안녕하세요,
최근에는 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 판단하고 실제 작업까지 수행하는 AI 에이전트 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 특히 코드 작성, 파일 생성, 실행까지 이어지는 흐름을 자동으로 처리하는 도구들이 등장하면서 개발 방식에도 변화가 나타나고 있습니다.
이러한 흐름 속에서 Claude Code는 높은 완성도의 코딩 에이전트로 주목받고 있으며, 실제 개발 환경에서 활용하려는 시도도 늘어나고 있습니다. 이번 글에서는 Claude Code를 로컬 LLM과 결합하여 사용할 수 있는지, 그리고 이를 통해 어떤 형태의 로컬 에이전트 환경을 구성할 수 있는지 간단하게 살펴보겠습니다.
1. 로컬 에이전트 환경 구성 개요
로컬 에이전트 환경은 대형 언어 모델(LLM)을 외부 API 호출 없이 사용자의 컴퓨터에서 직접 실행하여 작업을 수행하는 구조입니다. 단순히 질의응답에 그치지 않고, 사용자의 로컬 파일을 읽고 수정하거나 터미널 명령어를 직접 실행하는 등 실질적인 개발 업무를 보조하는 것이 핵심입니다. 이러한 방식은 클라우드 이용료를 최소화할 뿐만 아니라, 민감한 소스 코드가 외부로 유출될 걱정 없이 보안성이 확보된 상태에서 작업할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.
이번 구성은 Claude Code를 에이전트 실행 환경으로 삼고, Ollama를 통해 로컬 모델을 연결하며, Gemma 4:26b 모델을 추론 엔진으로 활용합니다. 이 세 가지 요소가 유기적으로 맞물려, 별도의 비용 없이도 코드 생성부터 자동화 작업까지 수행 가능한 강력한 '나만의 코딩 에이전트'를 형성하게 됩니다.
2. 구성 요소 소개
1) Claude Code: 전체 시스템의 '컨트롤 타워'
Claude Code는 CLI(명령줄 인터페이스) 기반의 코딩 에이전트 도구로, 전체 작업 흐름을 조율하는 에이전트 런타임 역할을 수행합니다. 사용자가 자연어로 요청을 입력하면 프로젝트 내부의 파일을 탐색하고, 어떤 도구(Tool)를 사용할지 판단하여 실제 수정이나 테스트 명령을 내립니다. 즉, '무엇을 할 것인가'를 결정하고 실행하는 중심 계층입니다.
2) Ollama: 모델과 도구를 잇는 '가교'
Ollama는 로컬 환경에서 대형 언어 모델을 구동하고 외부 도구와 통신할 수 있게 돕는 인프라 런타임입니다. 별도의 복잡한 설정 없이도 모델을 다운로드하고 실행하며, 이를 API 형태로 제공합니다. 본 구성에서 Ollama는 Claude Code의 요청을 받아 Gemma 4 모델에 전달하고 그 결과를 반환하는 핵심적인 중간 계층(Bridge) 역할을 담당합니다.
3) Gemma 4 모델: 추론과 판단의 '두뇌'
Gemma 4는 구글에서 공개한 최신 모델로, 로컬 환경에서도 뛰어난 성능을 발휘하도록 설계된 추론 엔진입니다. 이번 테스트에서 사용하는 "gemma4:26b" 모델은 코드 생성과 논리적 판단 능력이 뛰어나 에이전트의 중추적인 지능을 담당합니다. Claude Code가 작업의 흐름을 제어한다면, Gemma 4는 그 내부에서 사용자의 의도를 분석하고 구체적인 코드를 생성하는 '사고의 주체'가 됩니다.
3. 실행 환경
- 운영체제 : Windows 11
- Ollama : 0.21.0
- Claude Code : 2.1.114
- 사용 모델 : Gemma4:26b
- GPU : NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti (vram : 16GB)
4. 설치 및 실행 준비
[Ollama 설치]
Ollama는 공식 웹사이트를 통해 다운로드 및 설치할 수 있습니다. 아래 링크에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 받아 진행하면 됩니다.
