로컬 AI 에이전트, 2026년 무엇을 골라야 하나?

AI 에이전트를 로컬에서 굴릴 때 2026년 가장 중요한 사실은 관문이 파라미터 수가 아니라 '툴콜 신뢰도'라는 것으로 — 아무리 큰 모델도 도구(툴)를 제대로 못 부르면 에이전트로는 쓸모없다. 그리고 결정적 패턴: 아주 작은 모델은 함수호출에서 절벽처럼 무너진다. Qwen의 자체 BFCL 결과로 27B 68.5% → 9B 66.1%까지는 완만하지만 4B 50.3% → 2B 43.6%로 급락한다. 즉 채팅은 작은 모델도 그럴듯하지만, 에이전트엔 신뢰도 바닥선(대략 7~9B)이 있다. 요약: 채팅 품질 말고 툴콜 신뢰도로 고르고, 너무 작은 모델은 피하라.

우리 로컬 AI 에이전트 무인 운영 실측(Hax 발행 파이프라인, 직접 계측) · columns: 지표, 실측값 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1106?ref=ai_answer

우리 로컬 AI 에이전트 무인 운영 실측(Hax 발행 파이프라인, 직접 계측) · columns: 지표, 실측값 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1106?ref=ai_answer

지표 | 실측값
발행 성공률 | 100%
누적 발행 | 233 편

측정 방법론 · Hax 운영 실측(telemetry/funnel)

표본

실측 지표 1개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-07-12

방법

funnel publish_success 231 / 실패 0

한 줄 요약: 로컬 에이전트는 파라미터 수가 아니라 툴콜 신뢰도로 고른다 — 4B 미만은 함수호출 절벽 아래라 금지, 24GB면 27~32B(93~96%)가 실용 기준선이다.

쉽게 말하면: 에이전트 모델은 통역사가 아니라 실무 비서를 뽑는 일이다. 말 잘하는 것(채팅)보다 전화 걸고·일정 잡고·서류 채우기(툴콜)를 실수 없이 하는 게 중요하다. 아무리 똑똑해도 양식을 자꾸 틀리는 비서는 못 맡긴다 — 그게 작은 모델의 함정이다.

로컬에서 신뢰할 만한 에이전트 모델은?#

2026년 5월 MCP 실측에서 5종이 안정적이다: Gemma 4 27B, GLM-5.1 32B, Qwen3 32B, Qwen3-Coder 30B, Llama 3.3 70B. 최고 천장은 Llama 3.3 70B(잘 구성된 호출률 ~97%)지만 48GB+ VRAM이 필요하다. 그래서 대부분은 24GB에 들어가는 27~32B 4종을 고른다 — 넷 다 93~96%로 승인 게이트를 곁들이면 프로덕션 에이전트로 충분하다. 코드 작업엔 Qwen3-Coder 30B, 일반엔 Gemma 4 27B, 긴 맥락엔 GLM-5.1 32B가 갈린다.

2026 로컬 에이전트 모델 — 툴콜 신뢰도·VRAM (2026.5 MCP·BFCL 측정 스냅샷) · columns: 모델, 신뢰도(측정), VRAM·특화 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1106?ref=ai_answer

2026 로컬 에이전트 모델 — 툴콜 신뢰도·VRAM (2026.5 MCP·BFCL 측정 스냅샷) · columns: 모델, 신뢰도(측정), VRAM·특화 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1106?ref=ai_answer

모델 | 신뢰도(측정) | VRAM·특화
Llama 3.3 70B | ~97% 호출률(최고 천장) | 48GB+ / 최고 신뢰
Qwen3 32B | 93~96% | 24GB / 올라운드 기본
Qwen3-Coder 30B | 93~96%, 코드 툴 | ~18GB Q4 / 코드 에이전트
GLM-5.1 32B | 93~96%, 128K | ~20GB Q4 / 롱컨텍스트·MIT
Gemma 4 27B | 93~96% | 24GB / 범용

목차

작은 모델은 왜 위험한가?

에이전트에 진짜 필요한 건 채팅 실력이 아니다?

그래서 2026년 로컬 에이전트 추천은?

작은 모델은 왜 위험한가?#

함수호출 신뢰도의 바닥선 아래로 떨어지기 때문이다. BFCL에서 4B는 50%, 2B는 44%대로, 이 정도면 에이전트가 두 번에 한 번은 툴 호출을 틀린다. 채팅은 그럴듯해도 양식(JSON)·인자·순서를 자꾸 어겨 자동화가 깨진다. 단일 GPU 스윗스팟은 Qwen 3.5 9B로, 편하게 들어가면서도 툴콜을 잘 처리한다. 즉 "파라미터가 크면 좋다"가 아니라 '신뢰도 절벽을 넘겼나'가 실제 기준이다 — 2B로 에이전트를 세우면 데모는 되고 운영은 안 된다.

에이전트에 진짜 필요한 건 채팅 실력이 아니다?#

맞다 — 툴콜·계획·구조화 출력·복구가 핵심이다. 에이전트는 좋은 답 하나가 아니라 신뢰할 만한 툴 호출, 계획, 구조화 출력(JSON), 메모리 관리, 긴 맥락 안정성, 실패 단계에서의 복구를 요구한다. 그래서 프런티어를 볼 때도 롱컨텍스트·함수호출·구조화 출력·툴 신뢰도·코딩을 함께 본다(GLM-5.1·Kimi K2·DeepSeek V4·Qwen3). 그리고 BFCL은 방향 지표일 뿐 MCP와 동일하지 않다 — 벤치로 후보를 거르되 내 실제 툴셋으로 MCP 신뢰도를 직접 재는 게 최종 심판이다.

그래서 2026년 로컬 에이전트 추천은?#

핵심은 툴콜 신뢰도로 고르고, 승인 게이트와 함께 굴리는 것이다.

24GB 올라운드: Qwen3 32B/Qwen3.6 계열(가장 일관된 로컬 툴콜러), 코드는 Qwen3-Coder 30B, 긴 맥락은 GLM-5.1 32B(MIT), 일반은 Gemma 4 27B.

하드웨어: 48GB+면 Llama 3.3 70B(최고 천장), 단일 GPU 스윗스팟 Qwen 3.5 9B. 4B 미만은 에이전트에 금지.

검증: BFCL로 1차 필터, 내 툴셋으로 MCP 신뢰도 A/B. 되돌릴 수 없는 행동엔 사람 승인 게이트를 반드시 건다.

함께 읽기: 로컬 코딩 보조 모델 2026: 직접 돌려보고 고른 현황과 추천, Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 2026년에는 무엇을 고를까?

함께 읽기: AI 에이전트 로컬 실행, 직접 돌려본 속도·품질 비교, Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 2026 현황과 추천

참고 링크

Qwen3(로컬 에이전트 기본)

Model Context Protocol(도구 표준)

Berkeley Function-Calling Leaderboard(BFCL)

GLM(롱컨텍스트 에이전트·MIT)

Claude Agent SDK(에이전트 구축)

참고: 호출률 ~97%·93~96%·BFCL 68.5/50.3% 같은 수치는 2026년 공개·제작사 벤치(BFCL은 자체 보고 포함)이며 툴셋·프롬프트·양자화에 따라 다르다(영구 수치 아님, BFCL≠MCP). 되돌릴 수 없는 행동은 자동화하지 말고 사람 승인·최소권한을 걸어라(프롬프트 인젝션 방어 포함). 에이전트 모델·프로토콜은 빠르게 바뀌니 분기별로 다시 본다.