일본 블로그 작성자 やかもち, Strata에 검색·코딩·이미지·영상 생성 도구 연결
일본 PC 블로그 ちもろぐ의 작성자 やかもち는 Strata에서 125B Qwen 3.8 Next Flash IQ3_S를 실행하고 검색·코딩 에이전트와 ComfyUI를 연결한 사례를 공개했습니다. Strata는 모델 추론을 맡고, 하네스와 플러그인·생성 프로그램이 검색, 코드 작성, 이미지·영상 생성을 이어갑니다. 작업은 RTX 5060 Ti의 VRAM 16GB와 시스템 메모리 64GB를 함께 쓴 개인 경험입니다.
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일본 PC 블로그 ちもろぐ의 작성자 やかもち는 2026년 11월 4일 로컬 추론 엔진 Strata의 설치와 활용 사례를 공개했습니다. 글은 VRAM 16GB의 RTX 5060 Ti와 시스템 메모리 64GB를 갖춘 PC에서 Qwen 계열 모델을 실행하고, 검색·코딩 에이전트와 이미지·영상 생성 도구를 연결한 과정을 다룹니다. 이 사례에서는 Strata가 모델을 실행하고, 하네스와 플러그인·생성 프로그램이 각 작업을 이어갑니다.
모델 실행과 검색 도구의 연결
Strata의 공식 README는 데스크톱 앱에서 모델을 선택해 대화하고, 터미널이나 OpenAI·Anthropic 호환 API를 통해 다른 도구와 연결하는 방법을 안내합니다. 이 사례에서 Strata는 모델을 로컬에서 실행해 요청에 답합니다. 여러 단계의 작업은 하네스가 도구를 호출해 처리하고, 이미지를 만들 때는 ComfyUI 같은 생성 프로그램이 모델과 워크플로를 사용합니다.
やかもち가 사용한 모델은 125B 매개변수의 Qwen 3.8 Next Flash로, IQ3_S 설정으로 양자화했습니다. 작성자가 제시한 추산표에서 이 설정에 필요한 VRAM과 시스템 메모리의 합은 약 65GB입니다. 실제 PC에는 RTX 5060 Ti의 VRAM 16GB와 시스템 메모리 64GB가 들어 있었습니다. 이 설정은 그래픽카드 메모리만 16GB인 환경이 아니라 두 메모리를 함께 사용하는 구성입니다. 작성자는 모델을 더 크게 압축한 설정에서 일본어가 어색해지거나 답변이 반복되는 현상도 경험했다고 적었습니다.
검색 작업에서 やかもち는 Strata에 기본으로 포함된 웹 검색 도구를 이용해 모니터 패널별 장단점과 일본에서 살 수 있는 게이밍 모니터를 조사하게 했습니다. 실사용 리뷰를 참고하라는 조건도 붙였지만, 약 20분을 기다려도 답변을 받지 못했습니다. 이후 Strata의 API 주소와 모델 정보, 인증 키를 DeepSeek Harness Desktop(DSH)에 등록하고 dsh-free-search 플러그인을 설치해 활성화했습니다.
첫 실행은 Output token limit reached 메시지와 함께 멈췄고, Strata 모니터 화면에는 문맥 사용량이 100%로 표시됐습니다. 작성자는 문맥 한도를 256K, 즉 262,144토큰으로 늘리고 모델을 다시 실행했습니다. 약 17분 뒤 보고서를 받았습니다. 두 번째 시도에서는 하네스와 검색 플러그인을 바꾸고 문맥 한도도 조정했습니다. 따라서 보고서가 나온 것은 이 변경들을 함께 적용한 구성에서의 경험입니다. 이 과정에서는 모델 실행과 별도로 검색 도구를 연결하고, 도구가 가져온 정보를 처리할 문맥 한도도 설정했습니다.
작업 지침에 따라 코드를 만드는 과정
코딩 작업에서 작성자는 작업 폴더에 AGENTS.md를 만들고, NVEncC를 이용한 동영상 변환용 데스크톱 GUI를 목표로 제시했습니다. 기술 스택은 C#과 Avalonia UI로 지정했지만, 인코더 실행에 Rust용 portable-pty 크레이트를 사용하라는 내용도 지침에 넣었습니다. 작성자는 이 모순을 일부러 만들었다고 설명합니다. 에이전트는 충돌을 발견해 지침에 보충 내용을 적은 뒤 작업을 이어갔습니다.
작성자는 에이전트가 .NET SDK 등 개발 도구를 설치하고 앱 코드를 작성해 완성했다고 기록했습니다. 작업 시간은 약 6시간 30초였습니다. 이 사례에서 프로젝트 지침과 작업 폴더는 목표와 제약을 전달하고, 하네스는 파일을 다루거나 개발 도구를 실행하는 역할을 맡았습니다. Strata에서 실행한 모델은 이 환경에서 코드를 작성하고 도구 호출을 이어갔습니다.
이미지와 영상은 생성 프로그램으로
이미지 생성에서는 에이전트가 ComfyUI 환경과 워크플로를 준비하고, 필요한 모델 파일을 내려받아 이미지를 만들었습니다. 작성자는 생성 결과를 참조 이미지와 비교하고, 조건에 맞지 않으면 다시 생성하도록 지시했습니다. MOSS Image를 이용한 사례에서는 모델이 학습하지 않은 캐릭터를 만들게 했지만, 작성자는 최종 이미지의 머리 모양과 의상이 원본과 충분히 닮지 않았다고 적었습니다.
영상 작업에서는 참조 이미지를 만들고 영상 생성 모델과 워크플로를 구성해 5초 분량 두 구간을 이어 10초짜리 결과물을 만들었습니다. 전체 작업에는 약 1시간 30초가 걸렸다고 작성자는 기록했습니다. 결과물의 두 구간 사이 연결은 매끄럽지 않았습니다. 영상 파일을 만든 것은 Strata 자체가 아니라, 에이전트가 호출한 생성 모델과 ComfyUI 워크플로였습니다.
이 작업 흐름에는 인터넷도 사용됐습니다. 검색 단계에서는 웹 검색 플러그인을 이용했고, 이미지 생성에 필요한 모델 파일은 Hugging Face에서 내려받았습니다. 이 사례에서 로컬은 Strata의 모델 추론이 이뤄지는 위치를 가리키며, 연결된 검색과 모델 다운로드는 네트워크를 이용했습니다.
자료: ちもろぐ / 정리·해설: Trawling