로컬 LLM 기반 CLI 터미널 어시스턴트 개발기: Jarvis를 닮은 개인 맞춤형 AI

핵심 기술: 이 글은 로컬 환경에서 오픈소스 LLM을 활용하여 개인 맞춤형 CLI 터미널 어시스턴트를 개발하는 과정을 상세히 다룹니다. 데스크톱 JARVIS와 같은 기능을 목표로, Ollama를 통한 LLM 서버 구축 및 Langchain 프레임워크를 이용한 LLM 클라이언트 개발, 시스템 연동 등 전반적인 개발 과정을 공유합니다.

기술적 세부사항:
* 로컬 LLM 서버 구축: Ollama를 설치하고 ollama serve 명령어로 실행하며, ollama pull 명령어를 통해 qwen3:8b 및 qwen3:14b 모델을 포함한 여러 모델을 테스트하여 최적의 성능을 가진 모델을 선정했습니다.
* CLI 환경 준비: Python 스크립트가 konsole -e python3 <script_path> --interactive 명령어를 통해 전용 터미널 세션에서 실행되도록 구성했습니다.
* LLM 클라이언트 설계: 클래스 인스턴스로 LLM 클라이언트를 구현했으며, 모델 이름, Ollama 서버 URL 등의 설정을 포함합니다. 사용자의 시스템 환경 접근 및 웹 정보 조회를 위한 다양한 도구를 통합했습니다.
* 출력 스트리밍: get_response_stream 제너레이터 함수를 사용하여 LLM 응답을 청크 단위로 스트리밍함으로써 사용자 경험을 개선했습니다.
* 도구 사용(Tool Use): Langchain 프레임워크를 활용하여 LLM이 시스템과 상호작용하고 외부 도구를 사용할 수 있도록 구현했습니다.

개발 임팩트: 개인의 작업 환경에 최적화된 지능형 터미널 어시스턴트를 구축하여 생산성을 향상시키고, 로컬 LLM 기술 및 Langchain 활용 능력을 증대시킬 수 있습니다. 향후 메모리 기능 강화, 시스템 상호작용 확장, 타 OS 호환성 확보 등의 발전 가능성을 제시합니다.

커뮤니티 반응: 글쓴이는 프로젝트 공유를 위해 GitHub 저장소(nairec/compy) 링크를 제공하며, 커뮤니티의 피드백과 참여를 독려하고 있습니다. 특히 첫 GitHub 스타를 간절히 바라고 있어 개발 커뮤니티의 초기 반응에 대한 기대감을 보여줍니다.