Paperclip AI로 에이전트 팀을 구성하고, 로컬 LLM(Qwen)으로 운영 자동화 에이전트를 만들었더니 이슈 하나만 던져도 AI 팀이 알아서 굴러가기 시작했다.
바쁘시면 이것만 읽어도 돼요:
Paperclip AI + Claude Code + Qwen2.5-Coder로 AI 팀 구성, 에이전트끼리 이슈를 주고받으며 실제로 일하는 구조 완성
tool call이 필요한 자동화는 모델 선택이 전부 — Gemma는 안 되고 Qwen은 됨
Hermes 64K 컨텍스트 요구 vs M5 Air 32K 한계, 설정값으로 우회 가능
AI한테 이슈 하나만 던지면 팀이 굴러감 — 에이전트끼리 협업 구조만 만들어두면 됨
공식 API가 막혀도 포기하지 말 것 — 소스코드 → DB 직접 접근으로 해결
궁극적 목표: 내가 승인만 하고 나머지는 AI 팀이 알아서 하는 구조
🎯 이런 분들께 도움돼요
AI 에이전트 팀을 실제로 굴려보고 싶은 분
코딩 없이 AI 자동화를 구축하고 싶은 직장인
😫 문제 상황 (Before)
중국어 텍스트가 있는 검은색 화면의 스크린샷
📸 Paperclip 대시보드 전체 화면
강의에서 바이따오웬님의 발표를 듣다가 눈이 번쩍 뜨이는 순간이 있었다.
"Paperclip으로 AI 에이전트끼리 회의를 시켰는데, 그 과정 자체가 특허가 될 수 있다"는 이야기였다.
AI가 혼자 일하는 게 아니라 서로 의견을 주고받으면서 일하는 구조. 그게 너무 흥미로웠다.
나는 그때까지 Hermes를 혼자 쓰고 있었다. 크론이 실패하면 Discord에 알림이 오고, 내가 직접 확인하고, 직접 재실행하고. 자동화를 해뒀는데도 결국 내가 중간에 껴있는 구조였다.
"AI 팀을 만들면 이 중간 단계를 없앨 수 있지 않을까?"
그게 시작이었다.
🛠️ 사용한 도구
메인 도구: Claude Code (claude-sonnet-4-6)
에이전트 플랫폼: Paperclip AI (로컬 설치)
로컬 LLM: Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-MLX (LM Studio, Apple M5 Air)
에이전트 프레임워크: Hermes Agent CLI
특이사항: Paperclip 공식 API가 막혀있는 부분은 PostgreSQL DB 직접 접근으로 해결
🔧 작업 과정
AI 팀 설계 — 누가 무슨 일을 맡을까
강의 후 바로 Claude Code를 열었다.
제일 관심있었던건 paperclip으로 회사 만들어서 운영하고
메타버스 형태로 화면도 볼 수 있는 부분이었어
하나씩 파고들어줘
Claude가 Paperclip GitHub를 분석해서 로컬 설치 방법을 찾아줬다. npx paperclipai run 명령어 하나로 로컬에 Paperclip 서 버를 띄울 수 있었다.
그 다음은 팀 구성이었다. 어떤 AI에게 무슨 일을 맡길지.
ceo 에이전트나 개발자 등은 클로드 코드 CLI 연결하고 싶고
그외의 연결성만 필요한 부분에는 로컬 llm 연결해도 될 것 같아
gpt도 플러스 모델 쓰고 있어서 codex 연결도 가능해
한국 TV 채널의 스크린샷
📸 Paperclip Configuration 탭 — 운영 자동화 에이전트의 어댑터가 HERMES LOCAL + qwen2.5-coder-7b-instruct-mlx로 설정
결론은 이렇게 나왔다:
콘텐츠 전략가 → Codex (기획·전략 담당)
콘텐츠 크리에이터 → Claude (글쓰기 담당)
Lead Developer → Claude (개발 담당)
운영 자동화 → 로컬 Qwen (24시간 자동 처리 담당)
첫 번째 벽 — Gemma는 tool call을 못 한다
팀 구성을 마치고 운영 자동화 에이전트를 만들려는 순간 문제가 생겼다.
처음에 Hermes 기본 모델인 Gemma-4-e4b로 운영 자동화를 연결하려 했는데, 아무리 해도 실제 행동을 하지 않았다. Claude에게 물어봤다.
gemma로 paper clip 연동해서 할만한게 뭐가 있을지 체크해줘
돌아온 답변이 핵심을 짚었다. Gemma-4-e4b는 4B짜리 소형 모델이라 tool call(도구 호출) 자체가 불안정하다는 것. 크론 재실행, Discord 알림, 이슈 댓글 같은 실제 행동을 시키려면 tool call이 필수인데, Gemma로는 아무것도 할 수 없는 구조였다.
qwen으로 툴콜을 진행해서 해볼까?
LM Studio에 이미 Qwen2.5-Coder-7B가 올라가 있었다. 코딩 특화 7B 모델이라 tool call이 안정적으로 동작한다는 걸 확인했다.
두 번째 벽 — 컨텍스트 설정의 함정
Qwen으로 바꾸자마자 새 오류가 떴다.
● 모델 뭐써?
Initializing agent...
Failed to initialize agent: Model qwen2.5-coder-7b-instruct-mlx has a context window
of 32,768 tokens, which is below the minimum 64,000 required by Hermes Agent.
