Devin과 Cursor 그리고 Codex -AI코딩 | 매거진에 참여하세요

AI가 개발자를 코딩에서 해방시킬 수 있을까?

2023년부터 본격적으로 등장한 AI 코딩 도구들은 이제 단순한 코드 자동완성을 넘어, ‘완전한 개발 수행’까지 노리기 시작했습니다.

특히 Cognition의 Devin과 Cursor IDE , Codex 는 각기 다른 방식으로 개발자의 업무를 재정의하며 주목받고 있습니다.

이번 글에서는 세 도구의 핵심 기능, 철학, 사용 방식, 그리고 개발자 생태계에 미칠 파급력에 대해 살펴보겠습니다.

Devin: 최초의 AI 소프트웨어 엔지니어

아마 이 아저씨 많이 보셨을 겁니다. 1년전에 나왔던 영상인데, 어느덧 잊혀졌네요.

이 아저씨가 만든건 Devin이라는 AI 엔지니어라는 컨셉의 앱입니다.

1년전에 정말 핫했었죠. 근데 왜 지금은 커서가 핫해진것일까요

• 개발사: Cognition , 발표: 2024년 3월

• 특징: Devin은 “AI 개발자”를 표방합니다. 단순 코딩 보조가 아니라, 기획–설계–개발–배포까지의 풀스택 업무를 자율적으로 수행합니다.

• 대표 기능:

  • - 웹 기반 IDE에서 자체 작업

  • - 명령어 기반 소프트웨어 구현

  • - 외부 라이브러리 검색 및 사용

  • - 실제 작업 내역을 GUI로 실시간 시각화

Devin은 사용자의 자연어 지시를 받아 작업 계획을 수립하고, 이를 순차적으로 실행합니다.

도중에 오류가 발생하면 디버깅하고 수정하는 루틴도 내재돼 있어, 마치 실재하는 인턴 개발자처럼 움직입니다.

장점

• - 작업 흐름의 자율성: 사용자는 요구사항만 전달하면 됨

• - 반복적이고 구조화된 업무에 강력함 (예: API 구현, 데이터 수집 자동화 등)

• 한계

• - 작업 맥락 파악이 완전하지 않음

• - UI 설계, 복잡한 협업 시나리오에는 취약

• - 코드 퀄리티나 문서화 수준은 경험자 필요

그런데 Cursor: AI가 등장해버렸다.!

개발사: Cursor.dev

• 기반: VS Code Fork

• 특징: GitHub Copilot보다 더 깊은 문맥 이해와 빠른 응답을 제공하는 AI 기반 IDE입니다.

대표기능

• - 코드 영역 선택 시 GPT-4 기반 리팩토링, 디버깅, 문서화 지원

• - 대화형 인터페이스에서 코드 질문 및 설명 요청 가능

• - GPT를 코드 편집기 내에서 “코드 동료”처럼 사용

장점

• 로컬 맥락을 잘 파악해, 문제 원인과 해결 제안을 함께 제공

• 신속한 리팩토링과 테스트 코드 작성 지원

• 팀 단위 협업에 유용 (예: Git Diff 기반 변경점 설명)

한계

• - VS Code 기반이라 프론트엔드 외 UI 계열 작업엔 부족

• - 기계적으로 정답이 아닌 “가능한 제안”을 하기에 검증 필요

• - 종속적인 사용이 길어지면 개발자 학습 저하 우려

Devin vs. Cursor: 철학과 쓰임의 차이

Devin은 일종의 “AI 개발 인턴”이라면, Cursor는 “AI 동료”에 가깝습니다.

Devin vs. Cursor: 왜 Devin은 선두주자임에 Cursor보다 뒤쳐졌는가?

1. “제품”이 아니라 “연구 데모”에 가깝기 때문

Devin은 현재까지 정식 출시가 되지 않았고, 일반 사용자가 자유롭게 이용할 수 있는 상용 SaaS 플랫폼 형태가 아닙니다.

