Qwen3.6 에이전트 + 시스코 스위치: 로컬 네트워크 운영 (NetOps) AI 가 실제로 작동합니다!
요약
본 글은 Qwen 3.6 에이전트와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 실제 네트워크 장비(시스코 스위치)에 대한 운영 및 변경 작업을 수행하는 'NetOps AI'의 성공적인 구현 사례를 공유합니다. 작성자는 LLM 기반 에이전트를 통해 SSH 접속, 설정 파일 관리, 그리고 실제 장비에 변경 사항을 적용하는 과정을 직접 시연했으며, 이는 기존 모델 대비 향상된 기능과 안정성을 보여줍니다. 이는 단순한 코드 생성 수준을 넘어, 물리적 인프라 운영 환경(NetOps)에서 AI가 실질적인 자동화 및 지원 도구로 작동할 수 있음을 입증합니다. 작성자는 이 에이전트의 지속적인 개발과 다른 네트워크 엔지니어링 분야에서의 활용 방안에 대한 논의를 요청하고 있습니다.
핵심 포인트
- Qwen 3.6 에이전트를 사용하여 실제 시스코 스위치와 같은 물리적 네트워크 장비 운영(NetOps) 자동화가 가능함을 입증했습니다.
- LLM 기반 에이전트가 단순한 코드 생성을 넘어, SSH 접속 및 설정 파일 관리 등 실질적인 인프라 변경 작업까지 수행할 수 있습니다.
- 작성자는 로컬 환경에서 대규모 모델(Qwen 3.6-35B)을 구동하기 위한 상세한 명령어와 하드웨어 사양을 공유했습니다.
- 이 기술은 네트워크 엔지니어링 분야에 AI 기반의 새로운 자동화 및 운영 지원 패러다임을 제시합니다.
안녕하세요, 로컬 라마! Qwen3.5 35B 모델을 출시 이후 사용 중이었는데 정말 훌륭했습니다. 클라인 (cline) 을 사용하여 VSCode 에서 작업하던 중 3.5 버전에서 몇 가지 중요한 도구 호출 실패가 발생하여 처음으로 오픈코드 (Opencode) 를 시도해 보고자 Qwen 3.6 에이전트를 사용해 보려 매우 기대되었습니다. 어제 Qwen 과 몇 시간을 보내서 스위치에 직접 SSH 접속하고 변경 사항을 적용할 수 있도록 정보를 포함하는 디렉토리를 구축했습니다 (조금 불안하지만 설정 백업은 가지고 있으니 걱정하지 마세요 lol). 지금까지 완벽하게 작동하고 있으며, 이 Agent.md 를 내 오페크 (Opsec) 동반자가 되도록 계속 개발하는 것을 기다리고 있습니다.
PC:
Ryzen 9 9950X
7800XT 16GB
64GB DDR5
시작 설정 (에이전틱 코딩을 위한 Qwen 팀 추천):
./build/bin/llama-server --model ./models/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL.gguf --n-gpu-layers auto --port 32200 --ctx-size 131072 --batch-size 4096 --ubatch-size 2048 --flash-attn on --threads 22 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --jinja --temp 0.6 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --presence-penalty 0.0
네트워크 엔지니어링 분야에서 이런 에이전트를 사용하는 다른 분도 계신가요? 로컬 모델을 활용하여 저를 도와줄 수 있는 더 많은 방법을 듣고 싶습니다.
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