“Toy” 파이썬과 OpenClaw 구현

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Agent Selma는 OpenClaw 프로젝트의 단순하고 교육적인 단순화입니다.

1차 목표는 Python를 사용하여 스크래치에서 재구성하여 자율주행의 기본 아키텍처를 파악하고 이해합니다. Selma는 단지를 벗기면 에이전트 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 학습하기 위해 깨끗한 baseline 역할을합니다.

[!수신] 이것은 학습 목적으로만 하는 장난감 프로젝트입니다. Selma는 생산 사용을 위해 강하게 하지 않습니다. 보안 감사, SLA 보증 및 안정성 또는 정정의 보증이 없습니다. **이 모든 생산 또는 상업 환경에서 사용하지 마십시오. ** 당신의 위험에 사용.

 기술 더미

| 구성요소 | 도서관 | |—||| | 언어 | Python 3.13+ | | LLM API | 오라마(현지) 또는 OpenAI 호환 API | | Agent Framework | Pydantic AI는 왜 사용되지 않았는지 확인합니다 | | 게이트웨이 | FastAPI+Uvicorn | | 대시보드 | Streamlit | | 텔레그램 채널 | python-telegram-bot | 인포메이션 | 인포메이션 | 웹 툴 | Playwright, Trafilatura, DDGS | | 영감 | OpenClaw / 참관객 |

♨ 설치

Agent Selma 👩🏻

A “Toy” Implementation of OpenClaw with Python

🌟 Overview

Agent Selma is a simplified, educational reimplementation of the OpenClaw project.

The primary goal is to deconstruct and understand the underlying architecture of autonomous agents by rebuilding them from scratch using Python. By stripping away complexity, Selma serves as a clean baseline for learning how agentic components interact.

[!WARNING] This is a toy project for learning purposes only. Selma is not hardened for production use. There are no security audits, no SLA guarantees, and no guarantees of stability or correctness. Do not use this in any production or commercial environment. Use at your own risk.

🛠 Tech Stack

🚀 Installation

Prerequisites: uv must be installed. If you don’t have it yet:

pip install uv

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/agent-selma.git
cd agent-selma
uv sync

Ollama (for local models) — download and install from ollama.com, then pull a model:

ollama pull llama3.2        # recommended default (~2 GB)
ollama pull qwen2.5:14b     # more capable, requires ~9 GB RAM

Ollama runs as a background service automatically after installation. Verify it is running:

ollama list

For the browser tool (Playwright), install Chromium once:

uv run playwright install chromium

⚙️ Configuration

Run the setup script once to create the .selma/ directory, generate a default selma.json, and deploy skills and templates into the workspace:

uv run setup.py

The script is safe to re-run — it never overwrites existing files.

The generated .selma/selma.json contains all available options with their defaults. The most important setting is the model:

"model": {
    "model": "ollama/llama3.1",