LLM

RTX 4080(16 GB VRAM) 환경에서 Qwen 3.6 27B 및 35B 모델의 추측 해독(Speculative decoding, 다중 토큰 예측(MTP)) 성능을 테스트했습니다.

llama.cpp 라우터 모드는 수년 동안 llama-server에 도입된 변화 중 가장 유용한 변화 중 하나입니다. 이는 로컬 LLM 운영자에게 Ollama에서 기대하는 모델 관리 경험에 가까운 기능을 제공하면서도, llama.cpp를 처음부터 사용하게 만드는 원시 성능과 저레벨 제어를 그대로 유지합니다.

전제는 간단합니다. 컴파일된 지식은 검색된 단편보다 재사용성이 높습니다. RAG는 직관적인 질문—LLM에게 외부 지식을 어떻게 접근하게 할 것인가?—에 대한 기본 답변이 되었습니다.

대부분의 대규모 언어 모델(LLM) ‘구조화된 출력(structured output)’ 튜토리얼은 진지하지 않습니다. 이들은 사용자에게 정중하게 JSON을 요청한 후 모델이 잘 작동하기를 바라고 만듭니다. 그것은 검증(validation)이 아닙니다. 그것은 중괄호를 사용한 낙관주의에 불과합니다.

이 페이지는 에이전트형 LLM 추론 튜닝에 대한 실용적인 참고 자료입니다(temperature, top_p, top_k, penalties 및 다단계 및 도구 중심 워크플로우에서의 상호 작용 방식).

이미 스마트폰으로 텍스트를 통해 헤르메스 에이전트(Hermes Agent)와 대화를 나누고 계실텐데요. 이제 직접 말로 소통하고 음성으로 답변을 받아보시는 게 좋습니다. 특히 헤르메스를 영구적인 자체 호스팅 어시스턴트로 사용하고 계신다면 이는 가장 올바른 선택입니다. 작은 화면에서 긴 프롬프트를 입력하는 것은 느리고 실수가 발생하기 쉽기 때문입니다.

Hermes Agent는 칸반 스타일의 보드와 Hermes Gateway를 함께 제공하며, 너무 많은 작업이 한 번에 배포되면 자체 호스팅 LLM을 포화 상태로 만들 수 있습니다.

Hermes Agent는 **스킬(skill)**을 반복 가능한 워크플로우를 가르치는 기본 방식으로 취급합니다. 공식 문서에서는 이를 오픈 agentskills.io 형식에 맞춘 온디맨드(on-demand) 지식 문서로 설명하며, **점진적 공개(progressive disclosure)**를 통해 로드되므로 모델은 먼저 작은 인덱스를 보다가 작업이 실제로 필요할 때만 전체 지침을 가져오게 됩니다.

Nous Research의 Hermes Agent는 로컬이나 VPS에서 실행할 수 있는 모델에 구애받지 않고 도구를 사용하는 에이전트입니다.

대부분의 AI 에이전트 스택은 보안 문제를 데모 이후의 수정 사항으로 취급합니다. NemoClaw은 정반대의 가정에서 출발하며, 격리, 정책 및 라우팅을 초기부터 기본값으로 설정합니다.

이 섹션에서는 AI 시스템의 지속적인 지식과 메모리에 대한 가이드를 수집합니다. 즉, 어시스턴트가 모든 토큰을 하나의 프롬프트에 넣지 않고도 세션 간에 사실, 선호도 및 압축된 컨텍스트를 어떻게 유지하는지에 대한 내용입니다. 여기서 메모리는 GPU RAM이나 모델 가중치가 아닌, 의도적인 유지(사용자 사실, 요약, 플러그인 기반 저장소)를 의미합니다.

탭을 닫으면 컨텍스트 창을 벗어나는 정보가 없다면 현대적인 어시스턴트는 여전히 모든 내용을 잊어버립니다. **에이전트 메모리 제공자(Agent memory providers)**는 세션 간에 사실과 요약을 유지하는 서비스 또는 라이브러리로, 프레임워크는 가볍게 유지하면서 메모리가 확장되도록 플러그인으로 연결되는 경우가 많습니다.

알다시피, AI 에이전트와 채팅을 열면 프로젝트를 설명하고 선호 사항을 공유하며 작업을 진행한 뒤 탭을 닫습니다. 다음 주에 다시 돌아와 보면 낯선 이와 대화하는 듯한 기분이 듭니다. 모든 컨텍스트가 사라지고, 모든 선호 사항은 잊혀졌으며, 프로젝트는 처음부터 다시 설명해야 합니다.

OpenClaw는 제품으로서 실패한 것이 아닙니다. 연료를 잃어버린 것입니다.

오랜 기간 동안 llama.cpp에는 뚜렷한 한계가 존재했습니다.
즉, 프로세스당 단 하나의 모델만 서빙(serving)할 수 있었으며, 모델을 변경하려면 재시작이 필요했습니다.

대부분의 팀은 Claude Skills 를 두 가지 방식 중 하나로 오용합니다. SKILL.md 를 쓰레기통으로 변하게 하거나, 거대한 복사 - 붙여넣기 프롬프트에서 벗어나지 못합니다.