AI

Ollama 는 베어 메탈 (bare metal) 환경에서 훌륭하게 작동합니다. 이를 서비스처럼 다룰 때 더욱 흥미로운데, 안정적인 엔드포인트, 고정된 버전, 영구 저장소, 그리고 GPU 가 있거나 없는 명확한 상태를 보장받기 때문입니다.

리버스 프록시 뒤에 Ollama 를 실행하는 것은 HTTPS, 선택적 접근 제어, 예측 가능한 스트리밍 동작을 얻는 가장 간단한 방법입니다.

SGLang 은 단일 GPU 에서 분산 클러스터에 이르기까지 저지연 및 고휘도 추론을 제공하도록 설계된 대규모 언어 모델 및 멀티모달 모델용 고성능 서비스 프레임워크입니다.

곧 vLLM, llama.cpp 등 여러 스택을 각각 다른 포트에서 돌리게 될 것입니다. 하지만 하위 시스템은 여전히 **/v1**이라는 단일 기본 URL 을 원합니다. 그렇지 않으면 포트, 프로필, 일회용 스크립트를 계속 조정해야 합니다. llama-swap은 이러한 스택들 앞에 세워지는 /v1 프록시입니다.

대부분의 로컬 AI 설정은 모델과 런타임에서 시작합니다.

Oh My Opencode 는 “가상의 AI 개발 팀"을 약속합니다. Sisyphus 가 전문가들을 지휘하고, 작업이 병렬로 실행되며, 마법 같은 ultrawork 키워드가 모든 것을 활성화합니다.

Oh My Opencode 는 OpenCode 를 **멀리 에이전트 코딩 하네스 (multi-agent coding harness)**로 변신시킵니다. 오케스트레이터가 작업을 병렬로 실행하는 전문 에이전트에게 위임합니다.

OpenCode 가 Ollama 로 로컬 호스팅된 여러 LLM 과 함께 작동하는 방식을 테스트해 보았고, 비교를 위해 OpenCode Zen 에서 제공하는 무료 모델 몇 가지를 추가했습니다.

OpenCode 의 가장 큰 능력 향상은 전담 에이전트 (specialised agents) 에서 비롯됩니다: 오케스트레이션, 계획, 실행, 연구의 의도적인 분리입니다.

OpenHands 는 AI 기반 소프트웨어 개발 에이전트를 위한 오픈소스, 모델 불특정 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 에이전트가 단순한 자동 완성 도구가 아닌, 실제 코딩 파트너처럼 행동할 수 있도록 합니다.

LocalAI 는 자신의 하드웨어 (노트북, 워크스테이션, 온프레미스 서버) 에서 AI 워크로드를 실행하기 위해 설계된 자체 호스팅, 로컬 우선 추론 서버로, OpenAI API 와의 호환성을 제공하여 기존 도구를 그대로 사용할 수 있도록 합니다.

저는 로컬 추론을 위해 llama.cpp를 계속 사용합니다. 이는 Ollama 및 기타 도구가 추상화하는 것을 직접 제어할 수 있게 해주며, 작동이 매우 간단합니다. llama-cli를 사용하여 GGUF 모델을 간단하게 실행하거나 llama-server를 통해 OpenAI-compatible HTTP API를 노출시킬 수 있습니다.

인공지능은 소프트웨어가 작성, 검토, 배포 및 유지되는 방식을 재편하고 있습니다. AI 코딩 어시스턴트부터 GitOps 자동화와 DevOps 워크플로우에 이르기까지, 개발자들은 이제 소프트웨어 수명 주기의 모든 단계에서 AI 기반 도구에 의존하고 있습니다.

OpenCode 는 터미널 (TUI + CLI) 에서 실행할 수 있으며, 선택적으로 데스크톱과 IDE 인터페이스를 지원하는 오픈 소스 AI 코딩 에이전트입니다. 이것이 바로 OpenCode 빠른 시작: 설치, 검증, 모델/공급자 연결, 그리고 실제 워크플로우 (CLI + API) 실행입니다.

Airtable는 주로 협업하는 “데이터베이스처럼” 된 스프레드시트 UI를 기반으로 한 저코드 애플리케이션 플랫폼으로 생각하는 것이 가장 좋습니다. 비개발자들이 친근한 인터페이스를 필요로 하지만, 개발자들도 자동화와 통합을 위한 API 표면이 필요할 때 매우 빠르게 운영 도구를 생성하는 데 적합합니다(내부 트래커, 가벼운 CRM, 콘텐츠 파이프라인, AI 평가 대기열 등).

LLM 추론은 “단순한 API처럼” 보일 수 있지만, 지연 시간이 급격히 증가하고 대기열이 다시 쌓이기 시작하며, GPU가 95% 메모리 사용률에 도달하면서도 명확한 설명이 없을 때 문제가 발생합니다.