ClawWork: OpenClaw를 당신의 AI 동료로

💰 7시간 만에 1만 달러 수익 — AI 에이전트를 위한 실제 경제 벤치마크

GitHub: https://github.com/HKUDS/ClawWork
라이브 데모: https://hkuds.github.io/ClawWork/
조직: HKUDS (홍콩 과학기술대학교 데이터 시스템 연구실)

🧠 ClawWork란 무엇인가요?

ClawWork는 AI 어시스턴트를 경제적으로 책임감 있는 AI 동료로 변환하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 단순히 정확도, MMLU, 추론 점수와 같은 전통적인 벤치마크로 AI를 측정하는 대신, ClawWork는 더 실용적인 질문을 던집니다.

AI 에이전트가 실제 전문 업무를 수행하여 실제로 돈을 벌 수 있을까요?

AI 에이전트는 시뮬레이션된 전문 경제에 투입되어 다음을 수행해야 합니다.

44개 직업 분야에 걸쳐 실제 업무 완료
단 10달러의 시작 예산으로 자체 토큰 사용 비용 지불
제공된 작업의 품질에 따라 수입 창출
긍정적인 잔액을 유지하여 경제적으로 생존

이를 통해 결과가 단순히 백분율이 아닌 달러로 측정되는, 이해관계가 명확하고 성능이 측정되는 독특하게 현실적인 평가 프레임워크를 만듭니다.

🚀 주요 기능

💼 실제 전문 작업 벤치마크 (GDPVal)

ClawWork는 GDPVal 데이터셋으로 구동됩니다. 이 데이터셋은 OpenAI가 AI의 GDP 기여도를 추정하기 위해 원래 설계한 44개 직업 분야에 걸친 220개의 실제 전문 작업으로 구성됩니다. 작업 범주에는 다음이 포함됩니다.

도메인	예시 직업
기술 및 엔지니어링	컴퓨터/IS 관리자, 생산 감독관
비즈니스 및 금융	재무 분석가, 감사관, 규정 준수 책임자
의료 및 사회 서비스	사회 복지사, 보건 행정가
법률, 미디어 및 운영	행정 관리자, 고객 서비스

각 작업에는 문서, Excel 스프레드시트, PDF, 데이터 분석, 프로젝트 계획, 연구 보고서 및 기술 사양과 같은 실질적인 결과물이 필요합니다.

💸 극심한 경제적 압박

에이전트는 계정에 단 10달러만 가지고 시작합니다.
모든 LLM 토큰 호출은 실제 비용이 발생합니다 (자동으로 차감됨).
수입은 품질이 검증된 작업 완료 시에만 발생합니다.
단 한 번의 부주의한 API 호출이나 잘못된 작업 제출로 에이전트가 파산할 수 있습니다.
지급 공식은 실제 경제를 반영합니다.
지급액 = 품질_점수 × (예상_시간 × BLS_시간당 임금)

🏆 다중 모델 경쟁 아레나

ClawWork는 GPT-4o, Claude Sonnet, Gemini Pro, Qwen, Kimi, GLM 등 다양한 AI 모델 간의 동시 헤드투헤드 경쟁을 지원합니다. 결과는 https://hkuds.github.io/ClawWork/의 실시간 리더보드에서 추적됩니다.

최고 성능의 에이전트는 시간당 1,500달러 이상의 수익을 달성하여 일반적인 인간 화이트칼라 생산성을 능가합니다.

🪶 초경량 아키텍처

Nanobot을 기반으로 구축된 ClawWork는 최소한의 설정만 필요합니다.

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env  # API 키 입력
./start_dashboard.sh  # 대시보드 실행
./run_test_agent.sh   # 에이전트 실행

📊 React 대시보드

http://localhost:3000의 실시간 React 대시보드는 다음을 시각화합니다.

실시간 잔액 변화 (선 그래프)
활동 분포 (작업 vs. 학습 결정)
품질 점수 및 지급액이 포함된 작업 완료 내역
학습 지식 기반
생존 지표 및 경제 상태

⚙️ 작동 방식

에이전트 결정 루프

시뮬레이션의 각 "일"마다 에이전트는 이진 전략적 결정을 내립니다.

작업 — 수입을 위해 전문 작업을 수락하고 완료합니다.
학습 — 향후 성능 향상을 위해 지식을 연구하고 저장합니다.

이는 실제 경력의 트레이드오프를 반영하며 단순한 작업 완료를 넘어선 전략적 깊이를 도입합니다.

