Apple이 Xcode 26.3 Release Candidate를 공개하며 Anthropic의 Claude Agent와 OpenAI의 Codex를 네이티브로 통합했습니다. 단순한 업데이트가 아닌 전반적인 iOS 개발 방식이 달라지는 것입니다.
Apple도 결국 외부 AI를 받아들였다
Apple은 AI 도입에 있어 늘 신중했습니다. 2024년 6월 WWDC에서 Apple Intelligence를 발표할 때도 온디바이스 처리를 강조했고, 외부 파트너십에는 매번 조심스러우며 소극적인 태도를 보이기도 했습니다.
하지만 같은 발표에서 ChatGPT 통합도 함께 공개했습니다. Siri가 복잡한 질문을 만나면 사용자 동의를 받고 ChatGPT의 도움을 받을 수 있게 된 것이죠. 2024년 12월 iOS 18.2 업데이트로 이 기능이 정식 출시됐고, 이제는 Writing Tools에서도 ChatGPT를 쓸 수 있습니다.
그런데 이번 Xcode 26.3는 좀 더 의미가 큽니다. 개발자 도구, 그러니까 Apple 생태계의 핵심 영역에서도 외부 AI를 적극적으로 받아들이기 시작한 겁니다.
에이전틱 코딩, 도대체 뭐가 다른 걸까?
'에이전틱 코딩(Agentic Coding)'이라는 용어가 낯설 수 있습니다. 저도 처음엔 그랬거든요. 하지만 실제로 어떻게 작동하는지 보면 바로 이해됩니다.
기존 Xcode 26의 코딩 어시스턴트는 여러분이 아는 그 자동완성이었습니다. Swift 코드 작성과 편집을 돕는 수준이었죠. 코드를 타이핑하면 AI가 다음 줄을 제안해주는 식입니다. 편리하지만 여전히 개발자가 모든 걸 직접 결정해야 했습니다.
Xcode 26.3의 에이전틱 코딩은 완전히 다릅니다. AI 에이전트가 작업을 세분화하고, 프로젝트 아키텍처를 기반으로 의사결정을 내리며, Xcode의 내장 도구를 직접 사용합니다.
구체적으로는,
문서를 알아서 찾아봅니다: Apple 개발자 문서를 스스로 검색해서 참조합니다.
프로젝트 구조를 파악합니다: 어떤 파일이 어디 있고 어떻게 연결되어 있는지 이해합니다.
설정을 자동으로 변경합니다: 필요한 entitlement나 설정을 직접 추가합니다.
결과물을 확인합니다: Xcode Preview를 직접 보고 제대로 구현됐는지 체크합니다.
에러를 스스로 고칩니다: 빌드 오류가 나면 로그를 읽고 알아서 수정합니다.
예시로 "랜드마크에 날씨 정보 표시하는 기능 추가해줘"라고 입력하면, 에이전트가 프로젝트를 분석하고, 코드를 작성하고, 빌드하고, 테스트까지 다 해서 완성된 기능을 내놓습니다. 사용자는 그저 자연어로 원하는 걸 말하기만 하면 됩니다.
Claude와 Codex, 둘 다 선택한 이유
재밌는 건 Apple이 하나만 고르지 않았다는 겁니다. Claude Agent와 Codex를 동시에 지원합니다.
실제로 어떻게 작동하는지 VentureBeat의 보도를 보면, Claude Agent와 Codex가 Xcode 안에서 프로젝트 파일 구조를 분석하고, Apple 문서를 참조하고, 코드를 작성하고, 프로젝트를 빌드하고, 실행 중인 앱의 스크린샷을 찍어서 자기가 한 작업이 제대로 됐는지 검증까지 합니다. 빌드 로그를 확인해서 문제가 완전히 해결될 때까지 반복적으로 수정하는 것도 가능합니다.
개발자는 프로젝트 성격에 맞춰 원하는 모델을 선택할 수 있습니다. Xcode 설정에서 클릭 몇 번이면 에이전트를 추가할 수 있고, 같은 프로젝트에서도 에이전트를 쉽게 바꿔가며 쓸 수 있습니다.
Claude의 기술적 강점
Claude를 우선 지원 모델로 포함시켰습니다. 개발자 도구 영역에서 Claude가 보여준 독보적인 강점이 있기 때문인데요.
