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OpenClaw 메모리의 성패는 저장량이 아니라 회수율과 관계 해석 능력에 달려 있으며, 장기 운용에서는 기본 설정만으로 정확도가 빠르게 무너진다. 실전에서는 `memoryFlush` 신호를 먼저 정교화하고, 이후 session indexing·QMD·Mem0·Cognee를 문제 유형에 맞춰 단계적으로 붙이는 전략이 핵심이다.
OpenClaw의 경쟁력은 더 좋은 모델을 붙이는 데 있지 않고, 메인 에이전트의 판단과 하위 에이전트의 실행, 자동화, 메모리, 자기개선 루프를 운영 구조로 묶는 데 있다. 결국 성능 차이는 단일 챗봇이 아니라 지속적으로 일하는 시스템을 설계했는지에서 갈린다.
