Claude, ChatGPT·Codex, Gemini, Cursor 같은 주요 AI 도구의 새 기능·가격·사용 한도·정책 변화를 1인 개발자와 메이커 관점에서 골라 쉽게 요약합니다.
Cursor에서 코드베이스가 100% 색인됐다고 표시돼도, 에이전트 실행 중 의미 검색이 쓰인 흔적이 보이지 않을 수 있다. 실제 실행 로그에는 의미 검색, 벡터 검색, RAG 같은 흐름 대신 grep 검색과 파일 읽기만 보였다. Opus 4.8과 Composer 2.5 에이전트에게 의미 검색 도구가 있는지 물었을 때도, 처음에는 그런 도구가 없다고 답하고 현재 가진 도구만 나열했다. 코드베이스 규모는 약 250개 파일이라 너무 크다는 문제가 분명해 보이지는 않았다. 이후에는 갑자기 의미 검색이 작동하는 듯 보였고, 에이전트도 의미 검색 도구에 직접 접근할 수 있다고 답했다.
Gemini는 100만 토큰 문맥 창으로 최대 1,500쪽 분량의 글이나 3만 줄의 코드를 이해할 수 있다고 안내한다. 하지만 400쪽짜리 책 PDF를 올리고 장별 자세한 요약을 요청했을 때, Flash와 Pro 모두 뒤쪽 장에서는 한 문장짜리 짧은 요약만 내놓았다. Pro는 업로드한 파일이 너무 커서 최상의 결과가 나오지 않을 수 있다는 경고도 표시했다. Ultra 요금제를 쓰고 있어도, 큰 문서를 넣었다고 해서 항상 문서 전체를 깊게 읽고 균등하게 요약해 주는 것은 아닌 것으로 보인다. 100만 토큰 지원은 입력을 받을 수 있는 최대 범위에 가깝고, 실제 답변 품질은 파일 크기, 요청 방식, 모델 처리 방식에 따라 달라질 수 있다.
Cursor에서 자동 모드로 AI 에이전트를 실행할 때 답변이 오지 않는 문제가 발생했다. 화면에는 모델 이름이 올바르지 않다는 오류가 뜬다. 오류에 표시된 모델 이름은 "ex-tahoma-riverheart-xhigh"이다. 즉, 사용자가 직접 고른 모델 문제가 아니라 Cursor의 자동 선택 과정에서 잘못된 모델 이름이 잡혔을 가능성이 있다.
개인 경험담 기준으로, OpenAI 유료 요금제에서 무료 요금제로 바꾸자 Cyberuse 접근 권한이 사라졌다. 안내 이메일에는 다시 유료 요금제를 결제하면 접근 권한이 돌아온다고 되어 있었다. 실제로 유료 요금제를 다시 결제했지만 Cyberuse 인증은 계속 실패했다. 화면에는 오류라면 지원팀에 연락하라는 안내가 나왔지만, 지원팀은 이 문제를 해결할 수 없다고 답했다. 결과적으로 결제는 했는데 기능 접근은 복구되지 않았고, 사용자는 다음에 무엇을 해야 할지 막힌 상태가 됐다.
Cursor의 클라우드 에이전트를 몇 주 동안 실제 개발에 써 보니 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 됐다. Bugbot은 만들어진 코드에서 버그를 찾는 데는 꽤 잘 작동했다. 하지만 처음 지시한 계획과 실제 결과물이 맞는지는 확인하지 못했다. 예를 들어 요구한 기능이 빠졌는지, 원래 범위를 벗어난 일이 추가됐는지는 따로 봐야 했다. 그래서 완성된 코드의 세부 변경점만 보는 대신, 먼저 작업 계획을 기준으로 검토했다. 그다음 두 번째 에이전트가 완성 결과물을 계획과 비교해 빠진 부분이나 어긋난 부분을 표시하게 했다. 내부 도구도 이 방식에 맞춰 만들어 사용했다.
