QuantClaw: OpenClaw 시스템에서 중요한 부분에 대한 정밀도 최적화

QuantClaw: Precision Where It Matters for OpenClaw

OpenClaw와 같은 자율 에이전트 시스템은 긴 문맥 입력과 다단계 추론으로 인해 상당한 효율성 문제를 야기합니다. 이는 실제 개발에서 엄청나게 높은 계산 비용과 금전적 비용으로 이어집니다. 양자화는 비용과 지연 시간을 줄이는 일반적인 방법이지만, 실제 시나리오에서 에이전트 성능에 미치는 영향은 여전히 불분명합니다. 본 연구에서는 OpenClaw 플랫폼의 다양한 복잡한 워크플로우에서 양자화의 민감도를 분석하고, 정밀도 요구 사항이 작업에 따라 매우 다르다는 것을 확인했습니다. 이러한 관찰을 바탕으로, 작업의 특성에 따라 정밀도를 동적으로 할당하는 플러그 앤 플레이 방식의 정밀도 라우팅 플러그인인 QuantClaw를 제안합니다. QuantClaw는 경량 작업에는 저렴한 구성을 사용하고, 까다로운 작업에는 더 높은 정밀도를 유지하여 비용을 절감하고 사용자 복잡성을 증가시키지 않고 추론 속도를 가속화합니다. 실험 결과, QuantClaw는 작업 성능을 유지하거나 개선하는 동시에 지연 시간과 계산 비용을 모두 줄입니다. 다양한 에이전트 작업에서 최대 21.4%의 비용 절감과 15.7%의 지연 시간 감소를 GLM-5 (FP8 기준)에서 달성했습니다. 이러한 결과는 에이전트 시스템에서 정밀도를 동적 리소스로 관리하는 것의 이점을 강조합니다.

Autonomous agent systems such as OpenClaw introduce significant efficiency challenges due to long-context inputs and multi-turn reasoning. This results in prohibitively high computational and monetary costs in real-world development. While quantization is a standard approach for reducing cost and latency, its impact on agent performance in realistic scenarios remains unclear. In this work, we analyze quantization sensitivity across diverse complex workflows over OpenClaw, and show that precision requirements are highly task-dependent. Based on this observation, we propose QuantClaw, a plug-and-play precision routing plugin that dynamically assigns precision according to task characteristics. QuantClaw routes lightweight tasks to lower-cost configurations while preserving higher precision for demanding workloads, saving cost and accelerating inference without increasing user complexity. Experiments show that our QuantClaw maintains or improves task performance while reducing both latency and computational cost. Across a range of agent tasks, it achieves up to 21.4% cost savings and 15.7% latency reduction on GLM-5 (FP8 baseline). These results highlight the benefit of treating precision as a dynamic resource in agent systems.