16회차 · 🛠️ 코딩 에이전트 & 앱 SDK — 오픈소스로 코드부터 서비스까지

7·8회차에서 Claude Code로 '말로 시켜 앱 만들기'를 익혔습니다. 이번엔 그 사촌들 — 오픈소스이면서 모델을 골라 끼울 수 있는 코딩 비서 셋을 봅니다. Claude Code가 'Anthropic 두뇌 전용 고급 세단'이라면, 오늘 도구들은 '엔진(모델)을 직접 갈아 끼우는 차' — Claude·GPT·Gemini는 물론 무료 로컬 모델까지 상황에 맞춰 바꿔 끼웁니다. 핵심은 개별 명령어가 아니라 '모델을 고를 수 있다'는 자유와 '내 코드가 내 손을 떠나지 않는다'는 오픈소스의 안심입니다.

🧭 왜 굳이 오픈소스 코딩 비서인가

Claude Code·Cursor는 강력하지만 한 회사 모델·한 회사 서버에 묶입니다. 오픈소스 코딩 에이전트는 두 가지 자유를 더 줍니다 — 첫째, 모델 선택의 자유(이 작업엔 Claude, 저 작업엔 저렴한 모델, 민감한 작업엔 내 노트북 로컬 모델). 둘째, 투명성(코드가 공개돼 무엇을 하는지 들여다볼 수 있고, 내 코드를 외부에 저장하지 않음). 13회차 OpenClaw가 '말로 시키는 자동화'의 오픈소스였다면, 오늘은 '말로 시키는 코딩'의 오픈소스입니다.

• 💸 비용 — 도구는 무료, API 사용량만 내가 부담. 가벼운 일엔 싼 모델로 비용 절감.
• 🔐 프라이버시 — 회사 코드처럼 민감하면 로컬 모델(Ollama)로 인터넷 없이 처리 가능.
• 🔓 종속 탈출 — 한 회사 가격·정책에 묶이지 않음. 더 좋은 모델이 나오면 그날 바로 교체.
• 👀 투명성 — 오픈소스라 동작이 공개돼 있고, 커뮤니티가 빠르게 개선·검증.

⌨️ OpenCode — 터미널에서 모델을 갈아 끼우는 코딩 에이전트

OpenCode는 터미널에서 도는 오픈소스 코딩 에이전트입니다 — 생김새와 사용법이 7회차 Claude Code(CLI)와 거의 쌍둥이예요. 가장 큰 차이는 '두뇌를 고를 수 있다'는 점. Claude·GPT·Gemini·Llama 등 75개가 넘는 모델 제공처를 지원해, 명령 한 번으로 엔진을 바꿔 끼웁니다. SST(웹 개발 도구)를 만든 Anomaly 팀이 공개했고, 출시 1년이 안 돼 GitHub 스타가 수십만 개에 이를 만큼 인기입니다(빠르게 증가 중).

• 🖥️ 터미널 네이티브 — 화려한 TUI(글자 기반 화면)에서 채팅하듯 코딩. Claude Code CLI를 써봤다면 5분이면 적응.
• 🔄 75+ 모델 — Claude·GPT·Gemini·로컬 모델까지. 작업 난이도·예산에 맞춰 그때그때 교체.
• 🔒 코드 비저장 — 내 코드를 OpenCode 서버에 저장하지 않음. 키만 내 것이면 됨.
• 🧩 IDE·데스크탑도 — 터미널이 메인이지만 에디터·데스크탑 형태로도 사용 가능.

# 설치 (한 줄) — macOS·Linux
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

# 실행 — 작업할 폴더에서
opencode
# → 화면에서 모델을 고르고, 자연어로 '로그인 페이지 만들어줘'처럼 지시

🧩 Cline — VS Code 안에서 쓰는 무료 코딩 비서

Cline(클라인)은 코드 에디터 VS Code에 끼우는 확장 프로그램입니다. 터미널이 부담스러운 분께 가장 친절한 입구예요 — 에디터 옆 사이드바에 채팅창이 생기고, 거기에 '이 버튼 색 바꿔줘'라고 적으면 코드를 직접 찾아 고치고, 파일을 만들고, 필요하면 터미널 명령까지 실행합니다. Apache 2.0 오픈소스이고 설치 수백만 회를 넘긴 인기 도구입니다.

• 🆓 Cursor 무료 대안 — Cursor는 VS Code를 통째로 바꾼 별도 앱이지만, Cline은 '기존 VS Code 그대로' 두고 확장만 추가. 테마·플러그인 설정을 잃지 않음.
• 🔑 BYOK(내 키 가져오기) — Claude·GPT·Gemini 등 원하는 모델의 API 키를 직접 연결. 도구 자체엔 라이선스 비용 없음.
• 🏠 로컬 모델 무료 — Ollama로 내 컴퓨터의 모델을 쓰면 API 비용 0원·인터넷 불필요.
• 👁️ Plan/Act(계획/실행) 모드 — Plan에서 방향을 먼저 맞추고 Act로 실행. 7·8회차 '계획 먼저, 승인 후 코드' 리듬을 버튼 하나로 만든 셈.

