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AI 에이전트를 쓰다 보면 늘 부딪히는 벽
AI 코딩 에이전트를 써본 사람이라면 한 번쯤 이런 생각을 해봤을 것이다.
"이 도구, 마크다운 파일 하나로 내가 원하는 방식대로 커스터마이징할 수 없을까?"
그 답이 생각보다 가까운 곳에 있다.
기존의 AI 코딩 도구들은 강력하지만 대부분 사용 방식이 고정되어 있다.
특정 회사의 모델만 쓸 수 있고, 에이전트의 역할이나 행동 방식을 세밀하게 조정하려면 높은 진입 장벽이 존재한다.
결국 도구에 사용자가 맞추는 구조가 된다.
오픈코드(OpenCode)는 이 문제를 정면으로 다룬다.
그리고 그 핵심 해법은 놀랍도록 단순하다. 바로 마크다운 파일이다.
오픈코드란 무엇인가
오픈코드는 터미널에서 실행되는 오픈소스 AI 코딩 에이전트다.
Claude Code와 유사한 포지션에서 경쟁하는 대체 도구로 주목받고 있으며,
특정 AI 모델에 종속되지 않는다는 점이 가장 큰 특징이다.
API 키만 있으면 원하는 모델을 자유롭게 연결할 수 있다.
Claude, GPT, Gemini 등 어떤 모델을 쓸지 사용자가 직접 선택한다.
오픈코드 젠(OpenCode Zen, 크레딧 기반 종량제 서비스, 현재 베타 운영 중)을 이용하면
AI 코딩에 최적화된 엄선 모델을 단일 접근 방식으로 사용할 수도 있다.
또한 사용자 로그를 저장하지 않는 프라이버시 중심 설계를 채택하고 있다.
코드와 대화 내용이 외부에 남지 않는다는 점은 기업 환경이나 민감한 프로젝트에서 중요한 고려 요소가 된다.
깃허브(GitHub) 코파일럿 계정으로 로그인하면 오픈코드에서 지원 모델을 연동하여 사용할 수 있다.
이는 오픈코드가 단순한 개인 프로젝트가 아니라 기존 개발 생태계와 통합을 고려한 도구임을 보여준다.
마크다운 파일이 에이전트의 인터페이스가 되다
오픈코드에서 주목할 만한 기능은 마크다운 파일을 통한 에이전트 커스터마이징이다.
이 접근 방식 자체가 완전히 새로운 개념은 아니다.
Claude Code 역시 CLAUDE.md 파일을 통해 에이전트의 동작 방식을 정의하는 방식을 지원하며,
오픈코드는 이 관행을 계승하면서 에이전트 구성의 자유도를 더욱 높이는 방향으로 발전시켰다.
실제로 오픈코드는 Claude Code 규칙 파일을 fallback(폴백)으로 지원하기도 한다.
사용자는 마크다운 파일에 에이전트의 역할, 동작 규칙, 제약 조건 등을 자연어로 기술하면 된다.
그러면 오픈코드가 해당 파일을 읽어 에이전트가 그 지침에 따라 동작하도록 처리한다.
이 방식의 의미는 생각보다 크다. 마크다운은 특별한 기술 지식 없이도 누구나 작성할 수 있는 형식이다.
에이전트를 커스터마이징하는 진입 장벽이 "코드를 짤 수 있어야 한다"에서 "텍스트를 쓸 수 있어야 한다"로 낮아진다.
서브에이전트: 역할을 나눠 자동화를 완성하다
오픈코드는 에이전트 하나만 커스터마이징하는 것에 그치지 않는다.
서브에이전트(Sub-agent) 개념을 통해 여러 에이전트를 조합하는 구조를 지원한다.
예를 들어, 리뷰어 에이전트를 구성한다고 하자.
코드 작성, 코드 검토, 문서 정리로 나누어 작업할 수 있다.
이 때 코드 작성은 Claude 모델을 사용하고, 검토는 Gemini 모델을 사용할 수 있다는 것이다.
