Trae-CLI: 클로드 코드의 종말? ByteDance가 만든 완전 무료 오픈소스 AI 코더가 놀랍습니다!

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요약

이 영상에서는 ByteDance가 오픈소스로 공개한 AI 코딩 에이전트 'Trey Agent'를 소개합니다. MIT 라이선스 하에 제공되며, 터미널에서 직접 실행 가능한 CLI 도구로 LLM 기반의 소프트웨어 엔지니어링 작업을 지원합니다. 다양한 파일 편집·셸 실행·순차적 사고 도구를 갖춘 에코시스템과 설정 유연성, 디버깅을 위한 자세한 실행 이력 기록 기능이 핵심입니다. 설치부터 사용 예시, 장단점까지 알기 쉽게 설명합니다.

주요 키워드

Trey Agent 오픈소스 LLM CLI MIT 라이선스 trajectory file 순차적 사고 API 키 도구 에코시스템 디버깅 로그

하이라이트

🔑 오픈소스 공개: ByteDance가 'Trey Agent'의 핵심 에이전트를 MIT 라이선스로 전면 공개했습니다.
⚡️ 완전 무료 CLI 도구: 터미널에서 바로 실행 가능한 AI 코딩 에이전트로, 별도의 유료 플랜 없이 활용할 수 있습니다.
🚀 유연한 설정: 커맨드라인·설정 파일·환경변수 우선순위를 조정해 원하는 워크플로우로 손쉽게 커스터마이징 가능합니다.
🌟 디버깅 친화적 이력 기록: 모든 LLM 상호작용과 상태 전환을 상세 로그로 남겨, 문제 발생 시 원인 파악이 쉽습니다.
📌 풍부한 도구 에코시스템: 파일 편집, 셸 명령 실행, 복잡한 문제 분해를 돕는 순차적 사고 도구 등 기본 제공 툴이 다양합니다.
🔧 설치 간편: GitHub 클론 후 pip로 바로 설치 가능하며, OpenAI·Anthropic API 키만 설정하면 곧바로 사용 시작합니다.
🌱 확장성: 오픈소스이므로 직접 포크해 새로운 도구를 추가하거나 워크플로우를 수정하는 것이 자유롭습니다.

용어 설명

MIT 라이선스

소스 코드 수정·배포에 제한이 거의 없는 오픈소스 라이선스입니다.

LLM(대형 언어 모델)

대규모 텍스트 데이터를 학습해 언어 생성과 이해를 수행하는 AI 모델을 뜻합니다.

CLI(명령 줄 인터페이스)

터미널 창에서 명령어 입력으로 프로그램을 조작하는 사용자 인터페이스입니다.

Trajectory File

Trey Agent의 실행 경로와 모든 상호작용을 순차적으로 기록한 디버깅 로그 파일입니다.

Sequential Thinking(순차적 사고)

복잡한 문제를 단계별로 나눠 가설을 세우고 접근 방법을 수정하는 알고리즘 도구입니다.

Trey 편집기의 핵심 에이전트를 떼어내 독립 실행형 CLI 툴로 공개했습니다. MIT 라이선스 적용으로 누구나 코드 확인·기여가 가능합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

LLM 기반 일반 소프트웨어 공학 작업을 지원합니다. OpenAI와 Anthropic API 키로 로컬에서 바로 사용 가능하며, 곧 타 모델 지원도 계획 중입니다.

[00:45] Trey Agent는 Claude Code, Gemini CLI와 유사한 LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트로, 로컬에서 작동하며 사용자의 API 키만 사용합니다.

[01:33] 스폰서인 Ninja Chat 소개 - 월 11달러로 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash 등 최고의 AI 모델들에 액세스할 수 있는 올인원 플랫폼입니다.

월 $11로 GPT-4o·Claude 3.7·Gemini 2.0 등을 비교해 쓸 수 있는 올인원 AI 플랫폼을 소개합니다. 코드 ‘king25’로 25% 할인도 제공합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

GitHub에서 repo를 클론한 뒤 pip install -e .로 설치합니다. API 키는 설정 파일 수정 또는 환경변수로 지정해 간편하게 연동할 수 있습니다.

[02:23] 설치 과정을 설명하며 GitHub에서 저장소를 클론하고 pip를 사용한 설치 방법을 안내합니다.

[02:50] API 키 설정 방법과 주요 명령어들을 설명하며, tly run 명령을 통해 자연어 지시로 코드를 생성하는 기능을 소개합니다.

‘tly run’으로 자연어 명령을 입력해 코드 생성을 요청합니다. 모델·작업 디렉토리·디버깅 로그 저장 경로를 옵션으로 지정할 수 있습니다.

[03:39] Trae Agent의 독특한 특징 중 하나는 실행 궤적을 상세히 기록한다는 점입니다. 모든 LLM 상호작용, 도구 호출, 상태 전환을 포함해서 문제 해결 과정을 완전히 추적할 수 있습니다.

