Agent Audio 스킬은 정말 무료인가요?

소프트웨어는 MIT, 모델은 Stability AI 커뮤니티 라이선스입니다. 구독이나 API 요금은 없고 디스크 25GB와 전기세가 비용입니다. 상업 이용은 Stability AI의 별도 라이선스 조건을 확인해야 합니다.

Agent Audio 설치에 허깅페이스 로그인이 필요한가요?

스킬이 쓰는 최적화 저장소 stabilityai/stable-audio-3-optimized는 로그인 없이 다운로드됐습니다. 본체 모델 stable-audio-3-medium은 라이선스 동의와 로그인이 필요합니다.

Agent Audio는 GPU가 있으면 빨라지나요?

v0.1에서는 아닙니다. NVIDIA가 감지돼도 검증된 어댑터가 나올 때까지 CPU로 고정됩니다. GPU를 쓰려면 Stability AI 공식 PyTorch 경로를 사용해야 합니다.

Agent Audio 생성 단계에서 0xC0000005로 종료됩니다.

i5-12400F 16GB PC에서 같은 증상이 재현됐습니다. 1초 내 종료라 RAM이 아니라 LiteRT CPU 엔진 호환 문제로 보이며, 스레드 수나 XNNPACK 설정으로는 해결되지 않았습니다. 최신 CPU 기기나 GPU 경로로 바꾸는 것이 현실적입니다.

클로드코드 스킬 7 Agent Audio: 무료 로컬 AI 효과음 생성(Stable Audio 3) 설치법과 실제 설치 결과 2026

최종 업데이트: 2026-10-06

Agent Audio는 클로드코드(Claude Code)·Codex·Cursor에 MCP 서버와 스킬(audio-production)을 등록해, 유료 음원 API 없이 내 PC에서 Stability AI의 Stable Audio 3 Medium으로 효과음·앰비언스·음악 WAV를 생성하는 오픈소스(MIT, v0.1) 도구입니다. 구독료는 없고 디스크 25GB와 RAM 32GB급이 권장 사양이며, GPU는 필요 없지만 현재 CPU 전용 경로(LiteRT/XNNPACK)만 지원합니다. 필자가 2026년 10월 6일 직접 설치한 결과, 저장소 설치·진단·모델 7.1GB 다운로드는 10분 안에 끝났지만 i5-12400F·16GB PC에서는 생성 단계에서 CPU 엔진이 크래시했습니다. 작동이 확인된 기기는 Core Ultra 7 258V(32GB)와 M5 Pro(24GB)입니다.

이 글은 저장소 README, INSTALL_AGENT.md, docs/resource-requirements.md 원문과 필자의 실행 로그를 근거로 썼습니다. 네이버 블로그에 올린 같은 주제의 원문을 AI 검색용으로 다시 구성한 글입니다.

Agent Audio는 무엇이고 어떤 구조인가?

Agent Audio 구조 스킬 MCP 서버 로컬 런타임 Stable Audio 3 TFLite 요구사항 디스크 25GB RAM 32GB

항목	내용
저장소	AIEGOBOT/agent-audio (MIT, v0.1 초기 미리보기, 2026-10-05 갱신)
구성	스킬 audio-production → MCP 서버 agent-audio (도구 audio_status, generate_audio) → Stability AI 공식 stable-audio-3 TFLite 런타임 (고정 커밋)
모델	Stable Audio 3 Medium. TFLite 파일 4개 7.36GB (DiT fp32 5.8GB, 코덱 enc/dec w8a8 각 0.5GB, T5Gemma fp16 0.56GB), stabilityai/stable-audio-3-optimized에서 로그인 없이 다운로드
권장 사양	Windows CPU: 디스크 25GB 이상, RAM 32GB급 (실측 피크 Working Set 11.56GiB). Apple Silicon: MLX, 24GiB에서 보고됨
GPU	불필요. NVIDIA가 감지돼도 CPU 고정 (CUDA는 “검증 예정”)
한계	텍스트→WAV만. 편집·인페인팅·이어붙이기 없음. 네거티브 프롬프트 거부. 긴 생성은 540초 타임아웃

스킬 문서의 핵심은 “게임을 완성해 달라”거나 “20초 티저를 편집해 달라”는 평범한 요청을 받았을 때, 에이전트가 효과음이 필요한 장면을 스스로 판단해 생성하고 프로젝트에 연결하는 것입니다. 별도의 효과음 요청, 사운드 계획 승인, 후보 선택 단계는 기본 워크플로가 아닙니다.

클로드코드에 Agent Audio를 설치하는 방법은?

README가 권하는 방법은 아래 프롬프트를 코딩 에이전트에 그대로 붙여넣는 것입니다. 에이전트가 OS·RAM·디스크·Python·uv·설치된 클라이언트를 점검하고, 런타임과 모델을 받고, MCP와 스킬을 등록한 뒤 3초 WAV로 검증합니다.

