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아들과 함께 만들어보는 인공지능(LLM) 로봇 만들기 프로젝트 — EP 9. 4개월 회고, 그리고 다음은 레고 EP 0를 쓰던 날, 책상 위에 반쯤 조립된 아크릴 샤시가 있었다. 한쪽 바퀴가 반대로 돌고 있었다. 지금은 그 로봇이 주방까지 혼자 걸어가서 물컵을 찾는다. 가져오지는 못하지만. 4개월이 걸렸다. 잘 된 것들 에이전트 하네스 방식이 효과 있었다 CLAUDE.md 기반으로 도메인 지식을 주입하는 방식이 생각보다 효과적이었다. 매번 컨텍스트를 설명하는 피로가 없어졌고, AI가 프로젝트 규칙을 지키면서 코드를 짰다. 처음에 10줄로 시작한 파일이 120줄이 됐는데, 그게 프로젝트 자체의 성장 기록이기도 했다. 아들이 8번의 프롬프트로 동작 하나를 완성했다 EP 5에서 쓴 그 장면이 이 프로젝트 전체에서 가장 기억에 남는다. 아들이 혼자 앉아서 여덟 번 프롬프트를 다듬어서 장애물 회피 동작을 완성한 날. 코드를 한 줄도 안 쳤다. 근데 "내가 짠 거야"가 틀리지 않았다. Apple Silicon 로컬 LLM 조합이 맞았다 M4 Pro에서 112 tok/s. 클라우드 API 지연 없이 LAN 안에서 0.5초 이내 응답. 이게 실제로 작동한다는 걸 확인했다. 집에서 로컬 LLM 서버를 운영하는 게 생각보다 현실적이었다. 예상과 달랐던 것들 아두이노 → Pi 전환이 생각보다 빨리 왔다 EP 6에서 노트북 브릿지를 쓰는 순간, "이건 임시방편"이라는 게 너무 명확했다. 처음 설계에서는 EP 7이 Pi 전환이지만, 솔직히 EP 4~5 시점부터 이미 전환하고 싶었다. 한 편에 하나씩 넣는 시리즈 구조 때문에 참았다. 비전 LLM이 생각보다 잘 됐다 EP 8에서 "주방 가서 물컵 찾아줘"가 세 번째 시도에 됐을 때 솔직히 놀랐다. 하드코딩 없이, 지도 없이, 카메라 하나로 공간을 인식하고 목표를 찾아가는 것—이게 7B 파라미터 모델에서 된다는 게 2년 전이었으면 믿기 어려운 일이었을 거...