Claude Code, Codex, Cursor 같은 AI 코딩 도구는 새 대화를 시작하거나 문맥이 압축되면 이전 작업 내용을 쉽게 잃는다. Claude를 개인 비서처럼 쓰는 실험에서는 약 20만 토큰마다 새로 시작되는 느낌이 문제였고, 텔레그램 대화 기록을 16만 토큰쯤 다시 불러오는 방식도 오래 기억을 유지하지 못했다. 그래서 최근 흐름은 단순히 대화를 줄이는 것이 아니라, 중요한 결정, 저장소 구조, 작업 규칙, 최근 변경 사항을 따로 보관해 다음 세션에 다시 넣는 쪽으로 이동하고 있다. 일부 도구는 필요한 도구만 골라 불러와 토큰을 아끼고, 일부는 저장소를 매번 다시 파악하는 낭비를 줄였다고 주장한다. Aictx는 프롬프트마다 4천~1만3천 토큰 규모의 반복적인 저장소 재탐색을 줄였다고 설명되고, 다른 MCP 서버는 AI 코딩 에이전트의 토큰 비용을 46% 낮췄다고 제시한다. 또 다른 흐름은 기억뿐 아니라 통제와 감사다. Aegisure 같은 도구는 여러 AI 코딩 에이전트에 공통 규칙을 적용하고, 비밀값이나 결제·인증 코드 변경, 테스트 누락 같은 위험한 변경을 푸시 전에 확인하는 쪽을 겨냥한다.
Claude와 GPT-5.5에 같은 코딩·디버깅·분석 요청을 동시에 보내고, 새 Claude가 두 답변의 출처를 모른 채 하나로 합치는 방식이 제안됐다. 목표는 한 모델만 고르는 대신 각 모델의 장점을 모아 더 나은 최종 답변을 얻는 것이다. GPT-5.5는 Codex CLI를 통해 이미 쓰고 있는 ChatGPT 구독으로 실행되기 때문에 별도 API 키나 토큰별 과금이 필요 없다는 점이 핵심이다. Claude Code 안에서는 단일 /fuse 명령으로 이 흐름을 실행하는 형태다. 블라인드 벤치마크에서는 코딩, 디버깅, 분석 작업에서 도움이 되는 경우가 있었지만, 항상 이기는 만능 방식은 아니었고 상황에 따라 손해도 있었다. 이 흐름은 품질 확인, 토큰 절약, 문맥·메모리 관리, 디버깅, 다중 에이전트 작업에 맞는 중급 수준의 반복 절차로 정리됐다.
Agency Agents App은 별 11만 3천 개가 넘는 Agency Agents 저장소를 더 쉽게 쓰게 해 주는 관리 앱이다. 230개가 넘는 AI 에이전트를 부서와 역할별로 찾아볼 수 있고, 설치하기 전에 각 에이전트의 성격과 역할을 확인할 수 있다. Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Qwen, opencode, Copilot 등 7개 도구에 같은 방식으로 에이전트 설정을 배포할 수 있다. 앱은 어떤 내용을 도구에 썼는지 기록하고, 설정이 바뀌었는지 감지하며, 업데이트하거나 되돌릴 수 있게 해 준다. 예전에는 셸 명령어와 메뉴로 설치해야 했지만, 이 앱은 화면 기반 인터페이스로 더 통제하기 쉬운 사용 경험을 제공한다. MIT 라이선스로 오픈소스로 공개됐고, 텔레메트리, 계정, 가입 절차가 없다.
git-lrc는 코드를 깃 커밋할 때 바로 작은 AI 코드 리뷰를 실행하는 무료 도구다. AI 코딩 도구로 코드 작성량이 늘면, 사람이 생성된 코드를 충분히 살피지 못해 변경 내용을 덜 이해하고 실수가 운영 환경까지 갈 수 있다. git-lrc는 풀 리퀘스트 단계의 리뷰가 너무 늦을 수 있다는 문제의식에서 나왔다. 커밋을 하면 변경된 코드의 차이 화면을 보여주는 리뷰 화면이 열리고, 무엇이 바뀌었는지 요약하며, 다시 봐야 할 부분을 짚어 준다. 중요한 변경 위치로 빠르게 이동할 수도 있다. 현재는 보안, 안정성, 성능, 유지보수성 등 10개 분야에서 약 100가지 흔한 위험 패턴을 확인한다.
