AI 에이전트에 대해
취미가 여러 가지 있는데 요즘은 AI 에이전트에 대해 찾아보고 관련한 여러 기술을 다뤄보는 걸 하고 있다. 이런저런 정보를 찾아보고 있었는데 DEVIN에 대해 다룬 글을 우연히 보게 됐다. 결론만 말하자면 구매 가능한 기본 크레딧이 500달러부터 시작인데 시니어 개발자 수준의 업무는 아직 완벽하지 않다고 한다. 심지어 작업을 얼마 돌리지도 않았는데 그 크레딧도 순삭되더라.. 어쨌든 비교 대상에 GPT와 Cline이 있었다. 그 중 Cline이 작업 중에 생긴 API 요금이 가장 적었다. 적은 비용으로 효율적인 작업을 한다는 내용을 보고 궁금해졌다. 직접 내 눈으로 확인해보자 싶었다.
Cline ai?
먼저 Cline ai에 대해 알아보자.
Cline은 Visual Studio Code에서 동작하는 AI 기반 확장 기능으로, 개발자의 생산성을 높이기 위해 설계된 도구이다. 이 Extensions은 코드 자동화, 명령 실행, 브라우저 조작 자동화, 파일 및 프로젝트 관리, 다양한 API 통합 등의 기능을 제공한다. 주요 기능으로는 코드 자동화와 제안, 명령 실행, 브라우저 조작 자동화, 파일 및 프로젝트 관리, API 통합이 있다. 코드 자동화 기능은 코드 스니펫 생성, 코드 보완 및 리팩토링을 위한 지능형 제안을 제공한다. 명령 실행 기능은 사용자의 승인을 받아 터미널 명령을 실행하며, 브라우저 조작 자동화는 웹 애플리케이션 테스트와 디버깅을 지원한다. 파일 및 프로젝트 관리는 새로운 프로젝트의 파일과 디렉토리를 생성하고 관리하는 기능을 제공한다. 또한 OpenAI, Anthropic 등의 AI 모델과 API 통합을 지원한다.
Cline 사용법
설치 방법은 간단하다. VSCode 확장 마켓플레이스에서 'Cline'을 검색하여 설치한 뒤, 설정에서 원하는 API 제공자를 선택하고 API 키를 추가하면 된다.
실험을 위해 OpenRouter를 사용하기로 했다. OpenRouter는 다양한 LLM 시리즈의 원활한 API 사용을 위해 만들어진 플랫폼이다. 일부 무료 사용이 가능하니 이걸로 하자!
OpenRouter에 대한 자세한 내용은 다음 글을 확인해보도록 하자.
https://steemit.com/kr/@anpigon/20240920t130846732z
[AI] OpenRouter로 다양한 인공지능 모델을 간편하게 활용해보세요! — Steemit
인공지능 기술이 날로 발전하면서 다양한 모델들이 쏟아져 나오고 있습니다. 하지만 이러한 모델들을 활용하려면 복잡한 설정과 관리가 필요해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 오픈라우터(Open
steemit.com
이제 CTRL/CMD + Shift + P 를 동시에 누르고 팔레트를 켜서 'open in new tab'을 클릭하자!
그럼 Cline 탭이 활성화되고 사용 모델을 정한 후에 처리해주길 바라는 동작을 입력하면 된다.
결과
별 기대 없이 사용해봤는데 굉장히 괜찮았다. 일단 Vue.js를 사용해서 간단한 To do list 어플리케이션을 만들어달라고 하였다. Node도 깔려있겠다. 프로젝트만 성공적으로 생성해도 만족스러웠을 텐데 결과는 다음과 같았다.
첫 번째로 vue + vite 프로젝트를 안정적으로 생성하였다. 이에 그치지 않고 두 번째로 dependencies를 다운 받고 프로젝트 파일을 세팅하였다. 다음으로 App.vue 파일을 작성하고, 이어서 순서대로 js 파일, css 파일을 작성해서 작업을 마쳤다.
1분도 안돼서 끝마쳤다. 체감시간이 아니다. 정말 1분도 안됐다. 프로토타입이라 해도 만족스러웠다. 잘 돌아가는지도 확인하기 위해 다음 명령어로 실행시켜보았다.
npm run dev
To-do list 앱의 기본적이면서도 중요한 기능도 구현해놓았다. 일정 등록, 완료 확인, 일정 삭제까지 매우 잘 동작한다는 걸 확인할 수 있다.
이 모든 과정을 끝마치는 데에 비용이 0.1달러(143원) 정도 발생하였다. Devin만큼 고위의 작업은 못하더라도 상대적으로 낮은 비용으로 어느 정도 수준의 작업을 대신할 수 있다면 그만한 값어치가 있다고 생각된다.
생각
AI 에이전트는 앞으로도 AI의 발전에 따라 더욱 효과적이고 유용해질 것이다. 개인적으로 눈이 가는 점은 역시 비용이다. 용도에 따라 다르겠지만 crew ai처럼 특정 결과물을 원하는 방향으로 도출하는 경우라면 최대한 발생비용을 줄이기 위해 llama 같은 오픈 소스 모델을 로컬로 돌려서 사용해도 될 것 같다. 물론 그만큼의 하드웨어의 성능도 받쳐줘야 한다!
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