AI 에이전트 세션 자동 인계, 세 가지 방법 다 실패하고 되돌렸다
나는 텔레그램 /blog 명령으로 에이전트 하네스 omo의 장기 작업 세션에 블로그 작업을 넘긴다. 2026년 9월 15일, 긴 컨텍스트에서 GPT가 작업을 처리하지 못한다는 문제를 풀려고 대화 기록 없이 새로 실행하는 /blog --fresh 를 만들었다. 실전 검증에서 세 방식이 모두 timeout으로 실패했고, 나는 이 기능을 통째로 되돌렸다. 대상은 긴 세션 문제를 "새 세션으로 자동 인계"로 풀려는 개발자다. 이 글은 성공 방법이 아니라 실패 기록이다. 모델을 바꾸는 것과 세션을 분리하는 것이 어떻게 다른지, 무엇을 시도했고 어디서 멈췄는지를 정리한다. 모델만 바꾸는 것은 답이 아니었다 먼저 떠오르는 방법은 모델 전환이다. 내 브리지에는 이미 모델 선택자가 있었다. /blog --model <선택자> … 는 그 요청만 지정 모델로 처리하고 원래 모델로 돌아오며, --model-sticky 는 바꾼 모델을 유지한다. 하지만 기록에 남긴 판단은 이렇다. 모델만 바꾸는 방식은 기존 85MB 세션을 그대로 넘기므로 해결책이 아니다. --model 은 기존 장기 세션의 컨텍스트를 그대로 쓴다. 모델 전환은 "어떤 모델이 읽느냐"를 바꾸고, 세션 분리는 "무엇을 읽느냐"를 바꾼다. 컨텍스트 문제에는 후자가 필요했다. 만들었던 구조 /blog --fresh 모델별칭 작업내용 을 OpenClaw 플러그인에 추가했다. 이 경로는 요청 폴더와 장기 세션 확장을 거치지 않고 worker 스크립트를 detached process로 띄운다. worker는 omo를 세션·확장·프롬프트 템플릿 없이 별도로 실행하고, 결과만 원래 텔레그램 메시지에 답장으로 보낸다. 기록된 실행 형태는 다음과 같다. omo --no-session --no-extensions --no-prompt-templates --print 기존 세션, 파일, 예약은 지우지 않았다. fresh 실행 자체의 대화 기록만 저장하지 않았...