지난 6월 18일을 마지막으로 “Gemini CLI”가 구글의 무덤으로 들어갔습니다.

대신 구글은 “Antigravity”를 사용하라며 들이밀었죠. 마치 “Codex app”과 “Claude Desktop” 처럼요.

심지어는 vscode 스타일이던 앱을 “Antigravity IDE”로 분리하더니 “Antigravity”는 에이전트 앱으로 만들어버리고 기존 IDE는 “Antigravity IDE”로 분리해버렸습니다.

물론 이들의 공통점은 “GUI 기반의 Desktop App” 이라는 겁니다.

AI 플랫폼의 변천사

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AI 도구는 곰곰히 생각해보면 주된 플랫폼이 바뀌어왔습니다.

웹 플랫폼 → IDE+AI → CLI → GUI기반의 Desktop App 으로요.

1. 웹 플랫폼의 탄생과 번영

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2022년 11월 30일, 세상을 뒤바꿀 기술이 공개되었습니다. “Chat GPT” 라고 불리는 그 녀석이요. 물론 “Claude”, “Gemini”들도 세상에 나왔습니다.

우리는 그 웹사이트에서 프롬프트를 입력하고 AI가 뱉어내는 코드를 복사-붙여넣기 하고, 우리 코드에 맞게 수정하는 등의 작업들을 해왔었습니다.

코드가 조금만 길어져도 컨텍스트가 한계를 맞이했고, 화면을 왔다 갔다 하는 게 너무 귀찮았죠.

개발자들은 생각하기 시작했습니다. “화면 왔다갔다 하기 싫은데…”

2. IDE 와 AI의 네이티브 결합

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이후 몇몇 도구들이 등장했습니다.

github copliot, cursor 등이 나왔어요. 앞서 말했던 화면 전환의 귀찮음을 해결하기 위해 AI를 개발 도구 안으로 끌고 들어와버렸죠.

copilot이 코드를 자동완성해주고, 도구 내에서 Q&A할 수 있게 되었습니다. 곧이어서는 직접 코드를 수정해주기도 하죠.

하지만 이 페러다임 역시 “IDE 에디터 창 내부”라는 가두리에 붂여 있었고, 런타임 제어나 시스템 명령어 실행 등에는 제한적이었습니다.

3. 터미널의 해방과 CLI 자동화

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현재 가장 인기있는 툴이죠. “Claude Code”, “Codex CLI” 등이 있습니다. 개발자들에게 가장 익숙한 터미널에서 구동되는 것이 장점 중 하나였죠.

"IDE 툴 창 안에서만 노는 걸로 부족하다" 해서 터미널로 나왔습니다. 개발자들은 AI로 전체 디렉토리를 싹 스캔해서 명령어 한 줄로 테스트를 돌리고 패키지를 설치하는 강력한 자동화를 맛보게 됩니다.

하지만 단점 또한 명확했습니다. 텍스트 기반의 터미널 구조는 시각적으로 결과물(UI/UX)을 확인할 수 없었고, 복잡한 비동기 멀티 에이전트 오케스트레이션 수행에 한계가 있는 등의 제약이 있었습니다.

이를 해소하기 위한 여러 방법들이 나왔지만 다음 페이즈로 넘어가게 됩니다.

4. GUI 기반 데스크탑 에이전트

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최근 Google은 오픈소스로 운영하던 “Gemini CLI” 서비스를 완전 종료해버리고, 데스크탑 에이전트인 “Antigravity”를 내세웠습니다.

“Codex App”, “Claude Desktop”도 등장했죠. 아, Cursor 도 Agent mode에 힘을 실으며 GUI 툴들이 점점 늘어나는 추세입니다.

이것들의 특징은 독자적인 샌드박스를 가지고 브라우저를 씌워 UI테스트도 하고, 독립적인 백그라운드 task 등을 직접 조작할 수 있게 되었다는 겁니다.

CLI도 좋은데 왜…

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물론 저도 아직 CLI 툴을 메인으로 사용하고 있습니다. 자신의 스타일에 맞는 툴을 쓰는거죠.

그런데 왜 GUI 데스크탑 툴들이 인기를 얻게 된건지 조금 더 살펴보겠습니다.

1. 에이전트는 “터미널 명령”보다 “작업 상태”

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CLI에서는 다음과 같이 명령합니다.

"테스트를 돌려보고 실패 원인을 찾아 수정해줘."