• 자체 플랫폼(IDE 포함)은 공개되어 있지 않으며, 일부 데모 영상 중심의 마케팅만 존재

• 실사용자 기반의 유료 구독 모델이 부재

반면, Cursor는 이미 수만 명의 유료 사용자가 있는 SaaS 형태로 운영되며, 기업들도 실제 코드 작업에 도입하고 있습니다.

2. “완전 자율형 AI”라는 구조적 난이도

Devin은 단순 자동완성을 넘어서 기획–코딩–테스트–배포까지 모두 스스로 하는 "완전 자율형 AI 개발자"를 목표로 합니다.

이는 기술적 난이도나 안정성 측면에서,

• - 디버깅 실패 시 리커버리 로직이 더 복잡하고

• - 코드 퀄리티나 테스트 정확도 보장이 어려습니다.

그래서 기업 입장에서 아직 “생산 라인에 투입하기엔 위험 부담이 큰 베타”로 인식되고 있습니다.

3. 전문 개발자의 실사용 니즈와 거리감

실제 현업 개발자들은 "모든 걸 대신 해주는 도구"보다,

• 기존 워크플로우에 잘 녹아들어 코드 리뷰, 리팩토링, 주석 설명 등 세세한 보조를 해주는 도구를 선호합니다.

Cursor는 VS Code와의 완벽한 통합을 통해 이런 니즈를 충족시키며, 개발자 사이에서 즉시 도입 가능한 도구로 받아들여지고 있습니다.

이제 AI 코딩 시장은 단순 코드 자동완성에서 완전 개발 실행, 협업 기반 코드 보조, 채팅 앱 통합형 에이전트까지 다양한 지향점을 갖추고 있습니다.
툴 선택 키워드는 개발 스타일, 환경 통합성, 자율 수준이며, 결국 중요한 것은 얼마나 효과적으로 AI를 통합하여 생산성을 높이고 코드 품질을 유지하느냐입니다.

OpenAI도 만들기 시작했다. Codex - ChatGPT 내장형 AI 코딩 에이전트

OpenAI는 2025년 5월 중순, ChatGPT Pro·Enterprise·Team

이용자에게 자동 코드 생성, 버그 수정, 테스트 실행, 코드 개선 제안 등이 가능한 Codex 에이전트 기능을 연구 프리뷰로 공개했습니다

대표기능

• - ChatGPT 웹 앱 내에서 작동하며, 코드 데이터를 읽고 테스트를 직접 실행할 수 있는 가상 ‘샌드박스 환경’을 갖추고 있어 보안 우려를 최소화했습니다 .

• - 자연어 지시를 입력하면, 내부 가상 컴퓨터에서 디렉터리 이동, 코드 생성, 테스팅, 디버깅을 사전 정의 없이 자동으로 수행합니다

장점

• - ChatGPT 환경에 통합되어 추가 앱 설치가 필요 없어 접근성이 높습니다.

• - 코드 작동 상태를 직접 실행하고 설명하며 개선까지 가능한, ‘풀 사이클 개발 수행’ 능력을 갖추고 있습니다

• - OpenAI 내부 엔지니어들을 비롯해 Cisco, Temporal, Superhuman, Kodiak 등 기업에서도 온콜(on-call) 서비스 유지보수 등 실무에 사용 중이라 알려졌습니다

• 한계

• - 현 시점에서는 프리뷰 상태로, 최대 30분 내에 작업 종료가 제한적인 자율 개발 능력으로 알려졌습니다 .

• - 인터넷에 직접 연결되지 않는 폐쇄 환경으로, 외부 API 호출이나 외부 의존은 제한적입니다 .

Devin, Cursor, Codex 비교 총정리

• - Devin은 “풀스택” AI 개발 리더 역할

• - Cursor는 프로 개발자와의 직접 협업 동료 역할

• - Codex는 기존 ChatGPT에 “클릭-명령형 개발자” 기능을 추가한 에이전트입니다

정리하며

Cursor는 AI 기반 SAAS 중에 가장 성공적이라고 평가받고 있습니다.

물론 Devin이 먼저나왔지만, 그 성공을 가지고 간건 Cursor이네요.

그래서 AI를 누가 만드는건 중요하지 않고, 타겟팅 , 고객이 중요하다는 진실에 한번더 마주치게 되네요.