, 거부 또는 격리하십시오.

```bash
openclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md
openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "Too specific"
openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "Needs security review"
```

적용은 활성 `SKILL.md`에 쓰는 유일한 작업입니다. 전체 수명 주기와 저장소
모델은 [Skill Workshop](/ko/tools/skill-workshop)을 참조하십시오.

## 구성

| 설정                                       | 기본값   | 자기 학습에 미치는 영향                                                                                                          |
| ------------------------------------------ | -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `skills.workshop.autonomous.enabled`       | `false`  | 직접적인 수정 사항 캡처와 지연된 경험 검토를 활성화합니다.                                                                       |
| `skills.workshop.approvalPolicy`           | `"auto"` | 일반 에이전트가 시작한 수명 주기 작업의 승인 프롬프트를 제어하며, 백그라운드 검토자의 권한을 확장하지 않습니다.                    |
| `skills.workshop.maxPending`               | `50`     | 워크스페이스당 보류 및 격리된 제안 수를 제한합니다.                                                                               |
| `skills.workshop.maxSkillBytes`            | `40000`  | 제안 본문의 크기를 바이트 단위로 제한합니다.                                                                                      |
| `skills.workshop.allowSymlinkTargetWrites` | `false`  | 적용 동작에만 영향을 줍니다. 자기 학습 자체는 활성 Skill 대상이 아닌 제안 상태에 기록합니다.                                     |

전체 스키마, 범위 및 관련 Skill 설정은
[Skills 구성](/ko/tools/skills-config#workshop-skills-workshop)을 참조하십시오.

## 문제 해결

### 긴 턴 이후에도 제안이 나타나지 않음

다음 사항을 모두 확인하십시오.

1. `skills.workshop.autonomous.enabled`이 활성 Gateway 구성에서 `true`입니다.
2. 턴이 성공했고 가장 최근 사용자 메시지 이후 모델 반복이 10회 이상 포함되었습니다.
3. 대화가 예약 실행, 메모리, 훅 또는 하위 에이전트 실행이 아닌 일반 포그라운드 실행이었습니다.
4. 원래 실행에서 `skill_workshop`에 접근할 수 있었고 샌드박스 처리되지 않았습니다.
5. 지연된 검토가 실행될 수 있을 만큼 시스템이 충분히 오랫동안 유휴 상태였습니다.
6. 장기 실행 Gateway 프로세스가 유휴 기간 동안 계속 활성 상태였습니다. 일회성
   로컬 명령은 지연된 검토를 기다리지 않습니다.

적격한 검토에서도 제안이 생성되지 않을 수 있습니다. 근거가 재사용 가능한 절차의
기준을 충족하지 못하면 제안을 생성하지 않는 것이 예상되는 결과입니다.

### Doctor에서 Workshop 도구가 숨겨졌다고 보고함

자기 학습이 활성화되면 `openclaw doctor`은 기본
에이전트의 유효 도구 정책이 `skill_workshop`을 허용하는지 확인합니다. 보고된
`tools.allow` 또는 `tools.alsoAllow` 변경을 따르거나 자기 학습을 비활성화하십시오.

### 가치가 낮은 제안이 너무 많이 나타남

자기 학습을 비활성화하고 `/learn` 또는 명시적인 Workshop 요청을 계속 사용하십시오.

```bash
openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json
```

기능을 비활성화한 후에도 보류 중인 제안을 계속 검토할 수 있습니다. 자기 학습을
비활성화해도 제안이 적용, 거부 또는 삭제되지 않습니다.

## 관련 항목

- 제안 검토, 승인 및 저장에 관한 [Skill Workshop](/ko/tools/skill-workshop)
- 직접 작성한 Skills 및 `SKILL.md` 구조에 관한 [Skills 만들기](/ko/tools/creating-skills)
- 모든 `skills.*` 설정에 관한 [Skills 구성](/ko/tools/skills-config)
- Workshop 및 큐레이터 명령에 관한 [Skills CLI](/ko/cli/skills)