OpenCode 등 여러 툴을 쓰다가 Pi를 처음 써보게 됐습니다

이미지 보면 알겠지만, 나 LLM 코딩 에이전트 초기부터 써온 얼리어답터임. 우리 팀은 OpenAI o1 나오자마자 Aider부터 돌렸으니까 말 다 했지. 그 뒤로도 계속 이것저것 갈아타면서 써왔고.

새로운 거 뜨거나 지금 쓰는 게 한계가 보이면 바로바로 갈아타는 편임.

팔로우하는 사람들이 Pi 쓰길래 나도 한번 찍먹해봤거든? 별 기대 안 했는데, pi랑 herdr 써보고 올해 들어 제일 신선한 충격받음.

그전에는 OpenCode 썼는데, 최적화 빡세게 돌려도 CLI 인스턴스 하나당 1GB에서 1.5GB는 기본으로 처먹더라. 프로젝트에 에이전트 5~10개 띄우면 램 10GB는 그냥 순삭이었음. 근데 Pi로 바꾸고 나니까 속도도 미친 듯이 빠르고 램도 300~500MB밖에 안 먹어서 진짜 놀랐다. 덕분에 램 16GB짜리 서브 머신도 에이전트 돌리는 용도로 쓸 수 있게 됨.

Pi는 확장성도 좋고 플러그인 직접 만드는 것도 장려하는데, 요즘 같은 LLM 시대엔 이게 진짜 개꿀임. 처음 Pi 얘기 들었을 땐 솔직히 좀 회의적이었거든. 무슨 Arch Linux 쓰는 애들처럼 OS 루트 레벨까지 건드리는 하드코어 너드들만 쓰는 건 줄 알았지. 난 좀 실용적인 거 좋아해서 Ubuntu나 Mint 선호하고, 개발할 때 적당히 커스텀 가능한 탄탄한 시스템이 필요하거든. 근데 막상 써보니까 생각보다 훨씬 쉽고 매끄러워서, 뭐 하나 설정하려고 낑낑댈 필요도 없더라.

결론적으로, Pi는 코딩 에이전트계에서 저평가된 게 확실함. 레딧 서브레딧 가봐도 유저가 5만 명밖에 안 되더라고. 나처럼 다들 "build your own harness"라는 슬로건만 보고 하드코어 너드나 Arch Linux 유저들만 쓰는 건 줄 아는 듯. 아니면 나처럼 이름 때문에 이상한 코인 찌꺼기들이랑 헷갈리는 놈들도 있을 거고. 나도 Pi 쓰기 전에 Pi랑 Pi Crypto랑 같은 놈들인지 확인까지 했다니까? 그리고 OpenCode처럼 이름 앞에 "open"이 붙어있는 것도 아니라서 정체 파악하기가 좀 애매한 것도 한몫하는 듯.