Claude를 은행 계좌와 MCP로 연결해 사업 자금 업무를 대화로 처리하는 방식이 언급됐다. 처리 범위는 송장 만들기, 청구서 납부, 비용 정리, 장부 정리까지 포함된다. 핵심은 별도 회계 화면을 직접 오가며 누르는 대신, Claude에게 말로 요청해 업무를 진행하는 흐름이다. 댓글 반응만 보면 실제로 어느 정도 작동하는 것으로 보였지만, 매일 쓰는 사람들의 구체적인 설정 방법이나 안정성은 아직 확인이 필요한 상태다.
VibeAround는 여러 AI 코딩 에이전트를 한 컴퓨터에서 나란히 실행하고 관리하는 오픈소스 개발 도구다. Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, 데스크톱 에이전트, 여러 제공업체 설정, 터미널, 브라우저 미리보기, 원격 후속 작업을 지원한다. 여러 에이전트를 쓰면 터미널 창, 명령줄 도구, 환경 설정 파일, 로컬 미리보기 주소가 흩어지기 쉬운데, VibeAround는 이 작업 공간을 한곳으로 묶는다. 작업을 시작하기 전에 작업 폴더, 이전 세션, 터미널, 사용할 에이전트, API 프로필을 고를 수 있다. 전역 설정 파일을 계속 고치지 않고도 제공업체와 모델 설정을 바꿀 수 있다. 로컬 브라우저 미리보기, 마크다운·HTML 미리보기, 웹 터미널 세션도 함께 관리한다. 에이전트 작업은 기본적으로 로컬에 두며, 컴퓨터에서 하던 코딩 세션을 휴대폰이나 메시지 채널에서 이어갈 수 있게 한다.
ChatGPT에는 메모리를 쓰는 방식이 두 가지로 나뉘어 있었다. 하나는 사용자가 저장해 둔 메모리만 쓰는 방식이고, 다른 하나는 저장된 메모리와 최근 대화 내용을 함께 참고하는 방식이다. 현재 설정 화면에서 ‘채팅 기록 참조’ 옵션이 보이지 않고, 대신 ‘개선된 메모리 사용해 보기’라는 옵션만 보이는 상황이 있다. 이 옵션을 꺼도 ChatGPT가 최근 대화 기록을 참고하는 것처럼 동작해 불편이 생긴다. 원하는 동작은 저장된 메모리만 사용하고 최근 채팅 기록은 참고하지 않는 것이다.
Cursor로 혼자 개발할 때 다음에 무엇을 만들지 한 번에 정리해 주는 명령이나 흐름이 필요하다. 선택 사항이라 미뤄 둔 개선점은 시간이 지나면 사람도 Cursor도 쉽게 잊는다. 필요한 것은 로드맵, 에픽, 할 일 목록을 흩어 두지 않고 하나의 기준 목록으로 유지하는 방법이다.
AI 도구만 써서 스카이림 같은 역할수행게임을 만드는 실험이 진행 중이다. 코드는 직접 한 줄도 쓰지 않고, 보이는 결과물은 모두 프롬프트로 만들어졌다. 처음에는 몇 시간을 들여 게임 세계, 분위기, 기본 스타일을 정하는 긴 시작 프롬프트를 만들었다. 그 뒤로 애니메이션, 충돌 처리, 전투, 아이템 같은 세부 기능을 계속 고쳐 넣었다. 현재까지 약 20시간을 들였고, 완성까지는 아직 할 일이 많다. 목표는 퀘스트와 드래곤이 있는 큰 규모의 역할수행게임이며, 지금 단계에서는 전체적인 모습과 느낌이 꽤 만족스러운 수준까지 왔다.