하지만 에이전트는 내부적으로 대략 다음과 같이 동작하죠.

요구사항 이해
→ 코드베이스 탐색
→ 수정 계획 수립
→ 파일 수정
→ 테스트 실행
→ 실패 분석
→ 재수정
→ diff 제안
→ 커밋/PR 생성

하지만 많은 분들이 겪어 보셨을 겁니다. 이걸 터미널로 하나하나 과정을 추적하기란 꽤나 어렵습니다.

반면 GUI에서는 현재 어떤 파일을 고쳤는지, 어떤 테스트가 실패했는지, 어떤 diff를 승인해야 하는지, 어느 단계에서 멈췄는지를 보여주기 좋습니다. 그래서 GUI는 단순 UI가 아니라 agent harness, 즉 에이전트를 감시하고 제어하는 실행 환경에 가까워집니다.

2. 신뢰, 통제가 훨씬 쉽다

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개발자가(바이브코더 아닌) AI에게 코드를 맡길 때 가장 불안한 지점은 “얘가 뭘바꾼거지?”입니다. 결과가 거의 텍스트로만 이루어져 있어, 변경사항 검토가 “git diff”나 IDE로 넘어가서 확인해야 합니다.

하지만, GUI 에이전트는 그렇지 않죠.

필요	CLI	GUI/IDE 에이전트
수정 계획 검토	텍스트로 확인	plan review UI
변경사항 확인	git diff, IDE로 별도 확인	side-by-side diff
승인/거절	프롬프트/명령 입력	버튼으로 accept/reject
파일 참조	경로 직접 입력	파일/라인 선택, @mention
되돌리기	git reset/checkout	checkpoint/rollback
여러 작업 추적	터미널 세션 여러 개	작업 카드/탭/대시보드

예를 들어 Claude Code의 VS Code 확장은 Claude의 계획을 검토·수정하고, 선택한 파일/라인을 멘션하고, 제안 변경을 side-by-side diff로 승인/거절할 수 있게 합니다. 아, 물론 데스크탑 앱들도 같고요.

이건 CLI보다 워크플로우를 통제하기 좋은 형태입니다.

저희 팀원 중 한 분은 파일 변경사항 확인이 가장 큰 이유 중 하나라고 하시더군요.

3. 대상이 개발자에서 “개발 조직 전체”로

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CLI는 개발자나 파워 유저에게는 너무 좋습니다. 하지만 AI 개발사가 돈을 벌려면 개발자뿐만 아니라 팀, 기업, 비개발 직군 들도 끌어와야 하죠.

GUI가 필요한 이유는 대략적으로 다음과 같습니다.

• 주니어 개발자도 접근하기 쉬움
• PM/디자이너/QA도 작업 상태를 확인하기 수월함
• 팀장이 AI가 만든 PR을 리뷰하기 쉬움
• 보안팀/관리자가 권한, 로그, 정책을 관리하기 수월함
• 엔터프라이즈 고객에게 “통제 가능한 도구”처럼 보임

아무래도 비개발자가 쓰기는 GUI가 훨씬 자연스럽죠.

그래도 CLI는 여전히 좋다

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CLI는 사라지지 않고 계속 발전하고 있습니다. 최근에는 Claude Code도 알아서 sub-agent를 돌리며 작업하는게 가능해졌죠.

앞으로는 이런식으로 가지 않을까 싶습니다.

CLI = 자동화, 파워 유저, headless 실행, CI/CD
GUI = 검토, 승인, 협업, 진행상황 추적

물론 GUI만으로도 CLI만으로도 다 가능하지만, 취향차로 나뉠 것 같기도 하고요.

AI 개발사들이 GUI 기반 에이전트 툴로 이동하는 이유는 AI 코딩이 “프롬프트를 던지는 행위”에서 “작업을 위임하고 관리하는 행위”로 바뀌고 있기 때문입니다.

이 흐름은 에이전트 하네스를 어떤 식으로 장악하느냐의 문제인 것 같습니다.

AI 성능은 현재 어느정도 끌어올려졌기 때문에 앞으로 중요한 제품은 “AI가 코드를 잘 짜는가”보다 AI가 안전하게 작업하고, 사람이 적절한 지점에서 개입하고, 팀의 개발 프로세스에 자연스럽게 들어오는가를 잘 설계한 도구가 될 가능성이 큰 것 같아요.

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