
최근 앤트로픽(Anthropic)이 제공하는 에이전트형 AI 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)가 인기를 얻고 있습니다.
이는 단순한 코드 제안 수준을 넘어 실제 코드베이스를 읽고 수정하며 테스트까지 수행하는 것이 특징입니다.
개발자는 자연어로 요구사항을 설명하면 클로드 코드(Claude Code)가 파일 단위로 코드를 편집하고 반복적으로 개선안을 제시합니다.
기대규모 컨텍스트와 높은 정확도를 바탕으로 복잡한 프로젝트에서도 안정적인 결과를 제공하지만, 실질적으로 사용하기 위해서는 월 $17의 Pro 요금제와 $100이상의 Max 요금제 구독 비용과 클라우드 기반 구조로 인한 데이터 외부 전송은 단점으로 지적되고 있습니다.
최근 AI 코딩 도구 시장에서 비용과 데이터 프라이버시에 대한 부담이 커지는 가운데, 완전 무료이자 로컬 환경에서 실행되는 오픈소스 AI 코딩 스택이 주목을 받고 있습니다.

미국의 핀테크 기업인 블록(Block)이 개발한 에이전트 프레임워크 구스(Goose)와 함께, 올라마(Ollama Inc.) 스타트업의 로컬 LLM 서버 오픈소스 프로젝트인 올라마(Ollama), 그리고 알리바바 클라우드의 코드 생성에 특화된 대규모 언어 모델 Qwen3-coder의 조합이 대표적입니다.
일부 개발자들 사이에서는 이 구성이 고가의 Claude Code를 대체할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있는지에 대한 검증이 진행되고 있다고 합니다.
구스(Goose)는 채팅 기반 보조 도구라기보다는 실제 코드베이스를 직접 읽고 수정하는 에이전트형 프레임워크에 가깝습니다.
로컬 파일 시스템과 개발 도구에 접근해 계획 수립, 코드 편집, 실행, 검증을 반복하는 구조를 갖고 있으며, 이는 클라우드 기반 AI 코딩 에이전트와 유사한 작업 방식을 제공합니다.

여기에 Ollama를 통해 로컬에서 LLM을 실행하고, 약 300억 개 파라미터를 가진 Qwen3-coder 모델을 연결함으로써, 클라우드 의존 없이도 비교적 고성능의 코딩 지원이 가능해집니다.
설치 과정은 비교적 명확하지만, 일정 수준 이상의 하드웨어 성능이 요구됩니다.
Ollama를 먼저 설치한 뒤 Qwen3-coder 모델을 선택하면 최초 프롬프트 입력 시 약 17GB에 달하는 모델 파일이 다운로드됩니다.

이후 Ollama의 로컬 API를 외부 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 설정하고, Goose에서 해당 Ollama 인스턴스와 모델을 지정하는 방식입니다.
전체 과정은 Mac, Windows, Linux 환경에서 모두 가능하나, 대형 모델을 원활히 사용하려면 충분한 메모리와 저장 공간이 필요합니다.

미국의 비즈니스 기술 뉴스 및 IT 기업 ZDNet의 선임기고 편집자이자 미국의 정책 자문관인 인공지능 혁신가 데이비드 게워츠(David Gewirtz)가 실행한 실제 테스트로 간단한 워드프레스 플러그인을 개발했다고 합니다.
초기 시도에서는 기능 요구사항을 완전히 충족하지 못했으며, 여러 차례의 피드백과 수정 지시를 거친 후에야 의도한 결과에 도달했다고 합니다.

총 다섯 번의 반복 끝에 동작하는 플러그인이 완성되었다고 합니다. 이는 한 번의 시도로 결과를 내는 일부 챗봇 기반 도구와 비교하면 아쉬운 부분으로 평가될 수 있습니다.
다만 Goose는 실제 코드 파일을 지속적으로 수정·누적하기 때문에, 반복 과정 자체가 코드 품질 개선으로 이어진다는 점에서 에이전트형 도구로서 가능성은 있다고 합니다.

성능 측면에서는 고사양 환경에서 비교적 긍정적인 평가가 나왔습니다.
충분한 메모리를 갖춘 최신 Mac 환경에서는 다수의 개발·그래픽 애플리케이션을 동시에 실행한 상태에서도 응답 지연이 크게 체감되지 않았으며, 로컬 실행임에도 불구하고 클라우드 기반 하이브리드 도구와 유사한 반응 속도를 보였다고 합니다.

반면, 16GB 메모리 수준의 시스템에서는 대형 모델 사용 시 속도 저하가 두드러질 수 있어, 이 경우 더 작은 모델이나 강한 양자화 설정을 권장합니다.

이 스택의 가장 큰 장점은 비용과 개인정보 보안 입니다.
사용료나 토큰 제한이 없고, 코드가 외부 서버로 전송되지 않기 때문에 민감한 프로젝트나 개인 개발 환경에 적합합니다.

반면, 모델 관리와 저장 공간 확보, 성능 튜닝 등 운영 부담은 전적으로 사용자에게 귀속됩니다.
또한 대규모 리팩터링이나 복잡한 다중 언어 프로젝트에서는 여전히 명확한 지시, 테스트 코드, 그리고 사람의 검토가 필수입니다.

종합적으로 볼 때, Goose·Ollama·Qwen3-coder 조합은 일상적인 기능 개발, 플러그인 제작, 유틸리티 스크립트 작성과 같은 작업에서는 충분히 실용적인 수준에 도달할 수 있다고 합니다.

최고 수준의 속도, 정교한 가드레일, 엔터프라이즈 통합 기능이 필요한 경우에는 클로드 코드(Claude Code)같은 상용 AI 코딩 도구가 유리할 수 있으나, 비용 절감과 데이터 보안이라는 측면에서 이 완전 로컬 방식은 이미 진지하게 고려할 만한 선택지인 것 같습니다.
※ 기사 내용 참조
[ZDNET] I tried a Claude Code rival that's local, open source, and completely free - how it went | by David Gewirtz | Feb. 8, 2026 at 6:16 p.m. PT | https://www.findarticles.com/free-local-coding-agent-challenges-claude-code/
[FindArticles] Free Local Coding Agent Challenges Claude Code | by Gregory Zuckerman | February 2, 2026 3:04 pm | https://www.findarticles.com/free-local-coding-agent-challenges-claude-code/
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