폐쇄망 AI 코딩 도입: 로컬 모델부터 실행 검증까지

폐쇄망에서 AI 코딩 에이전트를 사용하려면 로컬 모델, 코드 실행 환경, 필요한 패키지를 사전에 준비해야 합니다. 모델을 서버에 올리는 것만으로 모든 개발 작업을 수행할 수 있는 것은 아닙니다. 코드 작성은 가능해도 필요한 의존성이 없으면 빌드나 테스트가 멈출 수 있습니다.

Wissly Code는 사내 서버의 로컬 LLM으로 코드를 작성·수정하고 격리된 실행 환경에서 실행하는 AI 코딩 에이전트입니다. 필요한 구성 요소를 미리 반입하면 요청 처리, 코드 실행, 앱 화면 확인을 사내 서버에서 진행할 수 있습니다.

네 가지 구성 요소를 따로 준비하세요

구성 요소	준비할 내용	사내에서 확인할 동작
로컬 모델	모델 파일, 실행 방식, 사용 조건	외부 모델 호출 없이 요청 처리
실행 환경	런타임 이미지와 언어 도구	코드 실행, 빌드, 테스트
패키지	작업에 필요한 라이브러리와 의존성	외부 다운로드 없이 설치 또는 실행
프로젝트	코드, 개발 문서, 테스트 입력	파일 읽기·수정·결과 확인

Wissly Code의 기본 실행 환경은 Node.js와 Python을 지원합니다. Java 같은 추가 도구가 필요한 작업은 실행 환경 이미지에 도구를 준비해야 합니다. 새 작업에서 요구하는 패키지가 있으면 사내 패키지 저장소를 쓰거나 사전 설치하는 방식으로 준비합니다.

모델과 실행 환경의 외부 연결을 각각 확인하세요

모델이 로컬에 있어도 개발 도구가 패키지, 원격 폰트, 외부 API를 요청할 수 있습니다. 테스트할 업무가 인터넷 연결을 전제로 하지 않는지 확인하세요.

예를 들어 모델 실행에 Ollama를 사용한다면 로컬 전용 실행 설정을 확인할 수 있습니다. 이는 모델 실행 도구의 설정 예시이며, 프로젝트 패키지와 앱의 네트워크 요청은 별도로 확인해야 합니다.

외부 연결을 차단한 상태에서 요청을 처리하고, 앱을 실행하고, 미리보기까지 열어 보세요. 연결 실패가 발생하면 모델 호출, 패키지 다운로드, 앱 데이터 요청 중 어디에서 생겼는지 구분합니다.

첫 작업은 의존성이 적은 것으로 고르세요

초기 시험에는 작은 계산 도구나 CSV 집계 스크립트처럼 입력과 기대 결과가 분명한 작업이 적합합니다. 데이터베이스 접속이나 여러 내부 시스템 연동을 첫 단계부터 포함하면 준비되지 않은 연결 때문에 에이전트의 작업 자체를 평가하기 어려워집니다.

예시로 “샘플 CSV에서 담당자별 접수 건수를 집계하고 결과를 화면에 표시한다”는 작업을 고를 수 있습니다. 파일 형식, 열 이름, 결과 예시, 오류 처리 조건을 함께 제공합니다. 실제 업무 데이터를 사용하기 전에 테스트 파일로 결과를 확인하세요.

실행 환경의 권한과 자원을 정하세요

코드가 실행되는 범위, 읽고 쓸 수 있는 파일, 허용되는 네트워크와 자원을 정합니다. 컨테이너라는 이름만으로 모든 실행 조건이 정해지는 것은 아닙니다. Docker의 자원 제한처럼 CPU와 메모리의 사용 조건도 런타임 구성에서 확인할 항목입니다.

Wissly Code가 파일을 읽고 수정하는 범위는 선택한 프로젝트 폴더입니다. 조직에서 사용하는 실행 환경의 설정과 접근 조건은 도입 전에 확인하세요. 장시간 실행되거나 자원을 많이 사용하는 작업을 어떻게 중단하고 다시 시작할지도 운영 담당자와 정합니다.

자동완성과 코딩 에이전트는 시험할 작업이 다릅니다

IDE에서 다음 줄을 제안받는 도구와 여러 파일을 읽고 수정한 뒤 실행 결과를 확인하는 코딩 에이전트는 역할이 다릅니다. 로컬 LLM 코딩을 도입할 때는 개발자가 원하는 도움의 범위를 먼저 정하세요. 기존 코드 설명, 오류 수정, 테스트 작성, 작은 업무 앱 제작을 같은 평가 항목으로 묶으면 필요한 실행 환경을 놓치기 쉽습니다.

맡길 작업	준비할 자료	결과에서 확인할 점
기존 코드 설명	코드와 개발 문서	실제 파일에 근거한 설명
오류 수정	재현 조건과 실패 로그	재현됐던 오류와 회귀 동작
테스트 작성	동작 기준과 경계 사례	요구사항을 검증하는 테스트
업무 앱 제작	샘플 입력과 결과 예시	입력 오류·출력값·실제 화면

기존 프로젝트는 지원 범위 안에서 나누세요

Wissly Code의 기존 코드 불러오기는 UTF-8 텍스트 기준으로 파일당 200KB, 프로젝트당 1,000개 파일과 총 5MB 범위입니다. 큰 시스템은 업무 모듈을 나눠 적용하고, 바이너리와 생성된 결과물 대신 필요한 코드와 개발 문서를 준비하세요. 이 범위가 전체 저장소를 무제한으로 처리한다는 의미는 아닙니다.

첫 시험에는 오류가 재현되는 입력과 기대 결과를 함께 넣으세요. 수정된 코드의 차이를 검토하고, 기존 동작의 테스트와 앱 미리보기를 확인합니다. 모델이 테스트를 통과했다고 설명하는 것과 실제 실행 로그가 있는 것은 다릅니다. 제품 화면의 변경 파일과 실행 결과를 직접 읽어야 합니다.

반입 후에는 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요

로컬 모델로 새 요청을 시작합니다.
프로젝트의 파일과 개발 문서를 읽게 합니다.
필요한 코드 작성을 요청합니다.
실행·빌드·테스트 결과를 확인합니다.
수정된 파일과 앱 미리보기를 살펴봅니다.
같은 환경에서 새 작업도 시작할 수 있는지 확인합니다.

결과가 나오면 바뀐 코드와 출력값을 검토하세요. 운영 배포에 필요한 설정이나 문서를 작성할 수 있지만, 실제 배포는 결과 검토 후 사내 CI/CD에서 진행합니다.

도입 전에 전달할 정보

Wissly Code 도입을 검토할 때는 인터넷 연결 조건, 사용 언어, 기존 프로젝트 형식, 실행에 필요한 패키지, 맡길 첫 작업을 정리해 도입 문의를 남기면 준비 사항과 이용 방법을 논의할 수 있습니다.

기존 시스템을 대상으로 시작하려면 기존 프로젝트 적용 가이드를, 현업 도구 제작이 목표라면 CSV 업무 도구 제작을 함께 살펴보세요.