Hermes Agent, Ollama, Qwen 3.5, SearXNG를 사용하여 완전히 로컬인 AI 에이전트 구축하기 (100% 개인정보

만약 다음과 같은 기능을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있다면 어떨까요:

✅ 사고 및 추론 (Think and reason)

✅ 웹 검색 (Search the web)

✅ 파일 읽기 및 쓰기 (Read and write files)

✅ 보고서 및 대시보드 생성 (Generate reports and dashboards)

✅ 사용자의 기기에서 완전히 실행 (Run entirely on your own machine)

다음 없이 말이죠:

❌ OpenAI API 키

❌ Anthropic 구독

❌ 매월 발생하는 AI 비용

❌ 프롬프트와 파일을 제3자 서버로 전송하는 행위

그것이 바로 제가 구축한 것입니다.

이 튜토리얼에서는 다음을 사용하여 완전히 로컬인 AI 에이전트 스택을 만드는 방법을 보여드리겠습니다:

🤖 Hermes Agent

🧠 Ollama를 통한 Qwen 3.5 9B

🔎 SearXNG

그 결과, 운영 비용이 $0이며 데이터를 비공개로 유지하고 AI 인프라에 대한 완전한 제어권을 제공하는 강력한 AI 에이전트가 탄생합니다.

🎥 전체 영상 가이드:

🤔 왜 로컬 AI 에이전트를 구축해야 하는가?

오늘날 대부분의 AI 에이전트는 클라우드 API (Cloud APIs)에 의존합니다.

모든 프롬프트, 파일, 대화가 타인의 서버로 전송됩니다.

많은 사용 사례에서 이는 전혀 문제가 되지 않습니다.

하지만 다음과 같은 작업을 하고 있다면 어떨까요:

🔒 민감한 비즈니스 정보

🔒 개인적인 연구 데이터

🔒 고객 문서

🔒 기업 내부 지식

🔒 개인적인 메모 및 파일

그러한 시나리오에서는 개인정보 보호가 중요합니다.

로컬 AI 에이전트는 다음을 의미합니다:

✅ 데이터가 기기를 절대 떠나지 않음

✅ 프롬프트에 대한 제3자의 접근 없음

✅ API 비용 없음

✅ 속도 제한 (Rate limits) 없음

✅ 스택에 대한 완전한 소유권

그리고 현대적인 오픈 소스 모델 (Open-source models) 덕분에, 로컬 AI는 놀라울 정도로 유능해지고 있습니다.

🏗️ 아키텍처 (The Architecture)

우리의 스택은 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다.

🤖 Hermes Agent

Hermes Agent는 Nous Research에서 개발한 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.

단순히 LLM (Large Language Model)과 채팅하는 대신, Hermes는 모델을 다음과 같은 기능을 갖춘 진정한 에이전트로 변모시킵니다:

• 메모리 (Memory)
• 도구 사용 (Tool usage)
• 워크플로우 (Workflows)
• 파일 액세스 (File access)
• 웹 검색 (Web search)
• 작업 실행 (Task execution)

이를 당신의 AI 에이전트를 위한 운영 체제 (Operating system)라고 생각하십시오.

🧠 Ollama를 통한 Qwen 3.5 9B

다음은 두뇌입니다.

우리는 Ollama를 통해 로컬에서 실행되는 Qwen 3.5 9B를 사용합니다.

Ollama는 현대적인 오픈 소스 언어 모델 (Open-source language models)을 사용자의 기기에서 실행하는 것을 믿을 수 없을 정도로 쉽게 만들어 줍니다.

이 모델은 다음을 처리합니다:

• 추론 (Reasoning)
• 계획 (Planning)
• 의사 결정 (Decision making)
• 보고서 생성 (Report generation)
• 도구 호출 (Tool calling)

그리고 로컬에서 실행되기 때문에, 모든 토큰 (Token)은 사용자의 하드웨어에 그대로 머뭅니다.

🔎 SearXNG

마지막 조각은 SearXNG입니다.

SearXNG는 개인정보 보호에 중점을 둔 메타 검색 엔진 (Meta search engine)입니다.

전통적인 검색 제공업체처럼 사용자를 추적하는 대신, 개인정보를 보호하면서 여러 검색 소스로부터 결과를 수집합니다.

AI 에이전트에게 이는 다음과 같은 의미를 갖습니다:

✅ 웹 검색 능력 (Web search capabilities)

✅ 추적 없음 (No tracking)

✅ 자체 호스팅 인프라 (Self-hosted infrastructure)

✅ 완전한 제어 (Complete control)

⚡ 이 스택이 흥미로운 이유는 무엇인가요?