방대한 컨텍스트 윈도우: Claude 3.5 Sonnet은 200,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 대규모 iOS 프로젝트를 다룰 때 이건 정말 중요합니다. 전체 프로젝트 구조를 한 번에 파악하고, 파일 간 의존성을 정확히 이해할 수 있거든요. 수십 개의 Swift 파일과 SwiftUI 뷰, 데이터 모델을 동시에 머릿속에 넣고 일관된 코드를 만들어낼 수 있다는 겁니다.
Swift 언어 특화 성능: 최근 벤치마크 테스트들을 보면 Claude가 Swift 코드 생성과 SwiftUI 컴포넌트 작성에서 특히 높은 정확도를 보입니다. Apple의 독자적인 프레임워크와 패턴을 정확히 이해하고 적용하는 능력이 검증된 셈입니다.
뛰어난 추론 능력: 에이전틱 코딩의 핵심은 단순히 코드를 생성하는 게 아니라 '의사결정'을 내리는 겁니다. 기사에서 언급된 "작업 세분화", "아키텍처 기반 의사결정", "빌드-수정 반복"은 모두 고도의 추론 능력이 필요한 작업들입니다. Claude의 최신 모델들은 이런 멀티스텝 추론에서 강점을 보여왔습니다.
한 가지 알아둘 점은, Anthropic이나 OpenAI 계정을 직접 설정하고 API 사용료를 내야 한다는 겁니다. 다행히 Apple이 토큰 사용량을 줄이는 최적화를 해서 비용 부담을 덜었다고 합니다.
Model Context Protocol, 그야 말로 게임 체인저
솔직히 말하면, 이번 업데이트에서 가장 중요한 건 Model Context Protocol(MCP) 지원입니다.
MCP는 AI 어시스턴트를 다양한 데이터 소스와 도구에 안전하게 연결하기 위한 오픈 표준입니다. Anthropic이 2024년 11월에 오픈소스로 공개했죠.
중요한 업데이트인 이유 3가지는,
특정 회사에 종속되지 않습니다: MCP를 지원하는 어떤 AI 에이전트든 Xcode와 연동할 수 있습니다. Claude나 Codex뿐만 아니라 앞으로 나올 새로운 모델도 바로 쓸 수 있다는 뜻입니다. Google의 Gemini든, Meta의 Llama든, 심지어 커스텀 모델까지 가능합니다.
보안을 직접 관리할 수 있습니다: 표준 프로토콜을 통해 AI 에이전트가 어떤 파일에 접근하고 어떤 작업을 할 수 있는지 명확하게 제어할 수 있습니다. 개발자가 직접 권한 범위를 설정할 수 있죠. Apple의 보안 철학과도 완벽히 부합하는 방식입니다.
생태계가 넓어집니다: 서드파티 개발자들이 MCP 표준에 맞춰 Xcode용 전문 AI 도구를 자유롭게 만들 수 있습니다. Firebase 전문 에이전트, 게임 개발 특화 에이전트 같은 것들이 앞으로 쏟아져 나올 겁니다. Apple은 개발자가 MCP 에이전트를 구성하고 Xcode에 연결할 수 있도록 문서를 공개할 예정이라고 합니다.
폐쇄적 생태계로 유명한 Apple이 오픈 프로토콜을 받아들였다는 게 신기하지 않나요? 이건 단기적 파트너십이 아니라 장기적 플랫폼 전략이라고 할 수 있습니다.
실제로 써본 사람들 반응은?
AppleInsider의 실제 테스트를 보면 더 생생합니다.
한 기자는 Swift를 전혀 모르는 상태에서 "간단한 포모도로 타이머를 만들고 싶습니다. 포모도로 원칙에 따라 다양한 시간 블록을 설정할 수 있어야 하고, 작업 시작과 종료 시 알림이 울려야 합니다"라는 프롬프트만 입력했습니다.
그랬더니 Xcode가 빠르게 코드로 채워졌습니다. 타이머 로직, UI 레이아웃, 알림 시스템까지 다 구현됐습니다.