HSBC 분석에 따르면 OpenAI는 2030년까지 버티려면 현재 130억 달러 수준의 매출을 2000억 달러로 키워야 하고, 추가로 2000억 달러를 더 조달해야 한다. 같은 흐름에서 2025년 OpenAI의 손실은 거의 8배로 늘었고, 지출은 340억 달러에 이른 것으로 전해졌다. 핵심은 ChatGPT와 개발자용 AI 도구가 빠르게 커지고 있지만, 이를 운영하는 데 드는 컴퓨팅 비용과 인프라 투자가 훨씬 더 빠르게 불어나고 있다는 점이다. OpenAI가 계속 성장하려면 더 많은 유료 이용자, 기업 고객, 개발자 사용량, 투자금이 필요하다. 이 숫자들은 OpenAI의 서비스가 인기만으로는 충분하지 않고, 장기적으로 가격·요금제·사용 제한·기업 판매 전략이 더 중요해질 수 있음을 보여준다.
Cursor Mobile이 곧 나온다는 소식이 공유되면서, 휴대폰으로 AI 코딩 도구를 쓰는 방식이 핵심 쟁점이 됐다. 기대하는 쪽은 휴대폰에서 전체 개발을 하려는 것이 아니라, 밖에서 떠오른 수정 사항을 Cursor에 맡기고 나중에 컴퓨터에서 결과를 확인하는 용도를 말한다. 작은 버그 수정, 작업 계획 정리, 노트북에서 하던 대화 이어가기, 집에 켜 둔 작업 환경에 원격으로 지시하기 같은 사용 사례가 나왔다. 반대 쪽은 코딩은 큰 화면에서 해야 하며, 휴대폰으로 사업이나 웹사이트 코드를 바꾸는 것은 위험하다고 본다. 토큰 예산을 너무 빨리 써버릴 수 있다는 걱정도 있다. iPad 사용, 음성 입력, iOS와 Android 지원 여부, Codex 모바일이나 Claude Code와의 비교도 함께 언급됐다.
ChatGPT 음성 모드가 곧 바뀔 수 있다는 정황이 나왔다. 새 모델 이름으로 보이는 gpt-bidi-1이 발견됐고, 함께 보인 안내 문구도 음성 기능 업데이트와 관련된 것으로 보인다. 구체적으로 무엇이 달라지는지는 아직 확인되지 않았다. 댓글에서는 현재 음성 기능이 낡은 모델을 쓰고 있다는 불만, gpt-realtime-2와 무엇이 다른지에 대한 질문, 더 똑똑한 음성 응답을 기대하는 반응이 이어졌다. 아직 공식 발표가 아니라서 실제 출시 시점과 성능은 지켜봐야 한다.
Cursor의 COMPILE26 행사에서 새 모델로 보이는 발표 화면이 공개됐다. 화면에는 1.5조 개가 넘는 파라미터를 가진 모델이며, 10만 개가 넘는 GPU에서 처음부터 사전 학습했다는 내용이 보인다. 설명에는 코딩을 넘어 더 넓은 지능을 목표로 한다는 표현도 포함됐다. 커뮤니티에서는 이것이 Cursor의 Composer 3일 수 있다는 추측이 나왔고, Grok, Kimi, DeepSeek 계열 모델을 바탕으로 한 것인지에 대한 의견도 갈렸다. 일부는 화면에 '처음부터 사전 학습'이라고 적혀 있어 기존 모델을 단순히 감싼 것은 아니라고 봤다. 다른 쪽에서는 Cursor가 Composer 정보를 충분히 투명하게 공개하지 않았다는 불신과, Composer 2.5보다 확실히 좋아야 의미가 있다는 반응이 나왔다. 가격이 더 비싸진다면 기존 모델도 계속 선택할 수 있어야 한다는 걱정도 있었다.
manim-video는 간단한 요청문으로 수학이나 기술 설명 애니메이션을 만들도록 돕는 코딩 에이전트용 스킬이다. 개념을 글로 설명하면 코딩 에이전트가 계획을 세우고, 장면을 만들고, 렌더링하고, 여러 장면을 이어 붙이고, 결과를 검토하는 흐름을 따라간다. 실행 환경은 Docker가 맡고, 실제 애니메이션 생성은 Manim이 처리한다. 그래서 사용자는 Manim, LaTeX, ffmpeg를 직접 컴퓨터에 설치하지 않아도 된다. Codex, Claude Code, Antigravity, OpenCode처럼 에이전트 스킬을 쓸 수 있는 코딩 도구에서 재사용할 수 있게 설계됐다. 예시로는 삼각형 내각의 합이 180도임을 보여주는 애니메이션 같은 설명형 영상 제작이 제시됐다.