대부분의 개발자들은 AI 에이전트를 구축하려면 값비싼 클라우드 인프라 (Cloud infrastructure)가 필요하다고 가정합니다.

하지만 이 설정을 사용하면:

💰 API 비용 = $0

🔒 데이터 프라이버시 (Data Privacy) = 100%

⚙️ 인프라 소유권 (Infrastructure Ownership) = 100%

🛠️ 커스터마이징 (Customization) = 무제한

모든 것이 로컬에서 실행됩니다.

모든 것이 사용자의 제어 하에 유지됩니다.

🎯 실제 데모

설정을 테스트하기 위해, 저는 에이전트에게 간단한 작업을 부여했습니다:

최신 AI 뉴스를 찾아 HTML 보고서를 생성하라.

다음과 같은 과정이 진행되었습니다.

1단계

에이전트는 SearXNG를 사용하여 웹을 검색했습니다.

2단계

여러 소스로부터 정보를 수집하고 합성했습니다.

3단계

구조화된 HTML 보고서를 생성했습니다.

4단계

파일이 제 기기에 로컬로 저장되었습니다.

클라우드 API 없음.

외부 AI 제공업체 없음.

제3자 처리 없음.

그저 실제 작업을 수행하는 완전한 로컬 AI 에이전트일 뿐입니다.

🔥 가장 좋은 점: 확장성

이 아키텍처 (Architecture)에서 제가 정말 좋아하는 점은 하드웨어에 맞춰 성장한다는 것입니다.

시작 지점:

🧠 Qwen 3.5 9B

향후 업그레이드:

🚀 더 큰 Qwen 모델

🚀 70B 파라미터 (Parameter) 모델

🚀 400B 파라미터 모델

🚀 멀티 GPU 설정 (Multi-GPU setups)

아키텍처는 정확히 동일하게 유지됩니다.

단순히 더 성능이 뛰어난 모델로 교체하기만 하면 됩니다.

유일한 실제 제한 사항은 사용자의 하드웨어입니다.

💡 잠재적 활용 사례

개발자들은 이미 로컬 AI 에이전트를 사용하여 몇 가지 매혹적인 것들을 구축하고 있습니다.

예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

📚 연구 보조원 (Research assistants)

📄 개인 문서 분석 (Private document analysis)

💻 코딩 보조 도구 (Coding assistants)

📈 시장 조사 워크플로우 (Market research workflows)

📰 뉴스 애그리게이션 시스템 (News aggregation systems)

📋 보고서 생성 파이프라인 (Report generation pipelines)

🏢 기업 내부 지식 보조 도구 (Internal company knowledge assistants)

🔬 과학 연구 에이전트 (Scientific research agents)

🔒 프라이버시 우선 기업용 AI 솔루션 (Privacy-first enterprise AI solutions)

모든 것이 셀프 호스팅 (Self-hosted) 되기 때문에, 이러한 유스케이스(Use cases)들은 보안 및 컴플라이언스 (Compliance) 관점에서 정당화하기가 훨씬 쉬워집니다.

🌍 로컬 AI가 중요해지는 이유

AI 산업은 지난 몇 년 동안 모든 것을 클라우드 (Cloud)로 옮기는 데 집중했습니다.

하지만 이제 우리는 또 다른 트렌드가 나타나는 것을 보고 있습니다:

AI를 다시 디바이스 (Device)로 가져오는 것입니다.

오픈 소스 모델 (Open-source models)은 빠르게 발전하고 있습니다.

소비자용 하드웨어 (Consumer hardware)는 더욱 강력해지고 있습니다.

에이전트 프레임워크 (Agent frameworks)는 더욱 유능해지고 있습니다.

그 결과, 로컬 AI는 더 이상 단순한 취미 프로젝트가 아닙니다.

실제 애플리케이션을 위한 실용적인 옵션이 되어가고 있습니다.

다음 요소들의 조합은:

🤖 AI 에이전트 (AI Agents)

🧠 오픈 모델 (Open Models)

🔒 프라이버시 (Privacy)

💰 제로 API 비용 (Zero API Cost)

믿을 수 없을 정도로 매력적입니다.

💬 당신은 무엇을 만들 것인가요?

만약 당신의 기기에서 완전히 독립적으로 실행되는, 완전히 프라이빗한 AI 에이전트가 있다면...

당신은 무엇을 만들 것인가요?

코딩 보조 도구인가요?

연구 에이전트인가요?

프라이빗 지식 시스템인가요?

비즈니스 자동화 워크플로우인가요?

댓글로 알려주세요. 개발자들이 로컬 AI로 무엇을 만들어내고 있는지 항상 궁금합니다.