Provider와 model 선택
Portal의 Agent 생성·설정 흐름은 main, sub, fallback, heartbeat 역할별 model을 선택할 수 있습니다. 이 선택은 Agent가 실제로 호출할 provider credential, model catalog, runtime release와 함께 맞아야 합니다.
현재 권장 설정은 메인(main)과 하트비트(heartbeat)에 같은 제공자의 동일한 모델을 선택하는 것입니다. 새 Agent를 만들거나 기존 모델을 변경할 때 두 설정을 함께 확인하세요.
Cloud에서 관리하는 provider
| provider | Credential 형태 | Portal에서의 model 선택 방식 |
|---|---|---|
| Anthropic | API key 또는 setup token | 일반 selector의 provider. Agent binding은 API key만 허용됩니다. |
| OpenAI | API key | 일반 selector의 provider |
| OpenAI Codex | ChatGPT 로그인 또는 auth.json | 일반 selector의 provider. subscription 기반 candidate는 catalog 상태에 따라 표시됩니다. |
| Google Gemini | API key | 일반 selector의 provider |
| OpenRouter | API key | 일반 selector에서 catalog의 model을 통합해 표시할 수 있습니다. |
| Local LLM (Ollama) | server URL, 선택 model | local server 연결·test 뒤 선택 model을 역할에 자동 배정할 수 있습니다. API key는 지원하지 않습니다. |
| OpenAI-compatible | server URL, 선택 model, 필요 시 API key | local server 연결·test 뒤 선택 model을 역할에 자동 배정할 수 있습니다. |
Portal의 credential dialog는 Anthropic, OpenAI, OpenAI Codex, Google, OpenRouter, Local LLM의 여섯 service 선택지를 제공합니다. Local LLM 안에서 Ollama와 OpenAI-compatible server를 구분하므로, runtime provider identifier는 표처럼 일곱 가지가 됩니다. Portal의 hosted provider selector는 앞의 다섯 hosted provider를 기준으로 동작합니다.
API key 발급은 Credential 관리를, OpenAI Codex 연결은 ChatGPT 로그인 안내를 따르세요. Portal에서 로그인하거나 기존 auth.json을 직접 등록할 수 있습니다.
연결 방법은 Portal에서 제공하는 설정과 각 서비스의 사용 조건을 따릅니다.
model 목록은 왜 고정 표가 아닌가요?
선택 가능한 모델은 Portal의 목록에서 확인하세요. 서비스와 모델의 활성 상태가 달라질 수 있어 이 문서에는 고정된 전체 모델 목록을 두지 않습니다.
모델을 선택할 때 해당 AI 연결과 사용 조건을 확인합니다. 원하는 모델이 보이지 않으면 이름을 지침 파일에 넣어 적용하려 하지 말고 조직 관리자에게 문의하세요.
역할별 선택 원칙
| 역할 | 용도 | 선택 원칙 |
|---|---|---|
| main | 최종 판단과 주요 응답 | 업무 품질·tool compatibility·비용을 함께 검토합니다. |
| sub | 조사, 초안, 보조 작업 | main보다 가벼운 model을 쓸 수 있지만 민감 판단을 위임하지 않습니다. |
| fallback | main 호출 실패 시 대체 | main과 다른 provider를 쓰면 그 provider credential도 연결해야 합니다. |
| heartbeat | 정기 점검 turn | 메인과 같은 제공자의 동일한 모델을 권장합니다. heartbeat 자체가 Cloud self-service scheduler라는 뜻은 아닙니다. |
fallback은 “항상 더 싼 model”이 아니라 실제로 인증·호출 가능한 대체 경로여야 합니다. main과 fallback이 서로 다른 provider라면, 두 credential을 모두 연결하고 test Room에서 각각 작동을 확인하세요.
설정 절차
새 Agent는 Agent 생성 화면에서 역할별 모델과 인증 정보를 선택합니다. 기존 Agent의 모델은 다음 순서로 변경합니다.
- 필요한 provider Credential을 AI Key와 Credential 관리에서 준비합니다.
- 에이전트 목록에서 대상 Agent의 상세를 열고 AI 리소스 설정 → 수정을 선택합니다.
- 메인·서브·폴백·하트비트의 제공자와 모델을 필요한 범위에서 변경합니다. 하트비트는 메인과 같은 제공자·모델로 설정하는 것을 권장합니다.
- 저장된 키 선택 또는 키 직접 입력 영역에서 각 제공자에 필요한 인증 정보를 설정합니다. 선택한 Credential이 같은 tenant에서 사용 가능한지 확인합니다.
- 진행 중인 작업에 미칠 영향을 확인한 뒤 저장 후 재시작을 선택합니다. 변경하지 않으려면 취소를 선택합니다.
- Agent가 다시 실행 가능한 상태인지 확인하고 비민감 test Room에서 작은 요청으로 모델 응답과 필요한 도구 동작을 확인합니다.
- 비용·오류·latency는 Analytics에서 추적하고, 문제가 생기면 한 번에 여러 역할을 바꾸지 않습니다.
Local LLM 사용 시 전제조건
Local LLM은 Ollama 또는 OpenAI-compatible server를 등록하고 연결 test를 통과해야 합니다. 역할별 모델이 자동 배정되더라도 저장 전에 메인과 하트비트를 확인하고, 현재 권장사항에 따라 같은 제공자·모델로 맞추세요. server 접근 범위·성능·privacy·fallback도 확인합니다.
연결 테스트 성공 뒤에도 대상 Agent에서 실제 모델 응답을 확인하세요. 서버 접근 권한과 선택한 모델의 준비 상태가 맞아야 합니다.
다른 연결이 필요한 경우
이 가이드에서 안내하는 연결은 위 표의 서비스입니다. 다른 연결이 필요하면 현재 Portal에 지원되는 설정 경로가 있는지 확인하세요. 설정 방법을 추측하거나 비밀값을 대화에 넣지 마세요.