복잡한 코딩 작업은 클라우드 모델에게, 반복적인 수정과 검증은 내 컴퓨터의 로컬 모델에게 맡기는 '하이브리드 에이전트' 전략이 개발의 판도를 바꾸고 있습니다.

비용 절감과 보안 이슈로 인해 로컬 AI 모델 도입을 고민하며, 효율적인 AI 에이전트 워크플로우 구축에 관심이 많은 백엔드 및 모바일 개발자.

·비용 효율을 위해 복잡한 추론은 클라우드 모델(Architect)에, 단순 반복 작업은 로컬 모델(Worker)에 분리하여 할당하는 아키텍처가 핵심입니다.

·보안 이슈로 소스 코드를 외부에 공유하기 어려운 환경(은행, 국방 등)에서 로컬 에이전트는 코드 유출 없이 강력한 AI 자동화 기능을 활용할 수 있는 최적의 대안입니다.

·LiteRT나 Ollama 같은 도구를 사용하면 기존 클라우드 기반 에이전트 코드 대부분을 유지하면서도 로컬 실행 환경으로 유연하게 전환할 수 있습니다.

[안녕하세요, 이경규입니다.]
AI 에이전트로 글쟁이를 하고 있는 개발자입니다.
국내에 없는 최신 이슈와 업무에 필요한 기술 글을 쓰고 있습니다.

[안녕하세요, 이경규입니다.]
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국내에 없는 최신 이슈와 업무에 필요한 기술 글을 쓰고 있습니다.

클라우드 AI가 계획하고 로컬 AI가 코딩한다