‘tly interactive’에서 대화하듯 명령을 주고받을 수 있습니다. 상태 확인·스크린 클리어·종료 등 일반 AI CLI와 유사한 인터페이스를 제공합니다.

[04:14] 대화형 모드를 제공하며 이는 Claude Code나 Aider와 유사한 방식으로 작동합니다. 터미널에서 모든 것을 제어할 수 있고 즉석에서 설정을 변경할 수 있다는 점이 특징입니다.

파일 편집, 셸 명령 실행, 순차적 사고, 작업 완료 신호 등 다채로운 빌트인 툴을 통해 복잡한 작업도 에이전트가 단계별로 처리합니다.

[04:53] Trae Agent의 핵심은 풍부한 도구 생태계입니다. STR 교체 기반 편집 도구, 지속적 상태를 유지하는 bash 도구, 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 sequential_thinking 도구 등을 기본 제공합니다.

JSON 설정 파일과 환경변수, 명령행 인수 우선순위로 구성 요소를 마음껏 조정할 수 있습니다. 워크플로우 실험과 맞춤형 튜닝이 용이합니다.

[05:50] 설정이 매우 유연하며 JSON 설정 파일을 사용하고 명령행 인수나 환경 변수로 거의 모든 것을 재정의할 수 있습니다. 우선순위는 명령행, 설정 파일, 환경 변수, 기본값 순입니다.

[06:15] 실제 테스트로 King Bench 앱에 라이트 테마 옵션을 추가하는 작업을 수행했습니다. Claude Code와 유사하게 작동하지만 응답을 스트리밍하지 않고 궤적 파일에서 업데이트됩니다.

King Bench 앱에 라이트 테마 기능을 추가해 보았습니다. 실행 결과가 매끄럽고, 다른 AI 코딩 CLI 도구 대비 안정적으로 작동합니다.

[07:10] 테스트 결과 문제없이 잘 작동했습니다. 알파 버전이라 일부 거친 부분이 있지만 첫 번째 릴리스치고는 매우 견고합니다. 포크하고 자신만의 도구를 추가하거나 워크플로우를 조정할 수 있다는 점이 인상적입니다.

알파 버전이지만 안정성이 높고 확장성이 뛰어납니다. 오픈소스 기여 유도·추가 PR을 통해 더 많은 모델을 지원할 계획입니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] [음악]

[00:03] [박수]

[00:04] 안녕하세요, 또 다른 영상에 오신 것을 환영합니다. 여러분 대부분이

[00:08] Trey AI 에디터를 기억하실 텐데요,

[00:11] Claude, Gemini 등을 지원하는

[00:13] 정말 좋은 무료 AI 에디터였습니다.

[00:17] 하지만 이제 그들이 에디터를 구동하는

[00:20] 핵심 에이전트를 오픈소스로 공개하고

[00:22] Trey Agent라는 독립형 CLI 도구로

[00:25] 만들었습니다. 이것은 바이트댄스에서

[00:28] 개발한 것입니다. 가장 좋은 점은

[00:31] MIT 라이선스 하에 완전히 오픈소스라는 것입니다.

[00:34] 그래서 그냥 가져다가 수정하고

[00:37] 원하면 기여할 수도 있습니다.

[00:40] 또한 Trey 에디터 자체에서도

[00:43] 사용될 예정인데, 정말 멋집니다.

[00:45] Trey Agent는 기본적으로 범용

[00:48] 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위해

[00:51] 설계된 LLM 기반 에이전트이며

[00:54] Claude Code, Gemini CLI, Open Code와

[00:56] 유사하게 터미널에서 동작합니다.

[01:01] 또한 이것은 Trey나 다른 것들을 통해

[01:04] 프로바이더를 사용하지 않습니다. 로컬에서

[01:07] 작동하며 Anthropic이나 OpenAI에 대해

[01:10] 사용자가 제공하는 API 키만 사용합니다.

[01:13] 터미널에서는 다른 것들을

[01:15] 지원하지 않는 것 같습니다.

[01:17] 하지만 곧 병합될 PR들이 있어서

[01:19] 이 모든 것을 사용 가능하게

[01:22] 만들어 줄 예정입니다.

[01:23] 그럼 이제 그냥 이야기만 하는 대신

[01:27] 실제로 보면서 무엇을 하는지

[01:30] 알아보겠습니다. 하지만 그 전에

[01:33] Ninja Chat에 대해 말씀드리겠습니다.

