에이전트코리아 · 2026-07-26
Unreal 기반 실사 콘텐츠와 건설 홍보 영상, 경량 다국어 이미지 모델, 온톨로지 글쓰기, Orca 좀비 프로세스와 Herdr·원격 다중 에이전트 운영 경험을 정리했습니다.
제품 상태와 미확인 수치
도구의 자원 사용, 제품 기능, 모델 제공 기한과 사용자 수는 참여자들이 2026-07-26에 경험하거나 공유한 내용입니다. 환경과 버전에 따라 달라질 수 있고 일부 수치는 출처가 제시되지 않아 별도 확인이 필요합니다.
오늘의 대화
초저녁에는 조경 설계와 Unreal에서 실제 인물·도시를 구현하는 어려움이 공유됐고, 영상 제작 경험과 3D 모델링을 결합해 건설사 홍보 영상으로 수익화해 보라는 제안이 나왔다. 6GB VRAM 노트북에서 동작하며 이미지 안에 한글 등 다국어를 표현하도록 만든 Z-IMAGE 파생 모델도 공개됐다. 이후 온톨로지 글을 기술 설명에 머물지 않게 하려면 그 시대 사람들이 왜 그런 개념을 만들었는지까지 담아야 한다는 피드백이 이어졌다.
가장 긴 대화는 Orca를 삭제한 뒤에도 남은 프로세스와 훅을 찾아 정리한 경험에서 시작됐다. Orca의 풍부한 GUI와 모바일 연결은 매력적이지만 메모리와 좀비 프로세스 관리가 필요하다는 평가, 더 가벼운 Herdr를 TUI 대안으로 쓰는 경험, 여러 기기로 세션을 분산하고 원격 접속하는 방식이 비교됐다. 밤에는 auto research·goal·ralph처럼 비슷해 보이는 스킬의 목적 차이, 범용 검색 시장에서 Perplexity가 성장했다는 주장, 공식 저장소를 계속 참고하게 만드는 하네스와 LLM 개발용 하드웨어 선택 질문이 이어졌다.
이야기 나온 주제
Unreal 실사 콘텐츠와 건설 홍보 영상
실제 도시와 인물을 Unreal 세계에 옮기려는 참여자는 이틀 넘게 시행착오를 겪고, Codex에 해외 기술 자료를 참고시켜 다시 시도 중이라고 설명했다. 다른 참여자는 Unreal 캐릭터 제작이 이미지나 스프라이트 생성과는 다른 난도가 높은 영역이라고 평가했다. 조경 설계 도구 역시 인테리어 설계보다 만들기 어렵다는 경험이 함께 나왔다.
아파트와 세대 평면 모델을 미리 만들고 기존 영상 제작 역량과 결합하면 분양·수주·홍보 영상으로 수익화할 수 있다는 제안이 나왔다. 제품 사용 영상을 만들 때는 AI로 물체 크기를 장면마다 일정하게 유지하기 어렵다는 문제도 공유됐다. 단순히 모델을 만드는 데서 끝내지 않고 기존 전문성과 결합할 시장을 찾는 흐름이었다.
- 함께 공유된 자료: 실사형 게임 제작 참고 영상
- 원본 시각: 17:51–19:10, 20:33–20:34
6GB VRAM에서 동작하는 다국어 이미지 모델
Z-IMAGE를 노트북에서 쓸 수 있을 정도로 압축해 6GB VRAM에서 동작시키고, 한글 등 다국어가 이미지 안에 표시되도록 확장한 모델이 무료로 공개됐다. 대화 안에서 설치 결과나 품질 비교까지 이어지지는 않았다.
- 공유된 자료: 경량 Z-IMAGE 모델 소개
- 확인이 필요한 내용: 기반 모델 라이선스, 지원 언어와 하드웨어별 실제 성능
- 원본 시각: 18:03–18:06
온톨로지 글에는 기술과 함께 시대적 맥락을 담기
GPT와 나눈 대화를 반자동으로 정리해 블로그에 올리는 참여자가 온톨로지와 컨텍스트 컴파일러에 관한 글을 공유했다. 여러 논문을 비교해 이해가 깊어질수록 의미 있는 글이 나온다는 경험과 함께, GPT만으로 정리하면 모델이 혼자 말하는 듯한 느낌이 남아 다른 방식이나 모델을 고민하고 있다고 했다.
피드백은 기술의 연결만 보여주기보다 온톨로지를 만든 시대의 사람과 철학, 당시 왜 그런 표현과 구조가 필요했는지를 더 담아 보라는 것이었다. 자동화된 정리에서도 글쓴이의 이해와 관점이 결과의 깊이를 결정한다는 사례로 이어졌다.
- 공유된 글: Ontology Context Compiler와 Opencrab
- 원본 시각: 19:28–19:35, 22:03–22:14
Orca의 좀비 프로세스와 삭제 뒤 정리
Orca를 모두 지웠다고 생각한 사용자가 다른 설치 과정에서 Codex가 다시 관련 요소를 불러왔고, 남은 훅과 프로세스를 제거하는 데 많은 토큰을 썼다고 말했다. Orca는 모바일 앱, 브라우저, 폴더·Markdown 보기와 서브에이전트 시각화가 편리한 ADE지만, 작업 종료 후에도 프로세스가 남아 메모리를 점유하는 “좀비” 현상이 있다는 경험이 여러 명에게서 나왔다. 한 사례에서는 완료된 프로세스가 약 20GB를 점유했다.
