RAM 512MB~2GB 수준의 언어 특화 SLM 기반 오프라인 코딩 에이전트 설계

Context

범용 LLM의 거대 파라미터로 인한 고비용 인프라 의존성과 응답 지연 발생. 다국어 지원을 위한 모델 용량 낭비로 인해 저사양 하드웨어에서의 로컬 실행 및 실시간 UX 구현에 한계 노출.

Technical Solution

• 불필요한 타 언어 지식을 제거한 Language Specific SLM 구조를 통해 모델 경량화 및 도메인 전문성 강화
• 각 언어별 특화 데이터셋(Official Doc, Error-Fix pair, Changelog) 중심의 고밀도 학습으로 Version Awareness 확보
• Tiny Router 모델을 통한 파일 확장자 기반 모델 스위칭으로 다중 언어 환경 대응 및 메모리 효율 최적화
• 특정 언어 생태계(PEP, Idioms 등)에 집중한 학습을 통해 범용 모델 대비 정밀한 에러 분석 및 코드 제안 구현
• 로컬 런타임 환경 구성을 통한 데이터 프라이버시 확보 및 오프라인 추론 기반의 제로 레이턴시 UX 달성