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2026년 AI 에이전트 실무 프로젝트 구축 전략
로컬 환경과 저비용 API를 병행하여 에이전트 루프의 실패 지점을 추적하는 실무 역량이 중요.
요약
2026년 기준 에이전트 프로젝트 포트폴리오를 준비하려면 로컬 환경의 Ollama나 LM Studio를 활용해 소형 모델의 기본기를 다지는 것이 권장된다. DeepInfra와 같은 종량제 호스팅 서비스를 이용하면 저렴한 비용으로 다양한 오픈 웨이트 모델을 교체하며 실험할 수 있어 효율적이다. 실무 면접에서는 단순히 어떤 API를 사용했는지보다 에이전트 루프에서 발생한 문제 해결 능력과 디버깅 과정이 더 중요하게 다뤄진다. 따라서 도구 호출의 신뢰성 확보, 컨텍스트 오버플로우 대응, 재시도 로직 설계 등 실제 기술적 난관을 극복한 경험을 이력서에 구체적으로 담는 것이 핵심이다. 모델 자체는 프로젝트를 구현하기 위한 수단일 뿐이며, 기술적 문제 해결 스토리텔링이 채용의 당락을 결정한다.
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원문 제목 Building agent projects for the resume in 2026, deepinfra plus ollama covers both lanes for pocket change
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