로컬 모델로 ego (lite)를 사용하는 방법

Windows에서 Ollama로 로컬 Qwen을 설정하고 Agent Harness에 연결한 뒤 ego-browser로 브라우저 작업을 완료합니다.

이 튜토리얼에서는 Windows에서 로컬 Qwen 모델을 ego (lite)에 연결합니다. 녹화 영상에서는 DeepSeek Harness와 Qwen3.5 9B Local Demo라는 이름의 모델을 사용해 Airbnb에서 도쿄 숙소를 검색하고 숙소 세 곳을 반환합니다.

설정은 세 부분으로 이루어집니다. Ollama가 모델을 실행하고, Agent Harness가 대화를 관리하고 도구를 실행하며, ego (lite)가 ego-browser Skill로 웹 페이지를 엽니다. 모델을 다운로드하는 것만으로는 브라우저에 연결되지 않습니다.

도구 호출을 지원하고, ego-browser를 불러올 수 있으며, ego (lite)가 설치된 Windows 컴퓨터에서 그 명령을 실행할 수 있다면 다른 로컬 모델과 Harness를 사용해도 됩니다.

시작하기 전에: 소프트웨어 준비

같은 Windows 컴퓨터에 다음 애플리케이션을 설치하세요.

Windows용 Ollama: 모델을 다운로드하고 로컬에서 실행합니다. 설치 후 애플리케이션을 열고 계속 실행해 두세요.
Agent Harness: 녹화 영상에서는 DeepSeek Harness를 사용합니다. 로컬 Ollama 또는 OpenAI 호환 모델 연결과 로컬 명령 실행을 지원해야 합니다.
ego (lite): Harness가 ego-browser Skill을 불러올 수 있도록 설치하고 초기 설정을 완료하세요. 그런 다음 Harness를 완전히 종료했다가 다시 열고 새 세션을 시작하세요.

처음 모델을 다운로드할 때와 탐색할 웹사이트에 접속할 때는 인터넷 연결이 필요합니다. 모델 추론은 로컬에서 실행할 수 있지만, 브라우저는 그대로 온라인 페이지에 접속합니다.

Ollama로 로컬 모델 설정

설정 영상에서는 Ollama 웹사이트를 열고 qwen3.5를 검색한 뒤 모델 제품군과 사용 가능한 크기를 살펴봅니다. 아래 단계에 따라 이 튜토리얼에서 사용하는 9B 버전을 설치하고 연결하세요. 영상에는 모델 다운로드와 Harness의 제공자 구성 과정이 나오지 않습니다.

1. Ollama 확인 및 Qwen 다운로드

Windows Terminal에서 PowerShell을 열고 다음을 실행하세요.

ollama --version
ollama list
ollama pull qwen3.5:9b
ollama list

다운로드가 끝날 때까지 기다리세요. 마지막 목록에 qwen3.5:9b가 있어야 합니다. 제품군의 기본 태그에 의존하지 말고 명시적인 :9b 태그를 사용해야 의도한 크기를 다운로드할 수 있습니다. 다운로드할 수 있는 항목과 모델 세부 정보는 공식 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다. 다운로드 크기가 실행에 필요한 전체 메모리는 아니므로, 모델의 컨텍스트와 다른 애플리케이션을 위한 메모리를 추가로 남겨 두세요.

PowerShell에서 ollama를 찾을 수 없다면 Ollama 설치를 완료하고 새 터미널을 여세요. 서비스에 연결할 수 없다면 Windows 시작 메뉴에서 Ollama를 여세요. 설치와 서비스에 관한 자세한 내용은 Windows 설정 안내를 참고하세요.

2. 컨텍스트 길이 설정

브라우저 작업을 하다 보면 지시, 페이지 텍스트, 도구 결과가 계속 쌓입니다. 컴퓨터에 사용 가능한 메모리가 충분하다면 Ollama 애플리케이션 설정에서 컨텍스트 길이를 64k 이상으로 설정하세요. Ollama의 컨텍스트 길이 안내는 에이전트 작업에 최소 64,000 토큰을 권장하며, 이에 필요한 추가 메모리도 설명합니다.