1. VS Code 실행 → 왼쪽 확장(Extensions) 아이콘 클릭
2. 검색창에 'Cline' 입력 → Install
3. 사이드바에 생긴 Cline 패널 열기 → 모델 제공처 선택(예: Anthropic) + API 키 붙여넣기
4. 채팅창에 자연어로 지시 — 'index.html에 다크모드 토글 추가해줘'
5. Plan으로 계획 확인 → Act로 실행 → 바뀐 파일을 승인하며 진행

🤖 OpenHands — 혼자 PR까지 올리는 자율 에이전트

OpenCode·Cline이 '내 옆에서 같이 코딩하는 비서'라면, OpenHands(오픈핸즈)는 한 단계 더 나아간 '자율 SWE(소프트웨어 엔지니어) 에이전트'입니다. 일감(예: 깃허브 이슈)을 던지면 스스로 계획을 세우고 — 코드를 고치고, 명령을 실행하고, 웹을 뒤지고, 테스트를 돌린 들 — 결과를 PR(코드 제출 요청)로 올려놓기까지 합니다. 옛 이름은 OpenDevin으로, 자율 코딩 에이전트 'Devin'에 대한 오픈소스 응답으로 시작됐어요. All Hands AI가 MIT 라이선스로 공개합니다.

• 🎯 작업 단위로 위임 — '이 버그 고쳐줘' 한 줄을 던지면 끝까지 알아서. 사람은 결과(PR)만 검토.
• 🧰 사람처럼 일함 — 코드 편집·터미널 명령·웹 브라우징·API 호출까지, 개발자가 하는 일을 흉내.
• 📬 PR 생성 — 8회차에서 배운 GitHub 흐름으로, 완성한 작업을 직접 PR로 제출.
• 🔁 병렬 실행 — 여러 일감을 동시에 여러 에이전트에게. 격리된 Docker 환경에서 안전하게.

두 가지로 시작할 수 있습니다 — (1) 가장 쉬운 길은 OpenHands Cloud(app.all-hands.dev)에 로그인해 웹/모바일에서 바로 일감을 맡기는 것, (2) 내 컴퓨터에서 돌리려면 CLI 런처나 Docker로 띄웁니다. 비개발자는 Cloud로 '맡겨두고 결과만 받기'를 먼저 경험해 보길 권합니다.

# 내 컴퓨터에서 OpenHands 띄우기 (CLI 런처 · Docker 불필요)
# uv가 깔려 있다면 한 줄로 웹 UI 실행
uvx --python 3.12 --from openhands-ai openhands serve

# (더 쉬운 길) 설치 없이 OpenHands Cloud 로그인
# → app.all-hands.dev 에서 깃허브 연결 후 일감 맡기기

⚖️ 셋 비교 — 내게 맞는 입구 고르기

• ⌨️ OpenCode — 터미널파. Claude Code CLI가 익숙하고 모델을 자주 바꿔 쓰고 싶다면.
• 🧩 Cline — 에디터파. VS Code 화면 안에서 클릭·채팅으로. 코딩 비서가 처음인 비개발자에게 추천.
• 🤖 OpenHands — 위임파. '같이 코딩'을 넘어 '일감을 통째로 맡기고 PR만 받기'를 원할 때.
• 👉 한 줄 정리 — 공통점은 오픈소스·BYOK·도구 무료, 차이는 '어디서·얼마나 알아서'. 곁에서 도우면 OpenCode·Cline, 혼자 끝내면 OpenHands.

🧰 같은 모델, 다른 실력 — '하네스'라는 눈

이상하지 않나요? 셋 다 같은 Claude·GPT 키를 꽂는데 도구마다 실력이 다릅니다. 비밀은 모델이 아니라 그걸 감싼 '하네스(harness)'에 있어요. 모델이 엔진이라면 하네스는 차체·핸들·브레이크 — 어떤 맥락을 보여주고, 어떤 도구를 쥐여주고, 실패하면 어떻게 수습하는지가 도구마다 다릅니다. 그래서 코딩 에이전트 비교는 사실 '하네스 비교'예요.

• 도구 보는 체크리스트 ① 컨텍스트 — 내 코드·문서에서 필요한 부분을 얼마나 똑똑하게 찾아 모델에게 보여주나.
• ② 도구·권한 — 터미널·파일·브라우저 중 무엇을 쓸 수 있고, 위험한 행동 앞에서 멈추고 물어보나(승인 게이트).
• ③ 실패 수습 — 에러가 나면 스스로 읽고 다시 시도하나, 그냥 멈추나.
• ④ 확장 — MCP 등으로 내 도구·데이터를 꽂을 수 있나.

