Orca: 코딩 에이전트 여러 개를 git worktree로 나눠 돌리는 오픈소스 앱

Claude Code를 터미널 두 개에서 동시에 띄우고 각각 다른 일을 시켜 본 적이 있다면 금방 부딪히는 문제가 있습니다. 두 에이전트가 같은 폴더의 같은 파일을 고칩니다. 한쪽이 테스트를 돌리는 사이 다른 쪽이 코드를 바꾸고, 어느 변경이 누구 것인지 커밋할 때 가려내야 합니다.

Orca는 이 문제를 풀겠다고 나온 오픈소스 데스크톱 앱입니다. 2026년 3월에 리포가 만들어졌고, 9월 말 기준 GitHub 스타가 8만 개를 넘었습니다. MIT 라이선스이고 macOS, Windows, Linux용이 있습니다. 이 글은 README와 공식 문서를 근거로 씁니다.

에이전트를 늘리면 그만큼 빨라진다는 오해

코딩 에이전트를 다섯 개 돌리면 일이 다섯 배 빨리 끝날 것 같습니다. 실제로 막히는 곳은 에이전트의 속도가 아닙니다. 하나는 작업 공간의 충돌이고, 다른 하나는 사람의 검토입니다.

에이전트 다섯이 한 폴더에서 일하면 서로의 변경을 밟습니다. 폴더를 나눠도 결과물 다섯 개를 누군가 읽고 비교하고 골라야 합니다. 이 검토가 끝나지 않으면 에이전트가 아무리 빨라도 병합되는 코드는 늘지 않습니다. Orca가 파는 것은 에이전트 자체가 아니라 이 두 병목을 줄이는 작업대입니다.

에이전트마다 따로 주는 git worktree

Orca의 핵심은 git의 worktree 기능입니다. worktree는 한 저장소에서 브랜치별로 별도의 작업 폴더를 꺼내 두는 기능이고, git worktree add로 누구나 직접 만들 수 있습니다. 폴더가 다르니 에이전트끼리 파일을 밟지 않고, 저장소는 하나라 커밋 이력은 공유합니다.

Orca는 이 과정을 버튼 하나로 만듭니다. README의 설명대로라면 프롬프트 하나를 에이전트 다섯에게 동시에 보내고, 각자 자기 worktree에서 작업한 결과를 비교한 뒤 가장 나은 것을 병합합니다. 같은 문제를 Claude Code와 Codex에게 동시에 풀게 하고 나은 쪽을 고르는 식의 사용이 가능해집니다.

저는 이 부분이 Orca에서 가장 오래 남을 아이디어라고 봅니다. worktree는 원래 있던 기능이지만 손으로 관리하면 어느 폴더에서 무엇이 돌고 있는지 금방 잊어버립니다. 도구가 그 목록을 쥐고 있는 것만으로도 동시에 굴릴 수 있는 작업 수가 달라집니다.

에디터가 아니라 기존 CLI 에이전트를 부리는 구조

Cursor나 GitHub Copilot은 에디터 안에 모델을 넣은 제품입니다. Orca는 반대로 터미널에서 도는 에이전트를 그대로 가져다 씁니다. README에 적힌 지원 목록은 Claude Code, Codex, Cursor CLI, GitHub Copilot CLI, OpenCode, Google의 Antigravity, Qwen Code 등 서른 개가 넘고, 목록 끝에는 터미널에서 도는 에이전트면 무엇이든 된다고 적혀 있습니다.

사용자에게 이 구조가 주는 이점은 분명합니다. 이미 내고 있는 구독을 그대로 씁니다. Orca가 모델 사용료를 따로 받지 않고, 에이전트를 바꿀 때 작업 환경을 옮길 필요도 없습니다. 어떤 회사 모델이 이번 달에 더 나은지가 수시로 바뀌는 지금은 이 점이 특히 쓸모 있습니다.

검토를 줄이는 기능들

두 번째 병목인 검토 쪽에도 기능이 몰려 있습니다. AI가 만든 diff의 줄마다 코멘트를 남기면 그 코멘트가 에이전트에게 다시 전달됩니다. GitHub PR과 이슈, Linear 보드를 앱 안에서 열고 작업 하나에서 바로 worktree를 만들 수 있습니다. 실제 Chromium 창에서 UI 요소를 클릭하면 그 요소의 HTML, CSS, 잘라낸 스크린샷이 에이전트 프롬프트로 들어가는 디자인 모드도 있습니다.

오래 걸리는 작업을 위한 기능도 있습니다. iOS와 Android용 동반 앱에서 에이전트가 끝났다는 알림을 받고 후속 지시를 보낼 수 있고, SSH로 원격 서버의 worktree에서 에이전트를 돌릴 수도 있습니다. Claude와 Codex의 사용량과 한도 초기화 시점을 보여 주고 계정을 바꿔 주는 기능도 README에 있습니다.

쓰기 전에 알아 둘 조건

에이전트 다섯을 동시에 돌리면 사용량도 다섯 배로 나갑니다. Orca가 사용량 추적과 계정 전환을 기본 기능으로 넣어 둔 것 자체가 이 문제가 흔하다는 뜻으로 읽힙니다. 구독 한도가 빠듯하다면 병렬 실행은 같은 문제를 여러 에이전트에게 맡겨 비교할 때처럼 목적이 분명할 때만 쓰는 편이 낫습니다.

worktree가 나뉘어도 병합 충돌은 사라지지 않습니다. 서로 다른 작업이 같은 파일을 건드렸다면 합치는 시점에 충돌이 납니다. 병렬로 맡길 작업은 처음부터 겹치지 않게 나누는 것이 사람의 몫으로 남습니다.

익명 사용 데이터를 수집하고 끌 수 있다고 텔레메트리 문서에 밝혀 두었습니다. 회사 코드에서 쓴다면 설치 직후 이 설정부터 확인하는 것을 권합니다.

터미널 창을 늘리는 쪽의 대안인 cmux와 어떻게 다른지는 cmux와 Orca 비교에 따로 적었습니다.

macOS에서는 brew install --cask stablyai/orca/orca로 설치합니다. 에이전트를 하나만 쓰고 있다면 Orca가 당장 필요하지는 않습니다. 두 개 이상을 번갈아 띄우며 어느 터미널에서 무엇이 돌고 있는지 헷갈리기 시작했다면, 그때가 이 도구를 써 볼 시점입니다.