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AI 코딩 에이전트 시대, 선택지가 생겼다
터미널에서 AI와 함께 코딩하는 방식이 빠르게 자리잡고 있다.
그 중심에는 앤트로픽의 클로드 코드(Claude Code)가 있다.
하지만 기존 클로드 코드 사용에 불편함을 느끼는 개발자들도 있다.
특정 회사의 모델에만 의존해야 한다.
커스터마이징 자유도가 워크플로 요구 수준에 미치지 못하는 경우도 있다.
오픈소스 생태계 참여를 원하는 개발자에게는 이것이 제약으로 느껴진다.
그리고 이제 오픈코드(Open Code) 라는 오픈소스 대안이 등장했다.
오픈코드는 클로드 코드와 같은 터미널 기반 AI 코딩 에이전트이지만, 오픈소스라는 점에서 결정적으로 다르다.
오픈코드란 무엇인가
오픈코드는 터미널에서 실행되는 오픈소스 AI 코딩 에이전트다.
클로드 코드가 앤트로픽의 클로드 모델을 전제로 작동하는 것과 달리, 오픈코드는 특정 모델에 종속되지 않는다.
사용자가 자신의 API 키를 직접 입력하면, OpenAI, Anthropic, Google 등 다양한 모델을 선택해 연결할 수 있다.
모델 선택권이 사용자에게 있다는 것, 이것이 오픈코드의 가장 큰 출발점이다.
클로드 코드의 오픈소스 대안을 표방하지만, 단순히 클로드 코드를 베낀 프로젝트가 아니다.
공동 창립자 Dax Raad(닥스 라드)를 비롯한 팀이
"클로드 코드에서 할 수 있는 모든 것을 오픈코드에서도 구현하겠다"는 목표 아래,
독자적인 방향성을 갖고 개발하고 있는 프로젝트다.
클로드 코드와 오픈코드의 핵심 차이점
1. 모델 자유도: 벤더 락인에서 벗어나기
클로드 코드는 앤트로픽의 클로드 모델을 사용한다.
이 자체가 문제는 아니지만, 선택지가 없다는 것은 벤더 락인(vendor lock-in, 특정 공급업체 종속)이다.
특정 작업에서 다른 모델이 더 뛰어나더라도, 클로드 코드 안에서는 그 모델을 사용할 수 없다.
오픈코드는 이 제약을 완전히 걷어낸다.
API 키만 있으면 원하는 모델을 자유롭게 연결할 수 있다.
작업의 성격에 따라 모델을 바꾸거나, 비용 효율이 높은 모델을 선택하는 것도 가능하다.
직접 API 키를 관리하는 것이 번거롭게 느껴지는 사용자를 위해,
오픈코드는 Open Code Zen이라는 유료 플랜도 제공한다.
AI 코딩에 최적화된 엄선 모델들을 단일 API 키 하나로 이용할 수 있으며,
선불 크레딧 기반 사용량 과금(pay-as-you-go) 방식으로 운영된다.
여러 모델의 API 키를 각각 발급받고 관리할 필요 없이, Zen 플랜 하나로 검증된 모델들을 사용하는 방식이다.
편의성과 모델 선택 자유도를 동시에 챙기려는 설계다.
2. 프라이버시: 로그를 저장하지 않는다
AI 코딩 에이전트를 업무에 활용할 때 민감한 코드나 데이터가 오가는 경우가 많다.
이때 해당 데이터가 서버에 어떻게 저장되고 활용되는지는 중요한 문제다.
오픈코드는 사용자 로그를 저장하지 않는 프라이버시 중심 설계를 택했다.
작업 내용이 외부에 기록되지 않는다는 점은, 보안이 중요한 환경에서 일하는 개발자에게 실질적인 차별점이 된다.
3. 커스터마이징: 마크다운으로 에이전트를 직접 만든다
오픈코드의 또 다른 강점은 커스터마이징 자유도다.
마크다운 파일을 작성하는 것만으로 AI 에이전트와 서브에이전트를 직접 추가하고 수정할 수 있다.
클로드 코드가 CLAUDE.md(클로드 코드의 프로젝트 지침 파일)를 통해 컨텍스트 설정을 지원하는 것과 달리,
오픈코드는 에이전트 자체를 사용자가 정의하고 서브에이전트 구조로 조합하는 방식까지 지원한다.
