QuantClaw — OpenClaw 같은 자율 에이전트 시스템의 long-context·multi-turn 추론으로 인한 비용 폭증을 푸는 plug-and-play 정밀도 라우팅 플러그인. quantization이 표준 기법이지만 task별로 정밀도 요구가 다른 점을 활용, 가벼운 task는 저비용 설정으로 라우팅하고 까다로운 워크로드만 고정밀도 유지. GLM-5(FP8 baseline)에서 최대 21.4% 비용 절감·15.7% 지연 감소, task 성능은 유지·향상. precision을 고정 자원이 아닌 동적 자원으로 다룰 때의 이점 입증.
- •OpenClaw 류 에이전트 시스템의 long-context·multi-turn cost 폭증 문제를 정밀도 동적 라우팅으로 해결.
- •task 특성별로 자동 정밀도 할당 — 가벼운 task는 저비용, 까다로운 task만 고정밀.
- •GLM-5(FP8) 기준 비용 21.4% 절감·지연 15.7% 단축 + task 성능 유지·향상.
- •Plug-and-play 구조 — 사용자 복잡도 증가 없이 기존 에이전트 스택에 도입 가능.
- •에이전트 시스템에서 precision을 정적 자원이 아닌 동적 자원으로 재해석.
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QuantClaw: Precision Where It Matters for OpenClaw
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arXiv:2604.22577v1 Announce Type: new Abstract: 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
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