/exit를 자주 쓰라는 팁은 일부 사용자에게 도움이 되지 않았고, Windows에서 더 자주 겪었다는 체감도 있었다. 다른 참여자는 재부팅 뒤 세션을 바로 이어 주려는 제품 개념이 자원을 계속 잡아 두는 현상과 연결됐을 수 있다고 해석했다. 반면 2주 동안 문제 없이 쓴 경험도 있어 항상 재현되는 버그로 합의되지는 않았다.
- 확인이 필요한 내용: Orca와 함께 설치한 구성요소, 운영체제별 재현 조건, 안전한 제거 절차
- 원본 시각: 19:06–20:16, 20:23–20:48
Herdr와 여러 기기로 에이전트 작업 분산
Orca를 정리한 참여자는 더 가볍고 서브에이전트 병렬 실행을 시각적으로 구분해 주는 Herdr로 옮겼다. 대화에서는 TUI는 Herdr, GUI는 Orca라는 간단한 구분이 제안됐다. 모바일 연결은 Termius로 대체하고, 원격 작업은 터미널만 필요할 때 SSH나 앱 리모트를 쓰되 브라우저·Markdown·여러 앱까지 필요하면 Parsec이나 RustDesk 같은 화면 원격 도구가 편하다는 경험이 나왔다.
16GB M1 Mac에서 여러 세션과 서브에이전트를 돌릴 수는 있지만 메모리 한계가 있었고, 고성능 모델일수록 서브에이전트와 병렬 작업 수를 제한하거나 기기별로 역할을 나눠 원격 실행하는 방식이 소개됐다. 한 에이전트 앱은 CPU와 RAM을 보고 적정 스웜 수를 제시하며, 48GB Mac Studio 기준 최대 32개를 안내한다고 했다. 이는 제품 측 설명으로 실제 안정적인 동시 실행 수와 같다고 보기는 어렵다.
- 원본 시각: 20:16–21:00
비슷한 목표 지향 스킬도 적합한 작업이 다르다
발표 자료 형태로 만든 Trend Harvest 200이 공유된 뒤, 블로그 자동화에 ralph, auto research, goal을 상황에 따라 각각 사용한다는 경험이 나왔다. 모두 요청받은 작업을 끝까지 완수하려는 목적은 비슷하지만 과정과 잘 맞는 작업이 다르므로 용도에 맞게 선택하는 편이 좋다는 의견이었다.
최근 모델이 스킬을 스스로 잘 선택하고 Markdown 지침도 줄이라고 제안하는 모습을 보며, 하네스 기능이 모델에 흡수된 뒤에는 특정 작업을 날카롭게 다듬은 스킬이 남을 수 있다는 생각도 공유됐다. 확정된 전망이라기보다 실사용 중 생긴 가설에 가까웠다.
- 원본 시각: 22:06–22:26
Perplexity는 SOTA 담론 밖에서 성장했다는 주장
Perplexity가 2024년 월간 활성 사용자 1천만 명에서 2025년 말 4,500만 명, 2026년에는 1억 명 수준으로 성장했고 제품 연동을 포함하면 2억 명에 가깝다는 수치가 공유됐다. 국내 월평균 사용자도 170만 명 이상이라는 설명이었다. 대화에서는 X에서 언급이 줄었다고 제품이 사라진 것은 아니며, Codex와 Claude Code가 다루지 못한 범용·일상 시장이 훨씬 넓다는 관점이 강조됐다.
원문에 통계 출처가 붙지 않았으므로 수치 자체보다 SOTA 모델 경쟁과 실제 사용자 시장을 구분해 봐야 한다는 문제의식으로 기록한다.
- 원본 시각: 23:05
사용 기한, 저장 기능과 개발 환경 질문
한시적으로 제공된 것으로 보이는 모델 사용량이 27일 언제 만료되는지를 두고 자정, 한국시간 오전 9시 등 여러 추측이 나왔지만 확정되지 않았다. 화면의 save for later는 사용량을 보존하는 기능이 아니라 창을 닫는 것과 같다는 답이 나왔다.
공식 저장소나 문서를 Codex와 Claude가 계속 참고하게 만들 때 AGENTS.md, 하네스와 스킬 중 무엇이 좋은지 묻는 질문에는 Agentlas OS를 써 보라는 제안만 나와 비교 답변은 남지 않았다. 약 5,500만 원 예산으로 RTX 6000 두 대, RTX 5090 여러 대, H100 또는 H200 한 대 중 무엇이 LLM 개발에 나은지 묻는 질문도 당일에는 답이 이어지지 않았다.
- 공유된 자료: Agentlas OS
- 원본 시각: 23:10–23:56
공유된 것
대화의 분위기
직접 만든 모델·글·게임 장면을 먼저 보여 주고, 곧바로 수익화 방향이나 개선점을 제안하는 분위기가 강했다. Orca 대화에서는 편리함을 인정하면서도 자원 사용과 삭제 난이도를 구체적으로 비교했고, 각자의 기기와 작업 형태에 맞는 더 단순한 구성을 찾으려 했다. 밤에는 도구 사용법에서 시장 규모와 하네스의 미래까지 화제가 넓어졌지만, 답이 없는 질문은 그대로 열린 채 남았다.