OpenClaw는 2026년 기준 대표적인 AI 디자인 자동화 프레임워크입니다. macOS, Linux, 원격 Mac M4에서 실행되며 자산 검수·태깅·배포를 한 번에 처리합니다. 본문에서는 각 플랫폼별 환경 요구사항, 5단계 설치 절차, 비교표, FAQ를 정리해 한 번에 배포할 수 있도록 합니다.
배포 전 흔한 문제: 환경 분산과 권한 제한
플랫폼마다 세 가지 문제가 자주 발생합니다. ① 의존성 충돌—Python 3.10+와 Node 버전 불일치로 설치 실패. ② 권한·샌드박스—사내에서 전역 설치나 GPU 사용이 차단된 경우. ③ 네트워크·미러—pip/npm 소스 해외 지연·타임아웃. 원격 Mac M4 한 곳에 배포하면 로컬 환경 차이를 피하고 안정적인 연산 자원을 확보할 수 있습니다.
플랫폼별 요구사항 및 권장 구성
| 플랫폼 | 요구사항 | 권장 용도 | 비고 |
|---|---|---|---|
| macOS(로컬) | macOS 13+, Apple Silicon 또는 Intel, 8GB+ RAM | 개인 개발·디버깅 | Xcode Command Line Tools 필요 |
| Linux(서버) | Ubuntu 22.04 LTS, Python 3.10+, CUDA 선택 | CI/CD, 헤드리스 배치 | libgl1-mesa 등 의존성 |
| 원격 Mac M4 | macOS 14+, M4 통합 메모리 16GB+ | 24시간 자동화·팀 공유 | SSH/VNC 접속, 로컬 부하 없음 |
5단계 설치(원격 Mac M4 기준)
1단계: 원격 Mac에 SSH 로그인. MacPng 제공 자격으로 접속 후 python3 --version이 3.10 이상인지 확인합니다.
2단계: Homebrew 설치(미설치 시). 공식 설치 스크립트 실행 후 PATH에 brew를 추가합니다.
3단계: venv 생성 및 의존성 설치. python3 -m venv ~/openclaw-env && source ~/openclaw-env/bin/activate 후 pip install openclaw-core openclaw-vision 실행.
4단계: API 및 스토리지 경로 설정. .env.example을 .env로 복사하고 API 키·자산 디렉터리 입력. 읽기/쓰기 권한을 확인합니다.
5단계: 헬스 체크. openclaw health-check 실행. Vision과 큐가 OK이면 디자인 파이프라인에 연결할 수 있습니다.
원격 우선
원격 Mac M4에서 상시 실행하면 로컬 PC 절전으로 작업이 중단되지 않습니다.
환경 격리
venv 또는 conda로 의존성을 격리해 다중 프로젝트·롤백을 쉽게 합니다.
참고 정보
- Python: 3.10 이상 필수. 성능은 3.11 권장.
- 디스크: 런타임·모델 캐시용 2GB 이상. 자산 스토리지는 워크로드에 맞게.
- 네트워크: 클라우드 Vision API 사용 시 외부 통신 필요. 온프레미스는 자체 모델 또는 내부 API.
FAQ: 설치 실패·권한
Q: pip install SSL 또는 타임아웃 오류?
A: 국내 미러 사용 또는 원격 Mac에서 설치하면 연결이 안정적입니다.
Q: 사내망에서 외부 접속 불가 시?
A: 접속 가능한 환경에서 wheel·의존성 패키지를 만들어 오프라인 설치. Vision은 로컬 모델 또는 사내 API로 구성합니다.