[01:35] Ninja Chat은 월 11달러로

[01:38] GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet,

[01:40] Gemini 2.0 Flash와 같은 최고의

[01:43] AI 모델들에 한 곳에서 액세스할 수 있는

[01:47] 올인원 AI 플랫폼입니다. 저는

[01:49] 빠른 연구를 위해 Gemini를 사용해왔는데,

[01:51] 정말 멋진 것은 서로 다른

[01:53] 모델들의 응답을 나란히

[01:55] 비교할 수 있는 AI 플레이그라운드입니다.

[01:57] 마인드맵 생성기는 복잡한 아이디어를

[01:59] 정리하는 데 게임 체인저입니다.

[02:02] 기본 플랜은 월 1,000개의 메시지, 30개의 이미지,

[02:05] 5개의 비디오를 제공하며

[02:07] 더 높은 등급도 있습니다.

[02:10] 더 필요하시면 모든 플랜에서 25% 할인되는

[02:14] king25 코드나 연간 구독에서 40% 할인되는

[02:17] king40 yearly를 사용하세요.

[02:19] 직접 사용해보시려면 설명란의 링크를 확인해보세요.

[02:23] 이제 영상으로 돌아가서, 시작하려면

[02:26] GitHub에서 저장소를 클론하면 됩니다.

[02:28] 실제로 그들은 설정을 위해

[02:31] UV 사용을 권장합니다. pip보다

[02:35] 훨씬 빠르기 때문에 꽤 멋지지만,

[02:37] 약간 번거롭고 항상 쉽게

[02:40] 작동하지는 않습니다.

[02:43] 그래서 저는 그냥 pip 사용을 권장합니다.

[02:47] git clone을 실행하고 디렉토리로 cd한 다음

[02:50] pip install -e .를 실행하면 됩니다.

[02:53] 완료되면 사용하고 싶은 LLM 프로바이더에

[02:56] 따라 OpenAI나 Anthropic의

[02:59] API 키를 설정합니다.

[03:01] config 파일을 편집하거나

[03:04] 환경 변수로 내보내면 됩니다.

[03:06] 기본적으로 Anthropic과 OpenAI를

[03:09] 지원합니다. 주요 진입점은 tly 명령이고

[03:13] 몇 가지 하위 명령이 있습니다.

[03:16] 가장 일반적인 것은 tly run으로

[03:19] hello world 파이썬 스크립트 만들기와

[03:21] 같은 자연어 지시를 입력하면

[03:25] 코드를 생성해줍니다.

[03:28] 또한 어떤 프로바이더와 모델을

[03:31] 사용할지 지정하고, 사용자 지정

[03:34] 작업 디렉토리를 설정하거나

[03:36] 심지어 전체 내용을 저장할 수도 있습니다.

[03:39] 실행 궤적을 디버깅용으로 저장할 수 있습니다.

[03:42] 이 마지막 부분이 실제로 꽤 독특합니다.

[03:45] Trae Agent는 자세한 로그를 기록하는데,

[03:48] 모든 LLM 상호작용, 도구 호출, 심지어

[03:51] 상태 전환까지 포함해서 말이죠.

[03:54] 그래서 뭔가 잘못되거나

[03:56] 문제를 어떻게 해결했는지 보고 싶다면

[03:59] 궤적 파일을 살펴보고

[04:02] 모든 것을 확인할 수 있는데,

[04:04] 이는 디버깅이나 내부 동작을 이해하는 데

[04:06] 정말 도움이 됩니다.

[04:09] 특히 이런 걸 항상 보지 않는 사람들에게는

[04:11] 더욱 그렇죠.

[04:14] 대화형 모드도 있는데,

[04:17] Claude Code나 Aider 같은 도구들과

[04:18] 비슷한 방식으로 사용할 수 있습니다.

[04:22] 그냥 trae interactive를 실행하고

[04:25] 작업을 입력하고, 상태를 묻고, 화면을 지우거나

[04:29] 언제든지 종료할 수 있습니다.

[04:32] Claude Code와 크게 다르지 않죠.

[04:34] Open Code나 비슷한 도구들과 말이에요.

[04:38] 하지만 여전히 터미널에서 모든 것이 일어나고

[04:40] 설정을 완전히 제어할 수 있다는 점이

[04:43] 꽤 멋집니다.

[04:46] 최대 단계 수를 설정하고,

[04:48] 즉석에서 제공업체나 모델을 변경할 수도 있습니다.

[04:53] 저에게 Trae Agent를 정말 돋보이게 하는 것은

[04:56] 함께 제공되는 도구 생태계입니다.

[04:59] 기본적으로 STR 교체 기반 편집 도구 같은

[05:02] 파일 편집 도구를 제공하는데,

[05:05] 지시사항에서 직접 파일을 보고, 생성하고,

[05:09] 수정할 수 있게 해줍니다.

[05:11] 셸 명령을 실행하는 bash 도구도 있는데,

[05:13] 지속적인 상태를 유지하므로

[05:16] 컨텍스트를 잃지 않고

[05:18] 다단계 프로세스를 실행할 수 있습니다.

