Qwen 3.5-35B 에이전트의 도구 호출 오류 및 성능 최적화 해결 사례

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핵심 요약

llama-server와 Qwen 모델을 이용한 에이전트 구축 중 발생한 도구 호출 에러를 llama.cpp 버전 업데이트와 OS 환경 전환을 통해 해결했다.

배경

사용자가 Qwen3.5-35B 모델을 에이전트로 활용하기 위해 llama-server와 zeroclaw를 사용하던 중, 도구 호출 시 발생하는 무작위 에러를 해결하고 성능을 최적화한 과정을 공유했다.

의미 / 영향

로컬 LLM 환경에서 도구 호출과 같은 복잡한 기능은 추론 엔진의 버전에 매우 민감하게 반응하며, 운영체제 선택이 추론 효율성에 결정적인 영향을 미친다.

커뮤니티 반응

사용자들이 llama.cpp의 업데이트 여부를 가장 먼저 확인하도록 조언했으며, 작성자가 이를 통해 문제를 해결하면서 긍정적인 피드백이 오갔다.

실용적 조언

로컬 LLM의 추론 성능을 극대화하려면 윈도우보다 리눅스 기반 운영체제(예: pop!_OS)를 사용하는 것이 유리하다.
llama-server에서 도구 호출 기능이 불안정할 경우 --jinja 템플릿 설정과 함께 llama.cpp의 빌드 번호를 반드시 체크하라.

섹션별 상세

사용자는 Qwen3.5-35B 모델과 llama-server의 --jinja 옵션, zeroclaw를 조합하여 에이전트를 구성했다. 하드웨어는 RTX 3070과 RTX 5060 Ti를 혼합하여 사용 중이며, 윈도우 11에서 pop!_OS로 운영체제를 전환한 결과 초당 토큰 생성 속도(t/s)가 약 50% 향상되는 성과를 거뒀다.

에이전트가 도구를 호출할 때 무작위로 HTTP 400 및 500 에러가 발생하는 문제가 지속됐다. 사용자는 도구 호출 메시지의 길이나 스트리밍(Streaming) 설정이 원인일 것으로 추측했으며, 실제로 스트리밍 기능을 비활성화했을 때는 정상적으로 작동하는 패턴을 확인했다.

커뮤니티의 피드백을 통해 리눅스 환경에서 사용 중인 llama.cpp 빌드 버전이 b8220인 것을 확인했다. 이를 최신 버전인 b8239로 업데이트한 결과, 스트리밍 설정과 관계없이 도구 호출 시 발생하던 에러가 완전히 해결되었음을 확인했다.

실무 Takeaway

llama-server 기반의 도구 호출 기능은 엔진 빌드 버전에 매우 민감하므로 에러 발생 시 최신 빌드(b8239 이상) 업데이트가 필수적이다.
윈도우 11 대비 리눅스(pop!_OS) 환경에서 로컬 LLM 추론 속도가 약 50% 향상될 수 있다는 실무적 성능 차이가 확인됐다.
도구 호출 시 발생하는 400/500 에러는 스트리밍 처리 로직의 버그일 가능성이 높으며, 이는 소프트웨어 업데이트로 해결 가능하다.
RTX 3070과 5060 Ti 같은 서로 다른 세대의 GPU를 혼합한 구성에서도 llama.cpp를 통한 로컬 LLM 구동이 안정적으로 이루어졌다.

언급된 도구

llama.cpp추천

로컬 LLM 추론 엔진

pop!_OS추천

리눅스 기반 운영체제

zeroclaw중립

LLM 에이전트 도구 활용 지원