CLI만 설치한 경우에는 대신 PowerShell에서 다음 명령으로 서비스를 시작할 수 있습니다.

$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH = "65536"
ollama serve

이 명령은 실행 중인 Ollama 애플리케이션 대신 사용합니다. 같은 포트에서 두 번째 서비스가 시작되지 않도록 먼저 트레이 애플리케이션을 정상적으로 종료하세요. 이 PowerShell 창은 열어 두고 이후 명령은 다른 터미널에서 실행하세요. 위의 환경 설정은 이 터미널 세션에만 적용되므로, 새 CLI 서비스를 시작할 때는 다시 설정하세요.

3. 모델 응답 확인

PowerShell에서 다음을 실행하세요.

ollama run qwen3.5:9b

Reply with one sentence to confirm you are ready. 같은 짧은 메시지를 보내세요. 응답을 기다린 다음 /bye를 입력해 모델 채팅을 종료합니다. Ollama는 계속 실행해 두세요.

이 단계에서는 모델이 텍스트를 생성할 수 있는지 확인합니다. 브라우저 연결은 아래 작업을 실행할 때 확인합니다.

4. Harness를 로컬 Ollama에 연결

Harness가 지원하는 모델 또는 제공자 구성에서 로컬 연결을 추가하세요. OpenAI-compatible 연결이라면 Ollama의 호환성 문서에 나온 다음 값을 사용하세요.

필드	값
제공자 이름	`Ollama`처럼 알아보기 쉬운 이름
API 유형	OpenAI-compatible
Base URL	로컬 Ollama 연결 주소
모델 ID	위에서 다운로드한 공식 모델의 경우 `qwen3.5:9b`
표시 이름	`Qwen3.5 9B`처럼 알아보기 쉬운 이름
API 키(클라이언트에서 요구하는 경우)	자리 표시자로 `ollama` 입력. 로컬 Ollama는 이 값을 무시합니다

Harness가 지원하는 설정이나 구성 파일에서 제공자를 추가하세요. 설치된 Harness가 지원하는 파일 형식을 사용하고, 제공자를 추가할 때 관련 없는 설정은 그대로 유지하세요.

ollama list에 표시된 모델 ID를 정확히 사용하세요. 표시 이름만으로는 Ollama 모델이 만들어지거나 이름이 바뀌지 않습니다.

Harness의 Ollama 연동에서 요구하는 로컬 연결 주소를 사용하세요. 제공자를 저장하기 전에 Harness가 네이티브 Ollama 연결을 요구하는지, OpenAI 호환 연결을 요구하는지 확인하세요.

구성을 저장하고 Harness의 모델 선택기에서 로컬 모델을 선택하세요. 녹화 영상에서는 메시지 입력창 아래에 Qwen3.5 9B Local Demo가 이미 선택되어 있습니다. 이것은 표시 이름이므로, 직접 연결을 구성할 때는 ollama list가 반환한 모델 ID를 사용하세요. Harness마다 제공자 설정이나 구성 파일이 다르므로, 사용하는 Harness가 지원하는 설정 방법을 따르세요.

로컬 모델을 선택한 상태로 Harness에서 짧은 테스트 메시지를 보내세요. 응답이 생성되는 동안 다른 터미널에서 다음을 실행하세요.

ollama ps

실행 중인 모델과 CONTEXT 값을 확인하세요. 목록이 비어 있다면 현재 로드된 모델이 없다는 뜻이므로, 응답이 생성되는 동안 다시 확인하세요. 이렇게 하면 저장만 된 모델 항목과 Ollama에서 실제로 실행 중인 모델을 구분할 수 있습니다.

1단계: 세션 권한 설정

로컬 Qwen 모델을 선택한 상태에서 메시지 입력창 아래의 권한 메뉴를 여세요. 녹화된 DeepSeek Harness 화면에서는 Workspace Write에서 Full access로 전환하고, I understand the risks and want to continue를 선택한 다음 Enable Full access를 선택합니다.