Agent Audio 설치 프롬프트 클로드코드에 붙여넣기

# 클로드코드에 붙여넣는 설치 프롬프트 (저장소 README 원문)
Install Agent Audio from https://github.com/AIEGOBOT/agent-audio.
Read INSTALL_AGENT.md first and follow its instructions.
Check my OS, hardware, RAM, disk space, Python, uv and installed agent clients.
Install the dedicated runtime and models, then register the MCP server and
audio-production Skill. Preserve existing settings and report conflicts.
Do not accept model licenses or bypass permissions on my behalf.
Verify a short WAV through MCP and report what worked, what was not tested,
and any remaining steps I need to complete.

수동으로 설치하면 다음 명령입니다. 반드시 짧은 경로에서 실행하세요(이유는 트러블슈팅 참고).

Agent Audio 수동 설치 명령 uv sync bootstrap doctor runtime-only register-only

# 직접 설치할 때 명령 4줄 (짧은 경로에서 실행)
# 1. uv 가 없으면 사용자 로컬로 설치
python -m pip install --user uv

# 2. 저장소 받고 MCP 앱 설치
git clone https://github.com/AIEGOBOT/agent-audio.git C:\aa && cd C:\aa
uv sync --frozen

# 3. 진단 (네트워크 불필요) → 런타임 + 모델 7.36GB 설치
uv run --frozen python install/bootstrap.py --doctor
uv run --frozen python install/bootstrap.py --runtime-only

# 4. 클로드코드에 MCP + 스킬 등록 (기존 설정 보존, 충돌은 보고)
uv run --frozen python install/bootstrap.py --register-only

# 테스트 생성 (3초, 짧게 시작)
uv run --frozen agent-audio generate "Short sword slash, sharp metallic ring, dry, no music" ^
    --seconds 3 --out C:\aa\test.wav

uv: 없으면 python -m pip install --user uv. 관리자 권한 불필요.
저장소 + MCP 앱: uv sync --frozen. 27개 패키지, 1분 이내.
진단: bootstrap.py --doctor는 네트워크 없이 동작하며 백엔드(tflite/mlx), 설치된 클라이언트, 경고를 JSON으로 출력합니다.
런타임 + 모델: --runtime-only가 공식 저장소를 고정 커밋으로 체크아웃하고 전용 가상환경을 만든 뒤 모델 7.36GB를 받습니다. 필자 환경에서 약 5분, 설치 후 7.1GB.
등록: --register-only가 클로드코드 스킬 폴더(~/.claude/skills/audio-production)와 MCP 서버 agent-audio를 기존 설정을 보존하며 등록합니다. 새 세션에서 도구가 보입니다.

INSTALL_AGENT.md는 에이전트에게 “모델 라이선스를 대신 동의하지 말 것, 기존 MCP 설정을 통째로 교체하지 말고 백업 후 병합할 것, 검증 없이 GPU 가속을 주장하지 말 것” 등 8가지 규칙을 강제합니다. 다른 에이전트 스킬이 참고할 만한 설치 문서 형식입니다.

실제 설치 결과: 어디까지 되고 어디서 막혔나?

Agent Audio 실제 설치 결과 i5-12400F 16GB 단계별 OK 크래시 해결 경로

단계	결과	비고
1. uv sync	OK	27개 패키지
2. doctor	OK	Claude Code·Cursor 감지, 백엔드 tflite, “NVIDIA 감지됨, 검증된 어댑터까지 CPU 사용” 경고
3. 런타임 체크아웃	실패 → 해결	긴 경로에서 “modified tracked files”. 원인은 Windows 260자 경로 한계
4. 모델 다운로드 7.1GB	OK	공개 저장소, 로그인 불필요, 약 5분
5. 3초 효과음 생성	크래시	exit 3221225477 (0xC0000005), T5Gemma 텍스트 인코더 단계에서 1초 내 종료
6. 원인 좁히기	크래시	스레드 4, XNNPACK 비활성, 코덱 모델 단독 로드, PowerShell 직접 실행 모두 동일

트러블슈팅: 두 가지 오류의 원문과 해결

Agent Audio 오류 modified tracked files Filename too long 0xC0000005 해결

# 내 PC 에서 실제로 난 오류 2개와 뜻
# 오류 1: 런타임 체크아웃 (긴 경로에서 실행했을 때)
RuntimeError: Runtime checkout verification failed: modified tracked files
# 진짜 원인 (git 출력): 윈도우 경로 260자 한계로 파일 생성 실패
error: unable to create file optimized/tensorRT/output/ab_gradio/..._spec.png: Filename too long
# 해결: AGENT_AUDIO_HOME 을 짧은 경로로 (기본값 C:\Users\이름\.agent-audio 면 통과)

# 오류 2: 생성 단계 (T5Gemma 텍스트 인코더에서 즉시 종료)
RuntimeError: Stable Audio inference failed with exit code 3221225477
# 3221225477 = 0xC0000005 (메모리 접근 위반). 로그 마지막 줄:
>  [1/3] T5Gemma (tokenize + encode)
# 스레드 4 · XNNPACK 비활성 · 코덱 모델 단독 로드 · PowerShell 직접 실행 모두 같은 크래시
# → RAM 문제 아님(1초 안에 종료). LiteRT 2.2.0 CPU 커널이 이 CPU(i5-12400F) 에서 실행 불가로 판단

