agentc, OpenAI 호환 /v1 엔드포인트로 Ollama를 구동하는 1MB 미만 코딩 에이전트
원문 제목 — agentc: a sub-1 MB coding agent that drives Ollama through its OpenAI-compatible /v1
📄 전문 번역
agentc는 Ollama를 기본 로컬 백엔드로 사용하는 미니멀하고 확장 가능한 코딩 에이전트로 GitHub를 통해 공개되었다.
첫 실행 시 Ollama를 탐지한 뒤 OpenAI 호환 /v1 엔드포인트를 통해 통신하며, 이는 다른 모든 OpenAI 스타일 제공자와 공유하는 단일 통신 경로다. /api/tags를 먼저 조회해 모델 선택기에 내장 카탈로그와 함께 모델 계열과 크기가 표시된다. --offline 옵션은 모든 네트워크 탐지를 비활성화하며, 탐지 결과는 24시간 동안 캐시되고 캐시 미스가 발생해도 치명적이지 않다.
에이전트 전체는 libc 없이 1MB 미만의 단일 정적 바이너리로, 시작 시 RSS는 약 0.7MB, 대기 시에는 약 2~4MB를 사용한다. MCP 클라이언트를 갖춰 로컬 MCP 서버도 동작한다.
라이선스는 MIT이며, 개발자는 어떤 모델과 가장 잘 또는 나쁘게 동작하는지에 대한 피드백을 구하고 있다. Linux는 엔드 투 엔드로 테스트되었지만 macOS와 Windows는 지금까지 CI에서만 실행되었으므로 두 플랫폼 사용자의 테스트를 요청한다. 바이너리는 Linux(x64, arm64, riscv64), Windows(x64, arm64), macOS(arm64)용으로 공개되어 있다.
💬 주요 댓글 번역 (2)
🔍 루키 분석
agentc는 1MB 미만 정적 바이너리로 구현된 경량 코딩 에이전트로, Ollama를 OpenAI 호환 /v1 엔드포인트를 통해 구동한다. 시작 시 RSS 약 0.7MB라는 낮은 메모리 사용량이 커뮤니티에서 주목받았으며, 작성자는 이 수치가 시작 대기 기준이고 사용 시에는 2~4MB가 된다고 보완 설명했다. Linux는 엔드 투 엔드 테스트를 마쳤으나 macOS와 Windows는 CI 테스트만 거친 상태여서 해당 플랫폼 사용자의 피드백을 요청하고 있다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
대기 상태에서 0.7MB를 유지한다는 게 놀랍다. 대부분의 터미널 에뮬레이터는 가만히 있는 것만으로도 그보다 많은 메모리를 잡아먹는다
좋은 지적이다. 다만 명확히 할 필요가 있다(수정됨). 그 수치는 시작 시 대기 상태 기준이며, 실제 사용이 시작되면 네트워크 호출, JSON 파싱, stdout, 에러 출력 등으로 약 2~4MB가 된다