로컬 LLM으로 만든 자율 에이전트 'Kiwi-chan'이 4시간 동안 2,283번의 행동 중 44%인 1,005번 성공했어요

로컬 LLM으로 만든 자율 에이전트 'Kiwi-chan'이 4시간 동안 2,283번의 행동 중 44%인 1,005번 성공했어요.

클라우드 API 없이 로컬 하드웨어에서 Qwen 35B 모델만으로 돌아가는 구조거든요. 봇이 블록 기반 환경을 자율 탐색하면서 이동 실패 시 스스로 복구 계획을 세우고, 좌표는 고정값 없이 매번 동적으로 계산해요.

44%라는 수치가 낮아 보일 수 있지만, 외부 의존 없이 순수 로컬 추론만으로 자율 에이전트를 굴리는 실험에선 의미 있는 결과예요. 클라우드 없이도 복잡한 행동 루프를 학습할 수 있다는 걸 보여준 사례거든요.