Open WebUI의 새로운 Open Terminal과 네이티브 도구 호출 및 Qwen 3.5 35B 조합 후기

커뮤니티 반응

작성자의 열정적인 후기에 대해 커뮤니티는 매우 긍정적인 반응을 보였으며 특히 로컬 환경에서 Claude Code와 유사한 기능을 구현했다는 점에 주목했다.

주요 논점

01찬성다수

Open Terminal이 기존의 도구 및 파이프 시스템을 대체할 만큼 강력하며 에이전트 기능을 비약적으로 향상시킨다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

네이티브 도구 호출 기능이 이 시스템의 핵심 성공 요인이다.
도커를 통한 샌드박싱이 보안과 편의성을 동시에 제공한다.

논쟁점

터미널 명령어가 채팅창에 표시되지 않는 UI/UX 측면의 개선 필요성이 존재한다.

실용적 조언

Open Terminal 사용 시 모델 설정에서 반드시 'Native Tool Calling'을 활성화해야 한다.
환경이 복잡하게 꼬였을 경우 도커 볼륨을 삭제하고 새로 시작하여 깨끗한 상태로 복구가 가능하다.
호스트 파일 시스템과 연동하고 싶다면 도커 실행 시 -v 옵션으로 바인드 마운트를 활용하는 것이 좋다.

섹션별 상세

Open Terminal은 도커 기반의 격리된 샌드박스 환경을 제공하며 실시간 파일 브라우저와 렌더링 캔버스를 통해 모델이 수행하는 작업을 시각적으로 확인 가능하다. 사용자는 호스트 PC와 샌드박스 간에 파일을 자유롭게 드래그 앤 드롭할 수 있으며 모델은 이 환경 내에서 필요한 라이브러리를 설치하거나 파일을 직접 수정하는 등 높은 자율성을 확보했다.

bash

docker run -d --name open-terminal --restart unless-stopped -p 8000:8000 -e OPEN_TERMINAL_API_KEY=your-secret-key -v ~/open-terminal-files:/home/user ghcr.io/open-webui/open-terminal

호스트 디렉토리를 바인드 마운트하여 Open Terminal을 실행하는 도커 명령어

Qwen 3.5 35B 모델을 사용한 테스트에서 모델은 시행착오를 거치며 스스로 문제를 해결하는 능력을 보였다. 특히 루프에 빠지거나 중단되지 않고 파이썬 라이브러리를 로드하며 작업을 완수하는 모습이 인상적이었으며 지원되는 파일 형식의 경우 우측 캔버스에서 즉시 렌더링되어 실시간 수정 과정을 지켜보는 것이 가능하다.

Open WebUI 인터페이스에서 Qwen 3.5 모델이 플래피 버드 게임을 코딩하고 우측 캔버스에 실행 화면을 렌더링한 스크린샷이다. — Screenshot모델이 단순히 코드를 작성하는 것에 그치지 않고 Open Terminal 환경 내에서 파일을 생성하고 이를 실시간으로 웹 화면에 렌더링하여 시연할 수 있음을 입증한다. 이는 텍스트 기반 대화를 넘어선 시각적 피드백과 자율적 실행 능력을 보여준다.

이 기능을 제대로 활용하기 위해서는 모델이 '네이티브 도구 호출(Native Tool Calling)'을 지원해야 하며 설정에서 이를 반드시 활성화해야 한다. 작성자는 기존의 Open WebUI 기능이나 파이프(Pipes) 시스템이 이 새로운 터미널 기능에 비해 구식으로 느껴질 만큼 강력한 성능 향상을 제공한다는 평가를 내렸다.

현재 터미널의 도구 호출 명령어가 채팅창에 에코(Echo)되지 않는 사소한 단점이 존재하지만 영구 볼륨 설정을 통해 채팅 세션 간에도 터미널 환경을 유지할 수 있다는 점이 큰 장점이다. 또한 엔터프라이즈 사용자를 위한 멀티 유저 설정인 'Terminals' 기능도 개발 중인 것으로 확인됐다.

용어 해설

도구 호출(Tool Calling): — LLM이 외부 API나 함수를 실행할 수 있도록 특정 형식의 출력을 생성하는 능력이다. 모델이 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어 계산기 실행이나 데이터베이스 조회 등 외부 도구를 직접 조작하여 복잡한 과업을 수행하게 하는 핵심 메커니즘이다.
샌드박싱(Sandboxing): — 외부 시스템으로부터 격리된 안전한 가상 환경에서 프로그램을 실행하는 보안 기법이다. LLM이 생성한 코드가 호스트 시스템에 직접적인 영향을 주지 않도록 제한된 자원 내에서만 동작하게 하여 보안 사고를 방지하는 역할을 한다.
도커 바인드 마운트(Docker Bind Mount): — 호스트 시스템의 특정 디렉토리를 도커 컨테이너 내부의 경로와 연결하여 실시간으로 데이터를 공유하는 방식이다. 이를 통해 컨테이너 내부의 AI가 호스트의 파일을 직접 읽거나 수정할 수 있는 통로를 확보하며 데이터 영속성을 보장한다.
영구 볼륨(Persistent Volume): — 컨테이너가 삭제되거나 재시작되어도 데이터가 사라지지 않고 유지되도록 설정된 저장 공간이다. AI와의 대화 세션이 종료된 후에도 설치된 라이브러리나 작업 중인 파일 상태를 그대로 보존하여 연속적인 작업 흐름을 가능하게 한다.

언급된 도구

Open WebUI추천

로컬 LLM 인터페이스 및 에이전트 플랫폼

Open Terminal추천

도커 기반 LLM 실행 샌드박스

Qwen 3.5 35B추천

도구 호출 능력이 뛰어난 중소형 언어 모델

언급된 리소스

GitHubOpen Terminal GitHub

문서Open Terminal Documentation