개발자는 Xcode 사이드바의 트랜스크립트를 통해 에이전트가 뭘 하고 있는지 실시간으로 볼 수 있습니다. 코드가 추가되는 위치를 클릭해서 추적할 수도 있고, 마음에 안 들면 언제든 에이전트가 수정하기 전 상태로 되돌릴 수 있습니다.
Apple의 공식 데모에서는 Claude 에이전트가 "랜드마크에 날씨를 표시하는 새 기능을 추가해줘"라는 간단한 요청을 받고, 혼자서 프로젝트의 파일 구조를 분석하고, Apple 문서를 참조하고, 필요한 코드를 작성하고, 프로젝트를 빌드하고, 실행 중인 앱 스크린샷까지 찍어서 작업이 요청된 디자인과 일치하는지 확인했습니다.
실전에서 어떻게 쓸 수 있을까
설정은 생각보다 간단합니다. Xcode 26.3 RC를 설치하고 새 프로젝트를 만들면 에이전틱 코딩 변경사항에 대한 안내가 뜹니다. Xcode 설정의 Intelligence 섹션에 들어가면 Coding Intelligence 옵션이 있습니다. 통합 인터넷 접근 도구 사용 허용, Bash 커맨드 라인 사용 허용 같은 옵션들을 설정할 수 있습니다.
AI 회사가 모델을 업데이트하면 에이전트도 자동으로 업데이트됩니다. ChatGPT 통합처럼 사용자 동의가 필요하고, Anthropic과 OpenAI의 서비스 약관이 적용됩니다.
에이전트가 수행하는 모든 작업의 요약을 실시간으로 보여줘서, 뭘 구현하고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
Apple이 개발자에게 전하는 메시지
Susan Prescott Apple 월드와이드 디벨로퍼 릴레이션 담당 부사장은 이렇게 말했습니다. "Apple의 목표는 업계를 선도하는 기술을 개발자 손에 직접 제공해 최고의 앱을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. 에이전틱 코딩은 생산성과 창의성을 크게 향상시켜 개발 워크플로를 간소화하고 개발자가 혁신에 집중할 수 있게 합니다."
핵심은 AI가 개발자를 대체하는 게 아니라는 겁니다. 반복적이고 기계적인 작업에서 해방시켜서, 더 창의적인 문제 해결에 집중하게 만든다는 것이죠.
완벽하진 않지만 달라진 점
물론 우려도 있습니다. VentureBeat가 보도한 한 개발자는 이전에 AI 에이전트를 써봤는데 "끔찍했다"고 말했습니다. 계속 크래시가 나고 기본 작업조차 제대로 못했다는 겁니다.
Apple은 이런 우려를 인정하면서도, 이번 통합은 이전 접근법의 근본적인 한계를 해결했다고 강조합니다.
가장 큰 변화는 Claude와 Codex가 이제 프로젝트 전체 범위에 대해 훨씬 더 많은 가시성을 갖게 됐다는 겁니다. 환각(hallucination) 때문에 작동하지 않는 코드를 작성하더라도, 이제는 직접 빌드하고 컴파일 오류를 확인하면서 실시간으로 반복 수정할 수 있습니다. 때로는 개발자에게 완성된 작업으로 제시하기 전에 이미 문제를 다 고쳐놓기도 합니다.
애플이 했다고 우리기업도 하면 안된다.
Apple이 Claude Agent를 선택한 이유는 명확합니다. 방대한 컨텍스트 윈도우, Swift 특화 성능, 뛰어난 추론 능력. Apple의 선택 기준은 "최고 성능의 단일 모델"이었습니다.
하지만 대부분의 기업은 iOS만 개발하지 않습니다. 웹, 안드로이드, 백엔드까지 다양한 기술 스택을 운영하죠. 게다가 예산 제약, 보안 정책, 레거시 시스템 통합 같은 현실적인 과제를 함께 고려해야 합니다.
실제 기업 개발팀에서 공통적으로 언급되는 어려움:
비용 관리 불가능 - 개발자별 토큰 사용량 추적이 안 되고, 월말 청구서를 받고 나서야 상황 파악. 회사 카드로 개별 API 키 발급은 보안팀이 반대.
플랫폼 분산 - iOS는 Xcode지만 Android Studio, VS Code, IntelliJ도 사용. 각각에 다른 AI 도구를 설정하고 관리하는 건 비효율적.
