Anthropic·OpenAI·Google 업데이트 4가지와 숨겨진 공통점
세 회사가 동시에 코딩 에이전트를 업데이트했다. 방향이 겹친다. 공통점은 커뮤니티가 먼저 만든 워크플로우를 제품이 삼키는 속도다.
개발자 커뮤니티가 만든 방식을 공식적으로 제품이 삼켜버리는 새벽이었다.
세 회사가 거의 동시에 코딩 에이전트를 업데이트했는데 방향이 묘하게 겹친다. 이번 소식을 한번에 정리하면서 눈에 띄는 패턴을 짚어본다.
Claude Code Remote Control: tmux + Tailscale 조합을 정면으로 대체한다
터미널에서 /remote-control 한 줄이면 폰으로 세션이 넘어온다.
원래 개발자가 외출 중에도 코딩 세션을 유지하려면 tmux로 세션을 띄우고 Tailscale로 VPN을 잡아야 했다. 이 과정이 꽤 번거로워서 Happy나 VibeTunnel 같은 오픈소스 프로젝트가 우후죽순 생겼다.
Anthropic은 그 패턴을 그대로 가져와 공식 기능으로 만들어버렸다.
- Max 플랜 대상 리서치 프리뷰로 출시
- QR 코드 스캔으로 모바일 즉시 연결
- 노트북이 잠들어도 세션 자동 재연결
- 로컬 파일시스템과 MCP 서버가 그대로 유지됨
Cowork 엔터프라이즈 확장: 플러그인 마켓플레이스가 승부처다
Cowork이 1월 리서치 프리뷰로 나왔을 때 “그래서 뭘 할 수 있는데?” 라는 반응이 많았다. 이번 업데이트로 답이 나왔다.
관리자가 사내 전용 플러그인 마켓을 만들고 팀별로 배포할 수 있게 됐다. HR부터 IB까지 직군별 플러그인 템플릿 10종이 추가됐고, Excel에서 분석한 결과를 PowerPoint로 바로 넘기는 앱 간 연동도 프리뷰에 들어갔다.
- Docusign과 FactSet 포함 신규 커넥터 12개 추가
- 슬래시 커맨드에 구조화된 입력 폼 도입
- OpenTelemetry 기반 사용량 추적 지원
- Claude Agent SDK와 동일한 플러그인 포맷
Codex 서브 에이전트와 Responses API WebSocket 전환: 별개지만 시너지가 크다
두 가지를 나눠서 봐야 한다.
먼저 Codex 자체에 서브에이전트 기능이 공식 추가됐다. 복잡한 작업을 병렬로 쪼개서 여러 에이전트가 동시에 처리하고 결과를 모아주는 구조다.
별도로 Responses API가 WebSocket 모드를 지원하기 시작했는데 이쪽 변화가 체감 속도에 더 크게 영향을 준다. 기존에는 에이전트가 도구를 부를 때마다 HTTP 연결을 새로 맺고 전체 대화 맥락을 다시 보내야 했다.
WebSocket은 연결을 한 번 열어두고 서버 쪽 인메모리 상태를 유지하면서 새 입력만 보낸다. 매 턴마다 반복되던 작업이 사라지니까 도구 호출 20회 이상인 작업에서 20~40% 빨라진 셈이다.
Cline 팀 테스트에서도 복잡한 멀티파일 코딩은 40% 가까이 개선됐고 단순 작업도 15% 빨라졌다.
- Codex 서브에이전트는
/experimental에서 활성화 - WebSocket 연결당 최대 1시간 유지 후 재연결 필요
store=false와 Zero Data Retention 호환- 두 기능이 합쳐지면 멀티 에이전트 파이프라인 지연 시간이 크게 줄어듦
Gemini CLI에 Hooks 추가: 에이전트 루프를 코드로 제어할 수 있다
Claude Code가 지난해 9월에 먼저 도입한 기능을 Google이 v0.26.0에서 따라왔다.
에이전트가 도구를 실행하기 전에 보안 검사를 끼워넣거나 세션이 끝날 때 테스트를 강제 실행하는 방식이다. 직접 BeforeTool 훅으로 API 키 유출 방지 스크립트를 걸어봤는데 설정 자체는 5분이면 끝난다.
프롬프트에 “린터 꼭 돌려”라고 써넣는 것과 설정 파일에 강제하는 것은 신뢰도가 완전히 다르다.
- AfterAgent 훅으로 “Ralph 루프” 구현 가능
- 확장 프로그램에 훅을 번들로 포함해 배포 가능
- Claude Code 훅 스크립트를 소폭 수정으로 마이그레이션 가능
- 프로젝트/사용자/시스템 3단계 설정 우선순위 적용
네 가지 업데이트의 공통점
전부 “사용자가 이미 하고 있던 행동”을 제품 안으로 흡수한 것이다. 원격 접속도, 플러그인 생태계도, 훅 시스템도 커뮤니티가 먼저 만들었다. 이 회사들이 잘하는 건 기술 자체가 아니라 사용자 행동을 관찰하고 제품으로 바꾸는 속도다.
AI 도구 경쟁의 승부처는 모델이 아니라 워크플로우 흡수력이다.
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