오류 1: Runtime checkout verification failed: modified tracked files. 설치 스크립트는 공식 저장소를 임시 폴더에 git init → fetch --depth 1 → checkout --detach한 뒤 git diff --quiet HEAD로 검증합니다. 필자가 130자짜리 임시 경로에서 실행하자 저장소의 긴 파일명(optimized/tensorRT/output/…)이 Windows MAX_PATH 260자를 넘어 “Filename too long”으로 생성되지 않았고, 그 결과 diff가 실패했습니다. 해결은 AGENT_AUDIO_HOME을 짧은 경로로 두는 것이며 기본값(사용자 폴더의 .agent-audio)이면 통과합니다. git config core.longpaths를 환경변수로 넘기는 방법은 설치 스크립트가 GIT_로 시작하는 환경변수를 제거하므로 동작하지 않습니다.

오류 2: Stable Audio inference failed with exit code 3221225477. 3221225477은 0xC0000005(접근 위반)입니다. 로그 마지막 줄은 “[1/3] T5Gemma (tokenize + encode)”였고 1초 안에 종료됐습니다. 스레드 수 변경, XNNPACK 위임 비활성(BUILTIN_WITHOUT_DEFAULT_DELEGATES), 코덱 모델 단독 로드, Git Bash 대신 PowerShell 실행을 모두 시도했지만 같은 지점에서 크래시했습니다. 1초 내 종료이므로 메모리 소진이 아니며, LiteRT 2.2.0 CPU 커널이 이 CPU(12세대 i5, AVX-512 미지원)에서 모델 로드를 수행하지 못하는 것으로 판단했습니다. 저장소 문서 역시 “8/16GB 시스템과 다른 CPU는 검증되지 않았으며 성공도 실패도 약속하지 않는다”고 명시합니다.

안 되는 PC에서는 어떻게 하나?

최신 CPU 또는 Apple Silicon: 저장소가 실측한 조합은 Windows Core Ultra 7 258V·32GB(3초 WAV OK, 피크 11.56GiB)와 macOS M5 Pro·24GB(3초 WAV 8.02초)입니다.
GPU 8GB 이상이면 공식 PyTorch 경로: Stability AI는 Stable Audio 3.0 Medium이 VRAM 8GB 소비자 GPU에서 동작한다고 밝혔습니다. 본체 모델 stable-audio-3-medium은 Stability AI 커뮤니티 라이선스와 Gemma 약관에 직접 동의해야 받을 수 있고, 상업 이용은 별도 라이선스입니다. 6GB GPU는 Small SFX 모델이 현실적입니다.
Windows NVIDIA 포터블: 공식 저장소 이슈 #56에 NVIDIA GPU용 원클릭 포터블이 공유돼 있습니다. 필자는 검증하지 않았습니다.

효과음 프롬프트는 어떻게 쓰나?

스킬의 프롬프트 가이드(references/prompting.md)는 효과음 한 줄에 7가지를 담으라고 합니다. 소리를 내는 물체·재질, 동작, 무게·크기, 지배적 질감, 공간, 유효 이벤트 길이, 빼야 할 것입니다. 예시는 “Heavy steel robot armor struck by an energy projectile, sharp metallic transient followed by a dense low mechanical body and a brief electrical crackle, close and dry, isolated one-shot, no explosion, no voice, no music, minimal tail”입니다. 네거티브 프롬프트는 거부되므로 제외 조건도 본문에 적고, 처음에는 3초부터 시작하는 것이 공식 권고입니다.

자주 묻는 질문

Q. 정말 무료인가요?
소프트웨어는 MIT, 모델은 Stability AI 커뮤니티 라이선스입니다. 구독·API 요금은 없고 디스크 25GB와 전기세가 비용입니다. 상업 이용은 Stability AI의 별도 라이선스 조건을 확인해야 합니다.

Q. 허깅페이스 로그인이 필요한가요?
이 스킬이 쓰는 최적화 저장소(stable-audio-3-optimized)는 로그인 없이 받아졌습니다. 본체 모델(stable-audio-3-medium)은 라이선스 동의와 로그인이 필요합니다.

Q. GPU가 있으면 빨라지나요?
v0.1에서는 아닙니다. NVIDIA가 감지돼도 검증된 어댑터가 나올 때까지 CPU로 고정됩니다. GPU를 쓰려면 스킬이 아니라 공식 PyTorch 경로를 사용해야 합니다.

Q. 생성 단계에서 0xC0000005로 종료됩니다.
필자와 같은 증상입니다. RAM이 아니라 CPU 엔진 호환 문제로 보이며 스레드·XNNPACK 설정으로는 해결되지 않았습니다. 최신 CPU 기기나 GPU 경로로 바꾸는 것이 현실적입니다.

v0.1이므로 다음 커밋에서 달라질 수 있습니다. 관련 글: 클로드코드 스킬 개념편, 스킬 3 ponytail, 스킬 4 graphify, 클로드코드 설치 오류 해결(윈도우).

tede

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