첫 경험담 기준으로, Claude Opus 4.8 Max가 업무 제출물에 바로 넣을 수 있는 형식의 답변 초안 작성을 거절했다. 요청 내용은 글을 대신 써 달라는 일반적인 문안 작성에 가까웠지만, Claude는 그 텍스트가 AI와 관련되지 않았다는 이유처럼 보이는 반응을 했다. 정확한 거절 문구나 전체 대화 내용은 제공되지 않았다. 같은 일을 겪은 사람이 있는지 확인하려는 사례이며, 아직 넓게 확인된 오류나 정책 변화로 보기는 어렵다.
개발자들이 매달 초 Claude와 Codex 같은 AI 코딩 도구 사이를 갈아타는 모습을 자연 다큐멘터리처럼 빗댄 풍자다. 월 사용 할당량이 바닥나면 새 모델 출시 소식, 더 높아 보이는 벤치마크, 더 좋아 보이는 작업 환경에 끌려 다른 도구로 이동한다. Claude에서 반달 동안 다듬어 둔 CLAUDE.md 같은 설정 파일도 버려두고 Codex로 넘어가는 장면이 나온다. 구독을 해지하려는 순간 50% 할인 제안이 붙잡는 장면은 AI 도구들이 사용자를 붙들기 위해 가격 할인을 쓰는 상황을 비꼰다. 동시에 반대편에서는 Codex를 쓰던 사람들이 Claude로 돌아오고 있어, 어느 한쪽이 영원한 정답이라기보다 개발자들이 계속 비교하고 갈아타는 시장이라는 뜻을 담고 있다.
Otto는 Claude가 실제 크롬 브라우저 탭을 직접 다룰 수 있게 해주는 오픈소스 도구다. MCP 서버를 함께 제공해서 Claude가 탭 열기, 사이트 이동, 정보 추출, 화면 캡처, 네트워크 요청 가로채기 같은 작업을 호출할 수 있다. 별도의 헤드리스 브라우저 서버나 유료 클라우드 브라우저를 쓰지 않고, 사용 중인 실제 크롬 탭을 대상으로 작동한다. 설계의 핵심은 토큰 효율이다. Claude가 모든 과정을 말로 길게 처리하는 대신, 정해진 코드가 브라우저 동작을 실행하고 Claude는 다음에 무엇을 할지만 판단한다. MIT 라이선스로 공개됐고, npm 전역 설치 명령으로 설치할 수 있다. 만든 사람은 헤드리스 환경을 막는 사이트에서 읽기와 정보 추출 용도로 쓰고 있다.
후지필름 카메라용 보정 설정은 보통 멋진 예시 사진과 함께 공유되지만, 실제 자기 사진에 적용하면 기대와 다르게 보일 수 있다. 이 문제를 해결하려고 Claude와 대화하며 약 45분 만에 사진 보정 미리보기 앱을 만들었다. 이 앱은 사진을 올리면 카메라 안의 보정 설정이 사진에 어떤 변화를 주는지 실시간으로 보여준다. 사진 위에 미리보기가 있고, 아래에는 조절 항목이 스크롤 형태로 배치된다. 사진을 바꾸는 버튼, 설정을 저장하는 기능, 저장한 레시피를 다시 보는 기능, 레시피 카드로 내보내는 기능도 포함된다. 제작자는 코딩 지식이 없었고, Claude에게 React 앱을 만들어 달라고 요청한 뒤 대화를 주고받으며 완성했다.