이 권한은 컴퓨터에서 도구를 실행하기 위한 Harness 권한이며, Ollama의 모델 구성과는 별개입니다. 다른 Harness를 사용한다면 그에 해당하는 로컬 명령 권한을 선택하고 승인 요청을 검토하세요.

2단계: ego-browser Skill 불러오기

새 세션을 시작하세요. /ego-browser를 입력하고 슬래시 명령 선택기에서 ego-browser를 선택한 뒤, 공백을 하나 넣고 같은 메시지에 작업을 입력하세요. 로컬 Qwen 모델이 그대로 선택되어 있는지 확인한 다음 메시지를 보내세요.

녹화 영상에서는 Airbnb에서 도쿄 숙소를 검색해 저렴한 옵션 세 곳을 찾도록 에이전트에게 요청합니다. 다음 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

ego-browser를 사용해 Airbnb에서 일본 도쿄의 숙소를 검색해 주세요. 저렴한 숙소 세 곳을 비교하고, 각 숙소의 링크와 페이지에 표시된 가격을 알려 주세요.

3단계: 로컬 모델에게 작업 맡기기

Qwen은 Harness를 통해 다음 동작을 생성합니다. Harness는 ego-browser 명령을 실행해 ego (lite) Space에서 Airbnb를 열고, 검색 필터를 적용하고, 숙소 목록을 읽습니다. 에이전트 Space로 전환하면 브라우저 동작을 지켜볼 수 있으며, 사용자의 탭은 사용자 Space에 그대로 남아 있습니다.

작업이 끝날 때까지 Ollama와 Harness를 계속 실행해 두세요. 모델이 작업을 이어가려면 로컬 추론 서비스와 Harness의 도구 실행이 모두 필요합니다.

4단계: 결과 확인

녹화된 작업은 Harness 대화에 숙소 세 곳, 링크, 가격 정보가 담긴 표가 표시되면서 끝납니다. 에이전트가 연 브라우저 페이지는 ego (lite)에 그대로 남아 있으므로, 반환된 링크를 열어 답변과 비교할 수 있습니다.

문제 해결

Ollama에 연결할 수 없거나 모델이 없음

Ollama를 열고 ollama list를 실행해 qwen3.5:9b가 있는지 확인하세요. 다시 시도하기 전에 다운로드를 완료하세요. 서비스는 실행 중인데 Harness가 연결하지 못한다면 연결 유형, Base URL, 정확한 모델 ID를 위 표와 비교해 확인하세요.

Harness에 모델이 표시되지 않음

로컬 제공자 구성을 저장하고, Harness가 모델 목록을 새로 고치지 않으면 Harness를 다시 시작하세요. 제공자가 실행 중인 Ollama 서비스에 연결할 수 있는지 확인하세요. Ollama 목록에 있는 모델이라도 Harness의 제공자 연동으로 추가되거나 인식되어야 합니다.

모델은 응답하지만 브라우저가 움직이지 않음

Harness가 ego-browser를 불러왔고 도구 호출을 실행하고 있는지 확인하세요. Skill이 없다면 ego (lite) 초기 설정을 완료하고 Harness를 다시 시작하세요. 로컬 실행 권한과 대기 중인 승인 요청을 검토하세요. Harness는 ego (lite)와 같은 Windows 컴퓨터에서 명령을 실행해야 합니다.

작업이 느리거나 메모리가 부족하거나 중간에 멈춤

다시 시도하기 전에 Harness나 Ollama에 표시된 오류를 확인하세요. 메모리를 많이 쓰는 불필요한 애플리케이션을 닫고 더 작은 브라우저 작업부터 시작하세요. 응답이 생성되는 동안 ollama ps로 로드된 모델과 컨텍스트를 확인하세요. 더 작은 모델을 선택한다면 그 모델을 다운로드하고 Harness의 모델 ID도 함께 바꾸세요. 이 모델도 도구 호출을 지원해야 합니다.

Airbnb에서 로그인을 요청함

에이전트 Space를 열고 로그인이나 확인 절차를 직접 완료한 다음 에이전트에게 계속 진행하도록 요청하세요.