🔑 시작 전 준비물 — 키 한 개와 비용 감각

1. 모델 제공처에서 API 키 발급 — 예: Anthropic(Claude)·OpenAI·Google. 5회차에서 다룬 그 키.
2. 도구의 설정 화면에 키 붙여넣기 — OpenCode·Cline·OpenHands 모두 같은 방식.
3. 비용이 걱정되면 — 가벼운 작업은 저렴한 모델, 또는 Ollama 로컬 모델(무료)로 연습.
4. 큰 작업을 비싼 모델에 통째로 맡기면 예상보다 많이 나올 수 있으니 — '계획은 똑똑한 모델, 반복 작업은 싼 모델'로 나눠 쓰면 비용과 품질을 둘 다 잡습니다.

🧱 후반부 — 앱 SDK & 에이전트 프레임워크 (코드로 한 걸음 더)

여기까지(코딩 에이전트)는 '완성된 도구'를 가져다 썼습니다. 후반부는 그 도구들의 '속 재료', 즉 개발자가 AI 서비스를 코드로 직접 짤 때 쓰는 부품을 봅니다. ★★★★ 난이도지만 겁먹지 마세요 — 비개발자의 목표는 '직접 짜기'가 아니라 '이런 세계가 있고, 우리가 쓰던 Dify·OMC가 사실 이걸 쉽게 감싼 것'임을 아는 지도 한 장입니다.

🧭 '쓰는 것'과 '만드는 것'의 경계

14회차 Dify는 마우스로 블록을 끌어 AI 앱을 만들었죠. 편하지만 — 정해준 블록 밖의 세밀한 동작은 어렵습니다. 회사 서비스를 본격적으로 만들다 보면 '이 조건이면 이 AI, 저러면 저 AI, 중간에 우리 DB도 확인'처럼 미세 제어가 필요해집니다. 그때 개발자는 노코드를 벗어나 코드 재료(SDK·프레임워크)로 내려옵니다.

🧱 앱 SDK — LLM 앱의 레고 부품

앱 SDK는 'AI 앱을 코드로 짤 때 반복되는 일을 미리 만들어 둔 부품 상자'입니다. 프롬프트 관리, 대화 기억, 외부 도구 연결, 문서 검색(RAG) 같은 걸 매번 새로 짜지 않게 해줘요.

• LangChain — 가장 유명한 LLM 앱 프레임워크. '체인(Chain)'이라는 이름처럼 프롬프트→모델→도구→다음 단계를 사슬로 엮음. Python·JavaScript 지원
• LlamaIndex — 데이터 연결·검색(RAG)에 특화. 사내 문서를 AI에 먹이는 '데이터 파이프라인'이 강점
• 공통점 — 모델은 갈아끼움(멀티 프로바이더), 둘 다 오픈소스. 11회차 RAG·게이트웨이 개념이 여기서 코드로 구현됨

👥 에이전트 프레임워크 — 여러 AI가 '팀'으로

12회차 OMC에서 'AI 한 명을 기획·실행·검수 팀으로'라는 개념을 봤죠. 에이전트 프레임워크는 바로 그 'AI 팀'을 코드로 직접 설계하는 도구입니다. 각 AI에게 역할을 주고, 서로 대화하고 일을 넘기게 짭니다.

• CrewAI — 'Crew(팀)'라는 이름처럼 역할 기반 협업이 직관적. '리서처·작가·편집자' AI를 두고 글 한 편을 함께 완성하는 식. 입문자에게 비교적 친절
• AutoGen — Microsoft가 만든 멀티 에이전트 프레임워크. AI들끼리 토론하듯 문제를 풀게 함
• LangGraph — LangChain 계열. 작업 흐름을 '그래프(지도)'로 그려 조건 분기·반복 같은 복잡한 흐름을 정교하게 제어

👀 코드 맛보기 — 이런 느낌 (안 외워도 됨)

분위기만 느껴보세요. CrewAI로 '리서처'와 '작가' 두 AI에게 역할을 주는 코드는 대략 이렇습니다 — 사람 말로 역할을 적어주는 게 거의 전부예요.

# CrewAI 분위기 (개념용 의사코드)
from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(role='리서처', goal='주제 자료 조사')
writer = Agent(role='작가', goal='조사 내용을 글로 정리')

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[...])
result = crew.kickoff()  # 팀이 협업해 결과를 만든다

📌 16회차 핵심

• 오픈소스 코딩 비서 = Claude Code의 멀티모델·투명 버전 — 도구는 무료, 모델은 골라 끼움.
• OpenCode(터미널) · Cline(VS Code 확장) · OpenHands(자율 PR 에이전트) — 입구가 다른 형제들.
• 공통 준비물은 API 키 하나. 가벼운 일·민감한 코드는 로컬 모델(Ollama)로 비용 0원.
• 처음이면 Cline부터, 위임을 원하면 OpenHands Cloud로 — 결과는 늘 사람이 검토·머지.
• 앱 SDK(LangChain·LlamaIndex)·에이전트 프레임워크(CrewAI·LangGraph)는 'AI 서비스를 코드로 만드는 원재료' — 비개발자는 '있다는 지도'만 챙기면 충분.