개인 CLI 어시스턴트 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

• CLI 툴 개발자, AI 통합 개발자, DevOps 엔지니어
• 중급~고급 수준의 Python 및 Linux 환경 이해 필요
• LLM 모델 활용 및 CLI 인터페이스 설계에 관심 있는 개발자

핵심 요약

• Ollama 서버 실행 ollama serve 명령어로 로컬 LLM 환경 구축
• 최적 모델 선택 qwen3:8b 및 qwen3:14b 모델이 성능과 응답 품질 균형 달성
• CLI 인터페이스 구현 konsole -e python3 --interactive 명령어로 Konsole 세션 내 실행

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 목표 및 기반

• 로컬 LLM 기반 CLI 어시스턴트 개발
• 시스템 특정 질문 처리 및 환경 접근 가능
• 오픈소스 LLM 사용 (Ollama 서버)
• 필수 구성 요소
• Ollama 서버 실행
• 모델 다운로드 (ollama pull)
• CLI 인터페이스 구현

2. 모델 테스트 및 선택

• 테스트 모델 목록
• gemma3:1b, mistrall:7b, llama3.1:8b, qwen3:8b, qwen3:14b
• 최적 모델
• qwen3:8b 및 qwen3:14b: 응답 품질, 도구 사용 능력, 성능 균형
• 성능 지표
• 응답 속도, 메모리 사용량, 도구 호출 효율성

3. CLI 인터페이스 구현

• Konsole 세션 실행
• konsole -e python3 --interactive 명령어 사용
• script_path: 어시스턴트 소스 코드의 절대 경로
• --interactive: 인터랙티브 모드 활성화
• LLM 클라이언트 구조
• 클래스 인스턴스 설계 (model_name, Ollama 서버 URL 등 구성)
• 도구 사용 API (get_response_stream 생성자로 스트리밍 응답)

4. 프레임워크 및 개선 방향

• LangChain 프레임워크 활용
• 도구 사용 구현에 유리한 프레임워크
• 향후 확장성 및 시스템 상호작용 개선 가능
• 향후 개선 목표
• 세션 간 메모리 보존
• 다른 OS 호환성 확보 (Windows, macOS)
• 시스템과의 상호작용 강화

결론

• GitHub 링크 활용
• https://github.com/nairec/compy에서 소스 코드 확인 및 피드백 제시
• 실무 적용 팁
• qwen3 모델 선택 시 성능-품질 균형 고려
• langchain 프레임워크 활용해 도구 사용 로직 확장
• Konsole 세션 실행 시 --interactive 플래그 필수 적용