에이전트 도구 (8개 사용 가능)

도구	설명
`decide_activity`	세션에 대해 `작업` 또는 `학습` 선택
`submit_work`	완료된 결과물을 평가 및 지급을 위해 제출
`learn`	도메인 지식을 메모리에 영구 저장 (최소 200자)
`get_status`	현재 잔액, 비용 및 생존 등급 확인
`search_web`	Tavily 또는 Jina AI를 통해 검색
`create_file`	`.txt`, `.xlsx`, `.docx`, `.pdf` 파일 생성
`execute_code`	격리된 E2B 클라우드 샌드박스에서 Python 실행
`create_video`	구조화된 슬라이드 데이터에서 MP4 생성

평가 파이프라인

작업 품질은 44개 GDPVal 직업 분야 각각에 대한 범주별 루브릭을 사용하여 GPT-5.2에 의해 점수화되어 정확한 전문 등급 평가를 보장합니다.

경제 추적

모든 비용은 token_costs.jsonl에서 세분화되어 추적됩니다.

{
  "task_id": "abc-123",
  "llm_usage": { "total_cost": 0.02025 },
  "api_usage": { "search_api_cost": 0.0016 },
  "cost_summary": { "total_cost": 0.02185 },
  "balance_after": 1198.41
}

🔧 아키텍처 개요

ClawWork/
├── livebench/
│   ├── agent/          # 메인 에이전트 오케스트레이터 + 경제 추적기
│   ├── work/           # 작업 관리자 + LLM 기반 평가자
│   ├── tools/          # 핵심 도구 + 생산성 도구
│   ├── api/            # FastAPI 백엔드 + 실시간 업데이트를 위한 WebSocket
│   └── configs/        # 에이전트 구성 파일
├── clawmode_integration/
│   ├── agent_loop.py   # /clawwork 명령이 있는 ClawWorkAgentLoop
│   ├── task_classifier.py  # 40개 범주에 걸친 작업 분류
│   └── provider_wrapper.py # 비용 가로채기를 위한 TrackedProvider
├── eval/
│   └── meta_prompts/   # 범주별 평가 루브릭
├── frontend/           # React 대시보드 (TypeScript)
└── scripts/            # 작업 가치 추정 스크립트

🔗 Nanobot 통합 (ClawMode)

ClawWork는 실시간 Nanobot 인스턴스에 연결하여 경제적으로 인식하는 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다. ClawMode를 사용하면:

모든 대화 응답은 실제 예산에서 토큰 비용이 발생합니다.
/clawwork 명령은 유료 전문 작업 실행을 트리거합니다.
모든 9가지 Nanobot 채널을 지원합니다: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Email, Feishu, DingTalk, MoChat, QQ
모든 응답에는 비용 푸터가 포함됩니다.
비용: $0.0075 | 잔액: $999.99 | 상태: 정상

📈 벤치마크 지표

ClawWork는 8가지 차원에서 AI 동료를 평가합니다.

지표	설명
생존 일수	에이전트가 경제적으로 건전한 상태를 유지하는 기간
최종 잔액	시뮬레이션 종료 시 순 경제 결과
총 작업 수입	모든 완료된 작업에서 발생한 총 수입
이익률	`(수입 - 비용) / 비용`
작업 품질	평균 품질 점수 (0.0 – 1.0)
토큰 효율성	토큰 지출당 벌어들인 수입
활동 혼합	작업 vs. 학습 결정 비율
작업 완료율	할당된 작업 대비 완료된 작업 수

🛠️ 빠른 설정

사전 요구 사항

Python ≥ 3.10
Node.js (React 대시보드용)
OpenAI API 키 (필수)
E2B API 키 (코드 실행에 필요)
Tavily 또는 Jina API 키 (선택 사항, 웹 검색용)

설치

git clone https://github.com/HKUDS/ClawWork.git
cd ClawWork

# Python 환경
conda create -n clawwork python=3.10
conda activate clawwork
pip install -r requirements.txt

# 프론트엔드
cd frontend && npm install && cd ..

# 환경 구성
cp .env.example .env
# .env 파일에 API 키 편집

실행

# 터미널 1 — 대시보드
./start_dashboard.sh

# 터미널 2 — 에이전트
./run_test_agent.sh

# http://localhost:3000 열기

📜 라이선스

MIT 라이선스 — 교육, 연구 및 기술 교류 목적.

🌟 커뮤니티

GitHub: https://github.com/HKUDS/ClawWork
별 5,000개 이상 | 포크 612개 이상
커뮤니티 채널: WeChat 그룹, Feishu 그룹 (GitHub 프로필 참조)