이 구조의 장점은 각 에이전트에게 명확한 역할을 부여할 수 있다는 점이다.
또한 각각을 원하는 모델에서 동작하게 함으로써 좀 더 구체적인 설계가 가능하다는 것이다.
이는 각각 별도의 마크다운 파일로 관리하고 필요에 따라 조합할 수 있게 하는 기능 덕분에 가능한 것이다.
기존 AI 도구 대비 자유도의 차이
Claude Code 같은 기존 도구와 비교했을 때 오픈코드의 차이는 무엇인가.
Claude Code도 CLAUDE.md 파일과 서브에이전트 기능을 통해 에이전트 커스터마이징을 지원한다.
다만 오픈코드는 에이전트 커스터마이징 측면에서 더 많은 자유도를 제공하는 방향으로 설계되어 있으며,
무엇보다 모델 선택의 자유가 핵심 차별점이다.
개발자 커뮤니티는 "Claude Code에서 할 수 있는 모든 것을 오픈코드에서도 구현하겠다"는 방향성을 공유한다.
이 기조 아래 특정 모델 제공사에 종속되지 않는 구조를 추구한다.
이 자유도는 단순한 기능 차이를 넘어 사용 철학의 차이다.
AI 도구를 쓰는 방식에서 주도권을 누가 갖느냐의 문제이며,
도구가 사용자를 제약하던 구조에서 사용자가 도구를 직접 설계하는 구조로의 전환이라고 할 수 있다.
마크다운 커스터마이징이 열어주는 가능성
마크다운 파일로 에이전트를 정의하는 방식은 몇 가지 실질적인 가능성을 열어준다.
재사용 가능한 에이전트 라이브러리:
한 번 잘 만든 에이전트 정의 파일은 다른 프로젝트에 그대로 가져다 쓸 수 있다.
팀 내에서 공유하거나, 깃허브에 올려 커뮤니티와 나누는 것도 가능하다.
또한 각각의 서브 에이전트 역시 다른 작업에서 사용할 수 있다.
역할 기반 자동화 파이프라인:
서브에이전트 여러 개를 조합하면 복잡한 자동화 파이프라인을 구성할 수 있다.
코드 작성 → 리뷰 → 테스트 → 문서화로 이어지는 흐름을 에이전트 체인으로 만들어두면, 반복 작업의 상당 부분을 줄일 수 있다.
낮은 유지 보수 비용:
에이전트의 동작 방식을 바꾸고 싶을 때 마크다운 파일만 수정하면 된다.
코드를 건드릴 필요가 없어 수정 부담이 낮다.
정리: AI 에이전트 시대의 커스터마이징 패러다임
오픈코드의 마크다운 기반 에이전트 커스터마이징은 AI 도구를 다루는 방식에 새로운 패러다임을 제시한다.
기술의 핵심은 복잡한 것을 단순하게 만드는 데 있다.
에이전트를 설정하는 인터페이스가 자연어에 가까운 마크다운이라는 점은,
AI 에이전트 활용의 문턱을 낮추는 동시에 자유도를 높이는 방향으로 설계된 선택이다.
AI 코딩 에이전트를 업무에 도입하려는 개발자라면,
혹은 반복 업무를 자동화하고 싶은 1인 개발자라면 오픈코드의 이 접근 방식을 주목할 만하다.
도구를 내 방식대로 쓰는 것, 그것이 자동화의 출발점이다.
오픈코드는 공식 사이트(opencode.ai)와 깃허브 저장소에서 설치 방법과 문서를 확인할 수 있다.
에이전트 정의 방식은 공식 Agents 문서(opencode.ai/docs/agents/)에 구체적으로 안내되어 있으니,
직접 실습해보는 것이 가장 빠른 이해 방법이다.
퍼스널 AI 에이전트를 실생활에 연결하는 방법이 궁금하다면 이전 글을 참고하자.
→ 퍼스널 AI 에이전트 시대: 메신저 한 통으로 AI 비서 부리기
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