pi-coding-agent를 활용한 로컬 코딩 에이전트 실험

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핵심 요약

MLX 환경에서 Qwen 모델과 pi-coding-agent를 연동하여 오프라인 코딩 에이전트를 실험한 결과, 속도는 매우 빠르나 지능 면에서 상용 모델 대비 한계가 확인됐다.

배경

로컬 및 에지 AI 추론을 연구하던 중, Apple Silicon의 MLX 프레임워크와 특정 모델을 조합하여 오프라인 코딩 에이전트의 성능을 테스트하기 위해 작성된 글이다.

의미 / 영향

로컬 LLM 기반 코딩 에이전트는 추론 속도와 메모리 효율성 면에서 큰 진전을 보였으나, 복잡한 논리적 추론이 필요한 코딩 작업에서는 여전히 상용 모델과의 격차가 크다. 향후 30B 이하 체급에서 지능이 고도화된 모델이 등장한다면 완전한 오프라인 개발 환경 구축이 가능해질 것으로 전망된다.

실용적 조언

Apple Silicon 사용자라면 MLX에 최적화된 모델을 사용하여 로컬 추론 속도를 극대화할 수 있다.
로컬 코딩 에이전트 구축 시 30B 이하 체급에서는 지능 한계를 고려하여 작업의 난이도를 조절해야 한다.

섹션별 상세

로컬 환경에서 코딩 에이전트를 구축하기 위해 qwen3-coder-30b 모델과 pi-coding-agent를 조합했다. MLX 프레임워크를 기반으로 6비트 양자화 모델을 실행하여 모델의 도구 호출(tool calling) 능력을 활용하고자 했다. 오프라인 상태에서 프롬프트 엔지니어링만으로 복잡한 결과물을 만들어내는 것이 주요 목표였다.

터미널에서 로컬 서버를 실행 중인 스크린샷 — Screenshotpython3 -m http.server 3000 명령어를 통해 로컬 서버를 실행하고 에이전트가 생성한 웹 포트폴리오 결과물을 확인하는 과정을 보여준다. Ghostty 터미널 환경에서 MLX 기반 모델이 구동되고 있음을 확인할 수 있다.

현재 로컬 모델의 지능 수준은 상용 모델인 opus 4.6에 비해 현저히 낮다는 평가다. 작성자는 로컬 모델이 상용 모델 지능의 4분의 1에도 미치지 못한다고 언급하며 복잡한 작업 수행 능력이 부족함을 지적했다. 30B 이하의 가중치를 가진 모델 중 더 높은 지능을 가진 증류(distilled) 모델을 찾는 것이 향후 과제이다.

성능 측면에서는 MLX에 최적화된 모델들이 뛰어난 효율성을 보여주었다. 30B 미만의 모델들은 48GB RAM 환경에 원활하게 적재되었으며, 특히 24B 모델은 초당 120토큰(tok/s)이라는 속도를 기록했다. 이는 로컬 환경에서도 충분한 대화 및 계획 수립 속도를 확보할 수 있음을 시사한다.

실무 Takeaway

Apple Silicon 환경에서 MLX를 활용하면 30B급 모델도 48GB RAM 내에서 효율적으로 구동 가능하다.
로컬 코딩 에이전트의 현재 지능은 opus 4.6과 같은 최상위 상용 모델에 비해 크게 뒤처지는 수준이다.
24B 모델 기준 120 tok/s의 속도는 로컬 에이전트의 실용성을 높여주는 핵심적인 성능 지표이다.

언급된 도구

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