서브에이전트 풀 / 병렬 실행 마스터 가이드

OpenClaw 서브에이전트 풀은 sessions_spawn를 통해 최대 8개의 독립된 서브에이전트를 동시에 병렬 생성한다. 이 제한은 각 에이전트가 독립 메모리와 CPU 할당량을 확보하면서도 시스템 리소스 효율성을 유지하는 최적의 균형점이다. 8개 이상의 동시 실행은 컨텍스트 스위칭 오버헤드를 증가시켜 전체 처리 성능을 저하시키며, pool 레벨 스로틀링이 시스템 부하에 따라 동적으로 에이전트 수를 조절하므로 필요 시 실제 실행 수는 더 적을 수도 있다.

ACP 바인딩 라우팅은 8단계 우선순위 체계를 통해 서브에이전트 결과를 부모 채널로 전달하는데, 이 과정은 단순한 메시지 경로 지정만 수행할 뿐 실제 LLM 추론을 수반하지 않는다. 각 단계는 고정된 규칙 기반 매칭으로 동작하므로 토큰 소모 없이 결정적 라우팅 경로를 설정하며, 이는 대규모 병렬 처리에서도 비용 효율성을 보장한다. dmScope 격리와 결합된 8단계 체계는 채널 혼잡이나 세션 충돌 없이 결과를 올바른 수신처에 도달시킨다.

무상태 설계는 Pause/Resume 단계에서 세션 상태를 명시적 경로에 저장하여, 에이전트가 비정상 종료되더라도 이전 상태 정보를 복구할 수 있게 한다. Stateless Reconnect 메커니즘은 저장된 상태 기반으로 에이전트를 재시작하고 고아 프로세스를 자동 정리하며 리소스를 회수하므로, 시스템 전체가 무중단 서비스를 유지한다. 이 설계 철학은 바이브코딩 환경에서 긴밀한 피드백 루프를 유지하면서도 에이전트 비정상에 대한 인지 부담을 크게 줄여준다.

오케스트레이터는 전략적 판단과 동적 태스크 분해만 담당하고, 서브에이전트는 세부 실행을, 분석 에이전트는 결과 통합을 각각 전담한다. 이 3단계 분리 구조로 단일 개발자나 AI가 모든 인지적 판단을 담당하는 부담에서 벗어나며, 각 역할별로 최적의 모델을 배치하여 전체 시스템의 효율성을 극대화한다. 특히 Fan-Out 단계에서 오케스트레이터가 작업을 동적으로 분해하면 서브에이전트가 독립 네임스페이스에서 병렬 수행하므로, 인지 부담이 여러 에이전트에 자연스럽게 분산된다.

기존 CLI 도구는 단일 에이전트 실행을 전제로 하므로 하나의 작업 실패가 전체 파이프라인을 중단시킨다. 반면 OpenClaw의 결함 격리 이중 구조는 물리적 격리(프로세스/메모리)와 논리적 라우팅(ACP 채널바인딩)의 조합으로 개별 에이전트의 실패가 다른 에이전트나 전체 시스템에 파급되지 않도록 차단한다. 실패한 서브에이전트는 자동으로 종료되고 작업이 다른 노드에 재배치되므로, 8개 중 1개 실패 시에도 나머지 7개는 정상 완료되어 전체 파이프라인의 신뢰성을 보장한다.