- Ollama 공식 다운로드 : https://ollama.com/download
[Claude Code 설치]
Claude Code는 PowerShell 명령어를 통해 간단하게 설치할 수 있습니다. Windows 환경에서는 아래 명령어를 실행하여 설치를 진행합니다.
# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
[모델 다운로드 및 실행]
모델은 별도로 미리 설치하지 않아도, Claude Code를 실행하는 과정에서 함께 다운로드할 수 있습니다. Claude Code 실행 시 사용할 모델을 지정하면, 해당 모델이 로컬에 존재하지 않을 경우 Ollama가 자동으로 다운로드를 진행한 뒤 실행을 이어갑니다.
아래 명령어를 통해 Claude Code를 실행하면서 Gemma 4 모델을 함께 다운로드할 수 있습니다.
# Windows PowerShell
ollama launch claude -- model gemma4:26b # claude code를 gemma4:26b 모델로 실행
5. 실행 예시
간단한 실행 테스트를 위해 지뢰찾기 게임을 생성하는 과정을 진행했습니다. 별도의 상세 설계 없이, 간단한 프롬프트만을 입력하여 코드 생성을 요청했습니다. 이 과정에서 약 15.4GB의 VRAM이 사용되었으며, 초기 코드 생성을 위한 첫 번째 프롬프트에는 약 6분, 이후 수정 및 보완을 위한 두 번째 프롬프트에는 약 3분 정도의 시간이 소요되었습니다. 이러한 수치는 로컬 환경에서 모델이 실제로 추론을 수행하고, 코드 생성과 실행까지 이어지는 과정을 반영한 결과입니다.
[사용 프롬프트]
- 지뢰찾기 게임을 만들거야. 코드 작성하고, 실제 파일로 생성해서 저장해줘.
- 파이썬으로 수정해줘.
이번 테스트를 통해 생성된 지뢰찾기 게임은 별도의 수정 없이도 정상적으로 실행되었습니다. 특히 인상적인 점은 게임의 규칙이나 세부 동작 방식을 구체적으로 지시하지 않았음에도 불구하고, 모델이 스스로 지뢰찾기의 메커니즘을 정의하고 전체 로직을 완결성 있게 구현했다는 사실입니다.
이는 단순한 코드 생성을 넘어, 문제를 분석하고 구조화하는 오픈소스 LLM의 추론 능력을 보여주는 사례입니다. 특히 Gemma 4와 같은 공개 모델만으로도 로컬 환경에서 충분히 활용 가능한 수준의 결과를 만들어낼 수 있다는 점이 의미 있습니다. 여기에 Claude Code를 활용하면, 생성된 결과를 실제 코드로 구성하고 실행까지 이어지는 흐름을 하나의 환경에서 처리할 수 있습니다. 이를 통해 외부 API에 의존하지 않고도 로컬 환경에서 독립적인 에이전트 활용이 가능해집니다.
이번 지뢰찾기 생성 과정을 통해 확인할 수 있었던 것은 단순한 기능 구현을 넘어, 로컬 에이전트 환경이 실제 개발 작업에 활용 가능한 수준에 도달하고 있다는 점입니다. 물론 모든 작업에서 동일한 완성도를 기대하기는 어렵지만, 간단한 자동화나 프로토타이핑 단계에서는 충분히 실용적으로 사용할 수 있습니다.
Ollama를 통한 Gemma 4 모델의 추론 능력과 Claude Code의 실행 환경이 결합되면서, 개인이 로컬 환경에서 에이전트를 구성하고 활용할 수 있는 기반은 점점 현실적인 선택지가 되고 있습니다. 비용이나 데이터 측면에서의 부담을 줄이면서도, 일정 수준 이상의 작업을 수행할 수 있는 환경을 직접 구축할 수 있다는 점은 분명한 장점입니다.
감사합니다. 😊
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