MEX는 AI 코딩 도구가 프로젝트를 이해할 때 필요한 정보를 더 작게 나눠 읽게 하는 오픈소스 도구다. 프로젝트 루트에 `.mex/` 폴더를 두고, 하나의 큰 문맥 파일 대신 약 120토큰짜리 짧은 시작 파일과 라우팅 표를 사용한다. 라우팅 표는 작업 종류에 따라 읽을 파일을 정한다. 예를 들어 인증 관련 작업이면 아키텍처 문서를, 새 코드를 쓰는 작업이면 코딩 규칙 문서를 읽게 한다. 이렇게 하면 에이전트가 매번 모든 설명을 읽지 않고, 지금 작업에 필요한 정보만 가져간다. MEX에는 코드베이스와 문서가 어긋났는지 확인하는 드리프트 감지 기능도 있다. 이 기능은 인공지능을 쓰지 않고 8개 검사기로 존재하지 않는 파일 경로, 삭제된 npm 스크립트, 파일 사이의 의존성 버전 충돌, 50개 이상 커밋 동안 업데이트되지 않은 스캐폴드 파일 같은 문제를 점수와 함께 찾아낸다. 문제가 있으면 `mex sync`가 깨진 파일만 고치도록 Claude Code에 보낼 맞춤 프롬프트를 만든다.
Finance Toolkit 개발자가 이 도구 위에 MCP 서버를 만들었다. Finance Toolkit은 2019년부터 만든 오픈소스 파이썬 패키지로, 200개가 넘는 금융 지표, 평가 모델, 경제 지표를 다룬다. 이 프로젝트는 같은 회사의 P/E도 Stockopedia, Morningstar, Macrotrends, 월스트리트저널이 서로 다르게 보여 주는 문제에서 출발했다. 새 MCP 서버는 200개 이상의 계산 기능을 약 21개 범주의 도구로 묶어 Claude, Copilot, Cursor, Windsurf, Gemini가 훈련 데이터에 남아 있는 숫자를 떠올리는 대신 실제 금융 데이터를 가져오고 직접 계산하게 한다. 설치는 `uvx --from "financetoolkit[mcp]" financetoolkit-mcp-setup` 한 줄로 한다. Claude Desktop용 MCPB 파일과 전체 문서도 제공된다. 예시로 주요 반도체 기업의 10년 누적 수익률, P/E, EV/EBITDA, EPS 성장률, 주당 매출을 비교하게 했을 때, 도구가 가치평가 비율, EPS 성장률, 과거 수익률 도구를 스스로 골라 결과를 냈다.
개인 사이트 nicolae.tech를 Payload Website Template로 다시 만들고 있다. Payload가 페이지, 첫 화면 영역, 레이아웃 블록, 미디어, 글, 검색 노출 설정, 주소 변경 처리, 폼 같은 기본 구조를 맡는다. 목표는 고정된 홍보 페이지가 아니라 콘텐츠 관리 시스템으로 움직이는 사이트를 만드는 것이다. 첫 화면과 일반 콘텐츠를 분리하고, 다시 쓸 수 있는 블록을 유지하면서도 템플릿처럼 보이지 않게 다듬으려 한다. 실제 작업 이력과 사례 연구를 보여줘 빠르게 신뢰를 주고, 나중에 블로그와 사례 연구, EventBlok 콘텐츠까지 확장할 수 있는 구조를 원한다. Claude Design과 Claude Code를 함께 써서 기본 템플릿을 더 개인적이고 실용적인 사이트로 바꾸는 중이다. 현재 궁금한 점은 사이트가 아직 템플릿처럼 보이는지, Payload에 맞는 페이지 구조인지, 콘텐츠 관리 시스템 안에서 다르게 설계할 부분이 있는지, 사례 연구를 더 만들기 전에 고칠 점이 무엇인지다.