예를 들어 코드 리뷰를 담당하는 리뷰어 에이전트를 별도로 만들거나,
특정 작업 흐름에 특화된 서브에이전트를 구성하는 것이 가능하다.
코드 없이 마크다운으로 에이전트를 정의한다는 접근은,
개발자가 아닌 사용자도 자신만의 워크플로를 구성할 수 있는 가능성을 열어준다.
오픈코드 생태계: 마이크로소프트 파트너십과 커뮤니티
GitHub Copilot 파트너십: 이미 구독 중이라면 추가 비용 없음
오픈코드의 생태계 확장에서 주목할 만한 움직임이 있다.
GitHub(마이크로소프트 소유)가 오픈코드와 공식 파트너십을 맺으면서,
GitHub Copilot(Pro 이상) 구독을 오픈코드 내에서 직접 활용할 수 있게 됐다.
이미 Copilot을 구독 중인 개발자라면 별도의 API 비용 없이 오픈코드에서 해당 구독을 그대로 사용할 수 있다.
Copilot Pro+ 구독자의 경우 OpenAI Codex 기능도 추가 비용 없이 함께 이용 가능하다.
GitHub의 이 결정은 오픈코드를 단순한 틈새 도구가 아닌, 주류 개발 생태계의 일부로 인정한 것으로 읽힌다.
빌드 인 퍼블릭: 오픈소스가 클로즈드소스에 도전하는 방식
오픈코드의 성장 뒤에는 공동 창립자 Dax Raad를 비롯한 팀의 빌드 인 퍼블릭(Build in Public) 전략이 있다.
개발 과정을 테크 트위터에 공개적으로 공유하고,
앤트로픽을 향한 도발적인 발언도 서슴지 않는 방식으로 개발자 커뮤니티의 주목을 끌었다.
이후 등장에서는 빌드 인 퍼블릭으로 통일한다.
"클로드 코드에서 할 수 있는 모든 것을 오픈코드에서도 구현하겠다"는 선언은 단순한 경쟁 심리가 아니라,
오픈소스 프로젝트가 클로즈드소스 제품과 기능 동등성(feature parity)을 목표로 삼는 명확한 방향성이다.
이러한 문화는 단순히 홍보 효과를 넘어, 커뮤니티 기여자들이 프로젝트의 방향성에 공감하고 참여하도록 만드는 동력이 된다.
오픈코드를 선택해야 하는 상황
오픈코드가 모든 사람에게 클로드 코드보다 나은 선택인 것은 아니다.
다만 다음 상황에 해당한다면 오픈코드를 진지하게 고려할 만하다.
- 특정 AI 모델에 종속되지 않고 여러 모델을 자유롭게 전환하고 싶은 경우
- 코드와 작업 내용의 프라이버시를 중요하게 여기는 경우
- AI 에이전트를 자신의 워크플로에 맞게 커스터마이징하고 싶은 경우
- 이미 GitHub Copilot을 구독 중이며, 추가 비용 없이 터미널 기반 에이전트를 활용하고 싶은 경우
- 오픈소스 생태계와 커뮤니티 기반 개발 방식을 선호하는 경우
오픈코드는 GitHub 저장소에서 바로 설치할 수 있으며,
모델 연동 없이 시작하려면 Zen 플랜 페이지(opencode.ai/zen)에서 크레딧을 충전하면 된다.
AI 코딩 에이전트의 경쟁은 이제 시작이다
클로드 코드가 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 시장을 열었다면,
오픈코드는 그 시장에 오픈소스라는 대안적 흐름을 만들고 있다.
모델 자유도, 프라이버시, 커스터마이징 가능성은 단순한 기능 차이가 아니라 AI 도구를 바라보는 철학의 차이다.
클로드 코드가 여전히 강력한 선택지임은 틀림없다.
하지만 이제 개발자에게는 선택지가 생겼다.
어떤 모델을 쓸지, 코드를 어디에 맡길지, 에이전트를 어떻게 구성할지
— 그 결정을 사용자 스스로 내릴 수 있는 도구가 등장했다는 것이 오픈코드의 가장 중요한 의미다.
AI 에이전트를 실생활에 활용하는 방법이 궁금하다면 퍼스널 AI 에이전트 시대: 메신저 한 통으로 AI 비서 부리기 글도 참고해보자.
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