[05:20] 컨텍스트를 잃지 않고 말이죠.

[05:23] 그리고 sequential_thinking이 있는데,

[05:25] 실제로 꽤 정교합니다.

[05:27] 에이전트가 복잡한 문제를

[05:29] 더 작은 단계로 나누고,

[05:31] 가설을 생성하고,

[05:33] 필요에 따라 접근법을 수정할 수 있게 해줍니다.

[05:36] 마지막으로 task_done 도구가 있는데,

[05:39] 에이전트가 작업을 완료했다고 생각할 때

[05:44] 신호를 보내는 간단하지만

[05:46] 효과적인 도구입니다.

[05:48] 설정도 매우 유연합니다.

[05:50] JSON 설정 파일을 사용하고

[05:52] 명령행 인수나 환경 변수로

[05:56] 거의 모든 것을 재정의할 수 있습니다.

[05:59] 우선순위는 명령행이 첫 번째,

[06:01] 그다음 설정 파일,

[06:02] 그다음 환경 변수,

[06:04] 마지막으로 기본값 순입니다.

[06:07] 그래서 절대 제약을 받지 않고,

[06:10] 실험하거나 워크플로우에 맞게

[06:13] 조정하기 쉽습니다.

[06:15] 이제 실제 작업으로 테스트해보겠습니다.

[06:19] King Bench 앱이 있는데,

[06:22] 여기에 라이트 테마 옵션을 추가해달라고

[06:24] 요청할 예정입니다.

[06:26] 이는 제가 모든 앱으로 테스트하는 작업이죠.

[06:28] 보시다시피 작업을 완료하려고

[06:30] 시도합니다.

[06:32] Claude Code나 비슷한 도구들과

[06:35] 작동 방식이 꽤 유사합니다.

[06:37] 특히 이전에 Trae를 사용해봤다면

[06:40] 대체로 동일하다고 느낄 것입니다.

[06:42] 유일한 문제는 응답을 스트리밍하지 않는다는

[06:45] 점입니다.

[06:47] 궤적 파일에서 응답을 계속 업데이트하는데,

[06:49] 이를 통해 수행된 작업을 볼 수 있습니다.

[06:51] 주로 앱과 통합되어

[06:54] 백그라운드에서 문제없이 작동하도록

[06:57] 구축되었는데, 이는 Claude Code나

[06:59] 다른 도구들과는 다른 궤적입니다.

[07:01] 잠시 후 완료됩니다.

[07:03] 이를 실행해보면

[07:05] 문제없이 잘 작동합니다.

[07:10] 일부 도구들이 이 작업에서 실패하는 것을

[07:12] 고려하면 좋은 결과죠.

[07:15] 마음에 듭니다.

[07:18] 여전히 거친 부분들이 있습니다.

[07:21] 알파 버전이라 버그를 한두 개

[07:23] 마주칠 수 있고, 문서가 부분적으로

[07:26] 더 자세할 수 있지만

[07:28] 첫 번째 릴리스치고는 정말 견고합니다.

[07:31] 그리고 단순히 포크하고,

[07:34] 자신만의 도구를 추가하거나

[07:37] 원하는 대로 워크플로우를 조정할 수 있다는 점

[07:40] 이는 제가 AI 코딩 에이전트에서

[07:42] 오랫동안 원했던 기능입니다.

[07:44] 전체 에이전트 코드는 매우 간단하고

[07:47] 내부를 들여다보고 실험하는 것을

[07:50] 좋아하는 사람이라면

[07:52] 쉽게 조정할 수 있습니다.

[07:54] 보고 나서 꽤 흥미롭다고 생각했습니다.

[07:58] 이미 AI 에디터를 보유한 회사가

[08:00] 그 뒤의 에이전트를 오픈소스로 공개하는 것이

[08:03] 정말 좋은 일이라고 생각해서

[08:05] 이야기하려고 했습니다.

[08:09] 실제로 유용하고, 매우 가볍고,

[08:12] 큰 문제 없이 그냥 작동합니다.

[08:15] 더 많은 제공업체를 지원하기 위한

[08:17] PR들이 더 들어올 것 같습니다.

[08:19] 여러분도 한번 시도해보시고

[08:22] 워크플로우에 통합하거나

[08:25] 뭔가 좋은 방법을 찾으실 수 있을 것입니다.

[08:27] 전반적으로 꽤 멋집니다.

[08:29] 어쨌든 아래에 생각을 공유해주시고

[08:33] 채널을 구독해주세요.

[08:35] Superthanks 옵션으로 기부하거나

[08:36] 채널에 가입해서 혜택을 받으실 수도 있습니다.

[08:38] 다음 영상에서 뵙겠습니다.

[08:40] 안녕히 계세요.

[08:43] [음악]