Claude Code를 업무에 쓰는 비개발자들은 프로젝트 선택, 메모리 관리, 작업 정리에서 불편을 겪을 수 있다. 이 데스크톱 앱은 Claude Code와 비슷한 방식으로 일하지만, 처음부터 프로젝트를 중심에 둔다. 프로젝트를 만들고 폴더를 한 번 연결하면, 매번 다시 폴더를 고를 필요가 없다. 메모리는 사용자가 따로 관리하지 않아도 배경에서 정리되며, 어떤 기억이 쌓였는지 그래프로 볼 수 있다. 에이전트는 ‘Rick’이라는 이름과 성격을 가진 도우미로 설정되어 있고, 다른 성격의 에이전트도 추가할 수 있다. 작업 관리 기능도 앱 안에 넣어 Notion 같은 외부 도구를 오가지 않아도 된다. 앱은 Claude SDK와 Claude 4.8을 바탕으로 만들어졌고, 7월에 대기자 명단 사용자를 대상으로 베타를 시작할 계획이다.
맥용 작은 메뉴바 앱이 Claude Desktop과 Claude Code에서 사용량 제한에 걸린 대화를 감지한다. Claude 화면에 나온 제한 안내와 재시도 시간을 읽고, 제한이 풀리는 시각까지 기다린 뒤 자동으로 “continue”를 입력해 대화를 이어간다. 여러 대화가 동시에 멈춰 있어도 각각 다른 타이머로 관리한다. 활동 기록은 로컬에서 확인할 수 있고, 앱은 메뉴바에만 머물며 로그인할 때 자동 실행될 수 있다. 네트워크 연결이나 텔레메트리는 없다고 되어 있으며, 코드는 MIT 라이선스로 공개됐다. 설치 파일은 GitHub의 1.0 릴리스에서 DMG로 받을 수 있다.
Kery는 웹앱 주소를 넣고 `npx keryai`를 실행하면 앱 안의 화면, 경로, 입력 폼, 팝업 창을 자동으로 훑어보는 자율 QA 도구다. 개발자가 Playwright용 테스트 스크립트나 CSS selectors, XPath를 직접 관리하지 않아도 되도록 설계됐다. 테스트 내용은 “결제 흐름이 끝까지 잘 되는지 확인”처럼 평문으로 쓰면, Kery가 실제 화면에서 무엇을 눌러야 하는지 찾아 실행한다. 핵심 방식은 화면의 코드 위치에 딱 붙어 있는 선택자 대신 accessibility tree와 screenshots를 함께 보고 버튼이나 입력칸의 의미를 파악하는 것이다. 그래서 개발자가 버튼 위치나 화면 구조를 바꿔도 테스트가 단순한 코드 변경 때문에 깨질 가능성을 줄인다. 야간에 staging 환경에서 돌리면 다음 날 아침 대시보드에 깨진 흐름, 화면 깨짐, 사용성 문제 등이 screenshots와 표시 박스로 정리된다. triage agent는 이전 실행 기록을 바탕으로 중복 버그와 잘못 잡힌 경고를 줄이는 역할을 한다.
오픈소스 CRM인 Relaticle은 v3.3에서 앱 안의 AI 에이전트를 추가했다. 이 에이전트는 CRM 안의 정보를 읽고, 회사 만들기, 거래 정보 수정, 메모 붙이기 같은 작업을 제안할 수 있다. 다만 실제로 데이터를 바꾸는 일은 바로 실행하지 않고, 모든 쓰기 작업마다 사람이 승인해야 한다. 기술 구성은 에이전트 층에 laravel/ai, 실시간 응답 전송에 Reverb, 화면 구성에 Filament v5와 Livewire v4, 백그라운드 처리에 Horizon을 쓴다. 가장 어려웠던 부분은 채팅 응답이 끊기지 않게 만드는 일이었다. 응답은 대기열 작업으로 실행되고 Reverb로 실시간 전송되는데, 사용자가 페이지를 새로고침하거나 웹소켓 연결이 끊기거나 Livewire가 화면을 다시 그려도 같은 응답 흐름을 이어야 했다. 그래서 각 스트림에 고유한 식별자를 붙이고, 연결이 다시 붙었을 때 중간부터 이어받을 수 있게 만들어야 했다. 운영 환경에서는 라우트 캐시를 켠 뒤 방송 채널 권한 설정이 조용히 등록되지 않는 문제도 있었다.