조직 맞춤화 불가 - Claude는 Apple 문서는 참조하지만, 회사의 코딩 컨벤션, 내부 라이브러리, 아키텍처 가이드는 모름. 생성 코드를 매번 회사 기준에 맞게 수정해야 함.
데이터 보안 이슈 - 금융·의료·공공 부문은 코드와 데이터를 외부로 전송하는 것 자체가 컴플라이언스 위반. 온프레미스 배포 필수.
이런 문제들은 아직도 Claude의 도입을 여전히 고민하게 만들고 있습니다.
"어떻게 AI를 우리 조직에 맞게 통합하고 관리할 것인가"를 깊게 고민하고 목적을 뾰족하게 세워야 합니다.
부족함을 Dify 에이전틱 AI로 보강하기
조직에 따라 클로드의 부족한 부분을 Dify로 보강할 수 있는데요. Dify는 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. Apple의 접근법이 "최고 성능 모델 하나를 깊게 통합"이라면, Dify는 "조직 상황에 맞는 AI 시스템을 유연하게 구축"하는 방식입니다.
1. 멀티 모델 전략으로 비용 최적화
Dify는 Claude, GPT-4, Gemini, 오픈소스 모델(Llama, Qwen, DeepSeek 등)을 모두 지원합니다.
실제 활용:
간단한 코드 리뷰 → 저렴한 Haiku 모델 (비용 절감)
복잡한 아키텍처 설계 → Claude Opus/GPT-4 (품질 확보)
대량 데이터 처리 → 자체 오픈소스 모델 (예측 가능한 비용)
한 가지 모델로 모든 걸 해결하면 비용이나 성능을 희생해야 합니다.
2. 중앙 관리로 전사 AI 거버넌스 확보
통합 API 키 관리: IT 팀이 한 곳에서 통제, 개발자는 API 키 불필요
사용량 추적: 팀별·프로젝트별·사용자별 토큰 사용량 실시간 모니터링 및 한도 설정
감사 로그: 누가, 언제, 어떤 프롬프트 실행했는지 전부 기록 (컴플라이언스 필수)
실제 금융권 사례: 개발자들이 개인 카드로 ChatGPT Plus를 구독하는 그림자 IT를 Dify 도입으로 전사 표준 플랫폼화. 안전한 AI 활용과 완전한 가시성 확보.
3. RAG 기반 조직 지식 통합
Dify의 Knowledge Base로 내부 위키, Confluence, GitHub 코드베이스를 학습시켜 회사 특화 에이전트 구축 가능.
예시: "로그인 화면 만들어줘"
Xcode Claude Agent: Apple HIG 따르는 범용 로그인 화면
Dify 에이전트: 회사 디자인 시스템 + 인증 라이브러리 + 보안 정책 반영한 로그인 화면
후자가 실제 프로덕션에 바로 사용 가능한 코드입니다.
4. 온프레미스 배포로 데이터 주권 확보
Dify는 완전 오픈소스(MIT 라이선스). Docker로 회사 서버나 프라이빗 클라우드(AWS VPC, GCP Private)에 배포 가능.
금융권·헬스케어·공공 부문에서 외부 API 사용 불가 시, 오픈소스 모델(Llama, Qwen)과 결합하면 외부 의존성 제로로 AI 개발 환경 구축.
5. 크로스 플랫폼 워크플로우
Dify 에이전트는 API로 모든 IDE(VS Code, IntelliJ, Android Studio)에서 호출 가능하고, Slack/Discord 같은 협업 도구, CI/CD 파이프라인과 직접 연결됩니다.
