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Ask HN: AI 에이전트 셋업 설문 319점, 336개 댓글에 Claude Code와 OpenClaw, 로컬 125B 모델까지

eggbrain이 HN에 올린 '현재 AI 에이전트 셋업은?' 질문 글이 319점과 336개 댓글을 모음. 구독, API와 로컬 모델, 코딩 하네스, 오케스트레이션, 에이전트 플랫폼 5개 항목으로 나눠 물음.
가장 자주 나온 조합은 Claude Code에 Opus 5.5이고, 월 20달러 단일 구독부터 Anthropic 100달러 계정 두 개에 Gemini 100달러를 더한 구성까지 나옴. 200달러 단일 계정은 주간 한도가 늘지 않는다는 지적도 있음.
하네스는 기본 CLI에서 OpenClaw, Pi, Herdr, OpenCode 등으로 갈라지고, 오케스트레이션은 Paseo나 공개하지 않은 자체 제작 도구를 직접 짜는 쪽이 많음.
로컬 자체 호스팅을 택한 사용자는 64GB M1 Max에서 OpenClaw로 27B가 한계라며 직접 데몬을 만들어 125B A3B 모델을 SSD 스트리밍으로 30 tok/s로 돌림.
OpenRouter로 여러 모델을 갈아 쓰거나 Kimi K3.1, GLM-5.3, DeepSeek v4.1 Flash 같은 오픈 웨이트 모델로 월 100유로 안쪽을 유지한다는 답변이 있는 반면, 구독도 하네스도 쓰지 않고 손으로 코드를 쓴다는 답변도 있음.

Hacker News 의견들

나는 아직 에이전트 셋업이라고 할 게 없음. Copilot으로 언어 변환이나 검색 정도만 하고 새 코드는 맡기지 않음. Claude가 이제 쓸 만해졌다는 건 인정하는데, 계정을 이유 없이 끊는다는 평이 무서워서 못 넘어가고 있음.

Opus 5.5 나오고 나서 Cursor랑 Codex 다 버리고 Claude IDE 하나만 씀. 스킬은 다 지우고 medium으로 두고 대충 고급진 요구만 던지면 알아서 서브에이전트를 만드는데, 제일 큰 요령은 '완성된 상태가 어떤 모습인지' 구체적으로 알려주는 거임.

기본 Claude Code나 Codex를 그대로 쓰는 사람들이 결국 최신 에이전트 기능을 제일 먼저 챙긴다고 봄.

동시에 5개까지는 하루가 한계고 3개면 일주일 내내 가능함. 대신 주말은 머리 정리하는 데 다 씀.

같은 경로로 왔는데 나는 스킬을 아직 씀. Claude Code의 remote-control 기능 때문에 유지하고 있음. 클라우드 GPU는 WebGPU를 제대로 지원하지 않아서 실제 머신에서 돌리는 게 낫고, 폰에서 그걸 하는 제일 쉬운 방법이 이거임.

llm-desktop-electron에 OpenRouter 붙여서 씀. Claude는 좋아하는데 Anthropic이 너무 비싸고 제약도 심함.

주로 Pi에 여러 모델을 물려 쓰는데 GPT 5.6 계열이 많고, 오픈 웨이트나 싼 모델을 최대한 돌려씀.

전부 openclaw로 옮겼고 Codex랑 Claude에 각각 200달러 구독을 쓰고 있음. 'Y가 일어나면 X 한다'를 푸는 게 강력한데 배관 작업이 노가다라 grokbots로 갈아탈까 고민 중임.

20달러 Claude 구독 하나 쓰고 메인 모델은 DeepSeek flash를 API로 돌림. Claude Code CLI를 OpenShell 안에서 쓰는 UX가 좋아서 계속 씀.

개인은 Claude Ultra, 회사는 Claude Max에 Codex 100달러/월까지 씀. OpenRouter랑 DeepSeek도 같이 쓰고, 에이전트 감시는 공개 안 한 자체 제작 도구로 정착했음.

Opencode Go Plus, Mistral Pro, Kimi를 섞어서 월 100유로 정도 씀. Kimi는 정리하려고 하고 오케스트레이션은 Paseo에 직접 쓴 플러그인으로 돌림.

Herdr, Pi, OpenRouter 조합인데 꽤 오래 이 이상이 필요 없다고 느낌.

Anthropic 100달러 계정 두 개랑 Gemini 100달러 하나 씀. 200달러 단일 계정은 주간 한도가 안 올라가니 조심해라. 세션 3개를 넘기면 캐시 관리가 불안해서 30분에서 45분마다 각 세션에 말을 걸게 됨.

OpenClaw랑 Letta는 그냥 AI한테 이메일 보내는 느낌이었음. 64GB M1 Max에서 27B밖에 안 돌아가서 직접 데몬을 만들었고, 지금은 SSD 스트리밍으로 125B A3B를 30 tok/s로 돌림. Aider는 코딩에, exa는 검색에 씀.

Raven이라는 메타 하네스 위에서 돌리는데 오케스트레이터가 다른 하네스로 일을 넘김. LLM이 LLM한테 일을 시키게 하는 게 가치가 큼. 구현할 때 손 대는 지점을 줄이는 게 목표임.

몇 년 동안 이것저것 다 써보고 Cursor, Grok, Grok Bot 통합 플랜 월 200달러에 정착했음. 코딩은 herdr에서 하고 나머지 잡일은 Grok Bot이 다 처리해줌.