저는 원래 Python의 작성 방식이나 개발 진행 과정을 완벽하게 파악하고 있는 것은 아니었습니다. 하지만 최근에는 AI에게 아이디어나 요구사항만 던져주면, 원하는 대로 구현할 수 있게 되었습니다.

이러한 저의 현재 메인 OS는 FydeOS입니다 (Chromebook처럼 가볍게 움직이면서도 Android 앱과 Linux 환경을 사용할 수 있는 OS).

어느 날 지인에게 'FydeOS의 Linux 가상 환경에 Qwen의 코드용 툴을 넣어보면 어떨까?'라는 추천을 받았고, 실제로 넣어보게 되었습니다.

단순히 '지시대로 코드를 출력하는 툴'로 사용할 생각이었지만 생각보다 이 친구가 너무 유능해서 이 글을 쓰게 되었습니다. (자기만족)

앞서 말씀드린 대로, 제 PC는 성능이 그리 좋지 않습니다. 따라서 소문으로 듣던 '로컬 LLM'은 스펙상 불가능했습니다.

그래서 떠오른 것이 **'OpenRouter의 무료 API를 가져와 Qwen에게 맡기기(원샷)'**라는 해킹 방식이었습니다.

'ChatGPT 같은 유료 API는 설정하기 어려울 것 같고 돈도 들 거야. 무료 모델을 자동 지정으로 돌리면, 간단한 장난 정도는 할 수 있겠지.'

그런 가벼운 마음으로 시작했습니다.

하지만 막상 해보니, 이 친구에게는 'YORO mode(확인 없이 진행하는 모드)'나 'plan mode(계획을 세워 진행하는 모드)'가 있었고, 로컬 파일 수정부터 환경 구축(venv 생성 등)까지 전부 스스로 처리해 주는 것을 알게 되었습니다.

결과적으로, 앞으로의 개발 환경 전체를 이 친구에게 맡기기로 결정했습니다.

결론부터 말하자면, 무료 API라며 얕봤던 AI는 상상할 수 없을 만큼 유능했습니다.

총 세션 시간: 9시간 34분 -
툴 호출(명령 실행 및 파일 조작) 횟수: 892회 -
과제 성공률: 놀라운 94.1% -
토큰 사용량: 80만 토큰

무료 모델을 자동 선택으로 돌리기만 했는데도 이 높은 성공률은 비정상적입니다. 더욱 놀라웠던 것은 에러가 발생했을 때의 '자율적인 대처 능력'이었습니다.

Minecraft의 Hive 서버에서 실제 데이터를 가져오려고 할 때, API의 DNS 해결에 실패하여 에러가 발생했습니다. 보통이라면 여기서 'API 연결 불가'로 멈췄을 상황인데, Qwen은 즉시 인터넷으로 문서를 검색했습니다.

'지금은 실 API가 죽었거나 호스트가 바뀌었다'고 침착하게 판단하고, 프로그램을 **'모의(테스트용 더미 데이터) 선행 구현'**으로 한 번에 방향을 전환했습니다.

더 놀라웠던 것은 동작 확인 단계였습니다.

Qwen이 터미널에서 `python -c

$ hivetool stats <player> <gamemode>
$ hivetool watch <player> [gamemode]
$ hivetool multiwatch [gamemode]
...

(자세한 내용은 github를 확인해 주세요.)

화면에는 단순한 문자열이 아니라, 깔끔하게 테두리로 둘러싸인 테이블과 색상으로 표시된 스코어가 나타난다. 거의 맡기기만 했는데도 이렇게 실용적인 툴이 Linux 환경에서 작동할 수 있게 될 줄은 솔직히 생각하지 못했다.

이번 개발을 거치면서, 나 자신 안의 'AI에 대한 인식'이 완전히 바뀌었다.

처음에는 코드를 대신 써주는 '그냥 맡기기 대상(丸投げ対象)'이라고만 생각했다. 하지만 Qwen이 에러가 발생했을 때 자율적으로 움직이고, 지름길을 찾아가며, 스스로 파일을 삭제하고 정리해 나가는 모습을 9시간 넘게 지켜보면서, 어느새 보는 시각이 바뀌어 있었다.

얘는 단순한 도구가 아니다. '지시가 좀 서툴러도 엄청나게 손이 빠르고, 에러가 나도 알아서 구글링해서 해결해 주는 초우수 직원' 이다.

개발에서 내가 해야 할 일은 더 이상 Python의 세부적인 문법을 외우는 것이 아니다. AI라는 우수한 직원에게 정확한 지시를 내리는 것 자체가 앞으로의 개발 스타일이라는 것을 확신하게 되었다.

FydeOS의 Linux 가상 환경에 Qwen을 적용하고, OpenRouter의 무료 API만을 사용해서 돌린 초절전/저사양 환경에서의 개발이었지만, 결과는 대만족이었다.

로컬 LLM을 구동할 컴퓨터 사양이 충분하지 않아도, API의 무료 한도를 현명하게 사용하면 AI 에이전트의 힘을 이 정도로 끌어낼 수 있다.

이번에는 Minecraft 툴이었지만, 이 'Qwen이라는 우수한 직원에게 디렉팅하는 개발 스타일'에 완전히 익숙해졌기 때문에, 앞으로는 더 다른 툴 개발에도 얘를 데려가 보려고 생각하고 있다. 장기적으로는 Reddit 같은 해외 커뮤니티에도 만든 툴을 공개할 수 있다면 재미있을 것 같다.

개발 환경을 어떻게 해야 할지 고민하는 사람이나, 컴퓨터 사양 때문에 포기하고 있는 사람들은 OpenRouter × Qwen의 에이전트 개발을 한 번 시도해 볼 가치가 있다고 생각한다.