실제 시나리오: 기획자가 Slack에서 요청 → Dify가 태스크 분해 → iOS/Android/백엔드 개발자가 각자 IDE에서 AI 어시스턴트 받음 → 자동으로 GitHub PR 생성 및 테스트 → Slack 알림
Dify 도입 검토가 필요한 기업
그렇다면 어떠한 기업들이 Dify를 일부 또는 전면 도입을 고민해 볼 수 있을까요?
iOS뿐 아니라 웹, 안드로이드, 백엔드를 모두 개발 - 단일 플랫폼 전사 통합
여러 개발팀의 AI 비용 중앙 관리 필요 - CFO가 AI 비용 가시성 요구
금융·의료·공공 등 규제 산업 - 데이터 외부 전송 불가, 온프레미스 필수
레거시 시스템과 내부 문서 다수 - 회사 스타일에 맞는 코드 생성 필요
성장에 따라 확장 가능한 AI 인프라 - 소규모 시작 후 엔터프라이즈 확장
결론은, 조직 페인포인트에 맞는 선택을
Apple이 Claude를 선택한 건 Apple 상황에서 최선이었습니다. 하지만 우리의 기업과 조직은 더 다양한 플랫폼, 더 복잡한 제약, 더 제한된 예산을 다룹니다.
에이전틱 AI의 핵심은 "가장 강력한 모델"이 아니라 조직 맥락에 맞게 AI를 통합하는 것입니다. Apple의 발표에서 가장 중요한 메시지는 "Claude가 최고"가 아니라 "에이전틱 AI가 이제 현실"이라는 사실입니다.
Dify는 오픈소스로 무료 시작 가능하며, 엔터프라이즈 버전은 SSO 통합, 고급 권한 관리, 전문 지원을 제공합니다. 애플이 수많은 조직 검토와 AI와의 롤을 맞추며 PoC를 진행했듯, 우리의 기업들도 Dify를 통해 다양한 페인 포인트에 맞게 AI를 설계할 수 있습니다.
본격적으로 시작된 시장 경쟁
Microsoft의 GitHub Copilot Workspace, JetBrains의 AI Assistant, Cursor AI 같은 도구들도 유사한 에이전틱 기능을 개발 중이거나 이미 제공하고 있습니다.
하지만 Xcode의 결정적 차별점은 Apple 플랫폼과의 깊은 통합입니다. Simulator 제어, Instruments 분석, TestFlight 배포까지 전 개발 프로세스를 아우르는 에이전트가 가능하다는 것이죠. 이건 서드파티 도구는 접근할 수 없는 영역입니다.
반면 크로스플랫폼 개발에는 여전히 JetBrains나 VS Code 기반 도구가 유리합니다. 플랫폼별 특화 vs 범용성의 경쟁 구도가 형성될 겁니다.
이후 사용자/개발자에게 필요한 새로운 스킬
Susan Prescott 부사장의 "진정한 혁신에 집중"이라는 발언은 개발자의 역할 변화를 암시하고 있습니다.
앞으로 중요해질 스킬들이 있습니다
AI 에이전트와의 효과적인 커뮤니케이션 (프롬프트 엔지니어링)
생성된 코드의 품질 평가 및 리팩토링 능력
아키텍처 설계 및 상위 레벨 의사결정
사용자 경험과 제품 비전에 대한 이해
반면 상대적으로 덜 중요해질 스킬들도 있습니다
반복적인 보일러플레이트 코드 작성
문법과 API 암기
디버깅을 위한 긴 시간 투자
이건 개발자를 대체하는 게 아니라 개발자가 더 가치 있는 일에 집중하도록 돕는 도구입니다. 다만 적응하지 못하는 개발자와 적응한 개발자 간의 생산성 격차는 크게 벌어질 수도 있는 구조입니다. 급변하는 시장 상황에 개발 역량도 급변을 거듭해야할 것 같습니다.
개발의 미래는 어떻게 될까
Xcode 26.3는 IDE가 단순한 코드 편집기에서 지능형 개발 파트너로 진화하는 과정의 방향을 가르키고 있습니다. Claude Agent와 Codex 통합은 기술적 우수성을 인정받은 결과고, MCP 지원은 미래 확장성을 보장하기 위한 전략입니다.
AI 연구자 Andrej Karpathy가 '바이브 코딩(vibe coding)'이라고 이름 붙인 방식 - 자연어로 앱을 설명하면 AI가 구현하는 그 방식이 이제 Apple의 공식 개발 도구에 들어온 겁니다.
개발자의 역할은 분명 변하고 있습니다. 코드를 직접 작성하는 능력만큼이나, AI와 효과적으로 협업하고, 요구사항을 명확히 정의하고, 생성된 코드의 품질을 평가하는 능력이 중요해질 겁니다.
오픈네트웍시스템 ㅣ 권태규