알리바바, 코딩 몰라도 쓰는 AI 에이전트 작업대 새 Qoder 공개

알리바바는 2026년 8월 27일, 그동안 개발자 전용으로 여겨지던 AI 코딩 도구 Qoder를 개편해 코딩 능력을 핵심으로 하면서도 누구나 쓸 수 있는 에이전트 작업대로 새롭게 선보였다. 새 인터페이스는 더 단순하고 작업(태스크) 중심으로 설계됐다. 사용자는 더 이상 코드에서 출발할 필요가 없다. 자연어로 달성하고 싶은 목표를 설명하기만 하면 Qoder가 코딩과 도구 활용 능력을 동원해 개발, 프로토타입 제작, 데이터 처리 등의 작업을 완수한다.

코딩 도구에서 모두를 위한 작업대로

새 Qoder는 지난 1년간 쌓아온 에이전트 실행 프레임워크 'Agent Harness' 기술을 기반으로, Qwen3.8-Max를 포함한 여러 최신 모델을 내장하고 있다. Auto라는 기능은 작업 성격에 따라 성능·속도·비용의 균형을 자동으로 맞춰 적합한 모델을 골라주며, 사용자가 수동으로 모델을 선택할 필요가 없다. 에이전트가 실제 프로젝트 맥락에 기반해 작업하도록, Qoder는 현재 40개 이상의 커넥터와 70개 이상의 플러그인, 2만 개가 넘는 스킬을 지원해 코드 저장소, 프로젝트 관리 도구, 클라우드 서비스, 사내 시스템을 AI 워크플로에 직접 연결할 수 있다.

시나리오에 따라 Qoder는 프로그래밍 모드와 범용 모드 두 가지를 제공한다. 프로그래밍 모드는 개발자와 코드 관련 작업에 적합하고, 범용 모드는 코드를 직접 다루지 않아도 Qoder의 코딩·도구 능력을 빌려 작업을 완료할 수 있는 더 넓은 사용자층을 겨냥한다. 이번에 알리바바가 강조하는 '누구나 쓸 수 있는' 전환을 구체적으로 보여주는 것이 바로 이 범용 모드다.

Plan, Goal, 사이드 태스크: 장시간 작업을 관리하는 법

길고 복잡한 작업을 위해 Qoder는 세 가지 보완 장치를 추가했다. Plan은 실행에 앞서 요구사항과 방식, 단계를 정리해 사용자가 에이전트 작업 전에 전체 그림을 미리 확인할 수 있게 한다. Goal은 명확한 목표를 중심으로 실행을 이어가면서 진행 중에도 결과를 계속 검증해 작업이 궤도를 벗어나지 않도록 한다. 사이드 태스크는 본 작업의 흐름을 끊지 않으면서 도중에 생기는 세부 사항이나 부수적인 문제를 처리한다.

• 코드 저장소, 프로젝트 관리, 클라우드 서비스, 사내 도구를 잇는 40개 이상의 커넥터
• 에이전트가 호출할 수 있는 70개 이상의 플러그인과 2만 개 이상의 스킬
• Qwen3.8-Max를 포함한 여러 최신 모델을 Auto가 자동으로 조율
• 개발자를 위한 프로그래밍 모드와 그 외 사용자를 위한 범용 모드
• 장시간·복잡한 작업을 구조화하는 Plan, Goal, 사이드 태스크

데스크톱 펫과 실시간 음성으로 진입장벽 낮추기

상호작용 측면에서 새 Qoder는 데스크톱 펫과 실시간 음성 기능을 도입했다. 사용자는 음성으로 작업을 시작하고 진행 상황을 따라갈 수 있으며, 언제든 실행 과정을 확인·조정하거나 직접 넘겨받을 수 있다. 이 외에도 속기판, 녹음 기반 회의록 작성, 실시간 음성 토론 기능이 추가됐다. 알리바바가 제시한 예시에 따르면, 사용자가 음성으로 "먼저 이 모듈의 리팩터링 계획을 분석해줘"라고 말하면 Qoder가 프로젝트 맥락을 바탕으로 계획을 만든다. 사용자가 방향을 확인하고 이어서 음성으로 "캐시를 추가해줘" 같은 요구사항을 덧붙이면, 에이전트는 실행과 검증을 이어간다. 이 과정 내내 사용자는 대화하듯 지시를 계속 조정할 수 있고, 매번 완전한 명령문을 다시 정리할 필요가 없다. 알리바바는 이를 비전문 사용자의 진입장벽을 낮추는 핵심 설계로 제시한다.

Qoder 제품군은 이번 범용 Qoder를 비롯해 Qoder IDE, Qoder CLI, Qoder JetBrains 플러그인, Qoder 모바일, '디지털 직원' 제품인 QoderWake, 기업용 Qoder Cloud Agents까지 확대됐다. 2025년 8월 글로벌 출시 이후 Qoder는 전 세계 600만 명 이상의 사용자와 10만 곳이 넘는 기업 고객에게 서비스를 제공했다고 밝혔으며, 이 수치가 이번 '누구나 쓸 수 있는' 전략 전환의 근거가 되고 있다.

Cursor, Claude Code, Devin에 맞선 중국의 에이전트형 코딩 답안

지난 1년간 Cursor, GitHub Copilot, 앤트로픽(Anthropic)의 Claude Code, 코그니션(Cognition)의 Devin 같은 서구권 도구들은 코드 한 줄을 완성하는 수준을 넘어 여러 단계의 개발 작업을 스스로 수행하는 '에이전트형 코딩(agentic coding)'을 응용 AI에서 가장 치열한 격전지 중 하나로 만들었다. Qoder도 Agent Harness, 자율 실행, 지속적 검증이라는 비슷한 전략을 쓰지만, 이번에 알리바바는 자연어와 음성을 통해 그동안 엔지니어의 전유물이었던 에이전트형 코딩 능력을 비기술직 사용자에게까지 넓히는 '접근성'에 명확히 승부를 걸었다. 이로써 Qoder의 경쟁 무대는 개발자 도구 시장을 넘어 더 넓은 기업용 생산성 소프트웨어 시장으로 확대된다.

한국의 기술 조직 입장에서 이번 개편이 갖는 의미는 양면적이다. 한편으로는 범용 모드가 실제로 제 역할을 한다면, 제품·운영·마케팅 담당자가 개발자의 손을 빌리지 않고도 직접 프로토타입을 만들거나 데이터를 처리할 수 있어 사내 대응 속도가 빨라질 수 있다. 다른 한편으로는 비기술직 사용자가 에이전트를 통해 코드 저장소를 수정하거나 사내 시스템에 접근할 수 있게 되는 만큼, 누가 승인하고 누가 감독하며 어떻게 보안을 담보할지에 대한 접근 권한·코드 리뷰 체계를 서둘러 정비해야 한다. 이는 단순한 도구 선택이 아니라 거버넌스의 문제이기도 하다.