Deep Research는 이제 단순히 검색 박스에 적용되는 모델이 아니라, 독자적인 소프트웨어 카테고리가 되었습니다. 이 글에서는 12가지 셀프호스팅 시스템과 그 뒤를支撑하는 리서치 아키텍처를 비교합니다.

2026년 9월, 오픈 모델의 효율적 프런티어(efficient frontier)는 25B~34B 파라미터 사이에 위치합니다: 24 GB 단일 GPU에서 프런티어에 근접한 에이전틱 작업을 수행할 수 있으면서, 70B급 하드웨어의 일부 비용으로만 가능합니다.

Mnemosyne은 Hermes Agent를 위한 로컬 우선(local-first) 기억(memory) 제공자(provider)로, 작업 기억(working memory), 구조화된 사실(structured facts), 시계열 데이터(temporal data), 그리고 에피소드적 히스토리(episodic history)를 로컬 SQLite에 저장합니다. 호스팅된 서비스도, 필수적인 네트워크 호출도 없으며, 비정상적으로 세밀한(write) 제어 권한을 제공합니다.

지속적 메모리는 에이전트를 매번 설명을 반복해야 하는 도구에서, 맥락을 앞으로 나르게 하는 존재로 바꿔놓습니다. 하지만 동시에 스테이트리스(stateless) 채팅에서는 피할 수 있는 실패 모드를 열어놓습니다. 하나의 해석이 메모리로 저장된 뒤 사실처럼 검색되고, 더 강한 버전을 정당화하는 근거가 될 수 있기 때문입니다.

6개월 전 “영속성을 공유 라이브러리로 이동"을 제안하고 배포했던 에이전트는, 그 아이디어가 이미 검토되어 기각되었다는 것을 지속적으로 기록하는 것이 없다면 다음 분기에 같은 것을 다시 제안할 것이다 — 그리고 OpenSpec에는 현재 이를 위한 내장 상태가 없다.

OpenSpec은 Fission AI가 제공하는 무료 오픈소스 CLI 도구로, 코드가 작성되기 전에 사용자가 코딩 에이전트와 평범한 마크다운으로 변경 사항에 대해 합의할 수 있게 해줍니다. 무거운 스펙 기반 프레임워크의 단계별 복잡한 절차 없이 이를 가능합니다.

AI 어시스턴트 마이그레이션은 단순한 애플리케이션 설정 복사와는 다른 문제입니다. 가장 어려운 부분은 두 개의 게이트웨이가 동일한 봇으로 작동하지 않도록 하면서도, 정체성, 기억, 도구 동작, 예약된 작업, 그리고 메시지 접근 권한을 보존하는 것입니다.

Ollama와 llama.cpp는 종종 경쟁하는 추론 엔진으로 비교되곤 합니다. 실제 선택은 관리형 모델 서비스와 직접 운영하는 툴킷 사이의 결정에 가깝습니다.

ROCm과 Vulkan은 모두 로컬 LLM 호스팅을 위해 AMD GPU를 가속화하지만, 서로 대체재가 될 수 없습니다. 올바른 선택은 엔진, GPU, 그리고 워크로드에 따라 달라집니다.

모델은 128K 컨텍스트 윈도우를 광고하면서도 16 GB GPU에서 40K 토큰에서 실패할 수 있습니다. 아키텍처 상한은 웨이트, KV 캐시, 컴퓨트 버퍼, 데스크톱 컴포지터가 모두 동시에 해당 카드에 들어맞겠다는 약속을 한 적이 없습니다.

AI 과열은 리듬을 따라갑니다: 대략 3년마다, 모두가 베팅하고 있던 아키텍처가 더 새로운 것으로 대체됩니다. 다음 전환은 이미 연구실 안에서 형성되고 있습니다.

에이전트 스킬과 MCP 서버는 종종 AI 에이전트를 확장하는 경쟁적인 방식들로 제시됩니다. 그러나 이 프레임은 틀렸습니다: 스킬은 에이전트가 어떻게 작업해야 하는지를 가르치고, MCP 서버는 라이브 기능에 대한 거버넌스된 접근을 제공합니다.

OpenCode의 명령줄 인터페이스는 스크립팅, CI 파이프라인, 그리고 무인 에이전트 실행을 위해 구축되었습니다. 이 글은 일상 업무에서 OpenCode를 사용하는 실전 가이드입니다.

Superpowers는 뇌暴(brainstorming), 계획 수립, 서브에이전트 기반 구현, 엄격한 TDD(Test-Driven Development)를 강제하는 스펙 기반 개발 방법론 전체를 설치 가능한 Claude 스킬 패키지로 묶어 제공합니다.

Pi Coding Agent는 기본 도구 4개를 갖추고 있으며, 대부분의 동작을 확장, 스킬 및 사용자 자체 워크플로에 맡기는 최소한의 오픈소스 터미널 코딩 하네스입니다.

마크다운(Markdown)은 같은 파일이 GitHub, Hugo, Obsidian, Pandoc에서 각각 다르게 렌더링될 때까지 하나의 언어처럼 보입니다. 그리고 이 문제는 마크다운이 신뢰할 수 없기 때문이 아닙니다.