Ralph-Loop: AI 에이전트 장시간 자율실행 워크플로우
@ahastudio가 4개 프로젝트에 적용. 최장 37시간 연속 실행, 2,000줄 요구사항 → 250개 작업 완료.
핵심 아이디어
에이전트를 단발성으로 실행하는 것이 아니라, 루프 구조로 연속 자율실행시키는 패턴. 사람이 개입하지 않아도 에이전트가 스스로 다음 작업을 선택하고 실행한다.
구조
[초기 요구사항] → [에이전트 루프]
↓
현재 상태 파악
↓
다음 작업 선택
↓
실행 + 결과 기록
↓
완료 조건 확인 → (미완) → 루프 반복
→ (완료) → 종료
현재 우리 시스템과의 갭
| 항목 | Ralph-Loop | 현재 OpenClaw |
|---|---|---|
| 실행 단위 | 연속 루프 | 단일 태스크 처리 후 대기 |
| 작업 선택 | 에이전트 자율 | bus_commands 큐에서 순서대로 |
| 중단 조건 | 에이전트 판단 | 태스크 완료 시 |
| 장시간 실행 | 37시간+ | LLM_BUDGET_SEC 180초 제한 |
적용 가능 지점
agent_queue_worker.py: 단일 처리 → 연속 루프 모드 추가cowork_daily_prompt.md: 장시간 자율세션 설계 시 참고- Cowork FULL 세션(04:00)을 루프 기반으로 전환 가능
참고 자료
- GitHub: https://github.com/ahastudio/til/blob/main/ai/ralph-loop-setup.md
- 원문 트윗: 260228_xt.md