
Tempest
Tempest · 코딩
Tempest는 한 프로젝트에서 여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌리는 무료 오픈소스 AI 개발 도구다. 각 에이전트 세션은 전용 git worktree와 브랜치에서 살기 때문에, 두 에이전트가 같은 파일을 편집하거나 서로의 커밋에 걸려 넘어지는 일이 없다. Tauri로 만들어져 Windows, macOS, Linux를 지원하며, Claude Code, Aider, OpenCode, Copilot CLI, Cline, Goose와 함께 쓸 수 있다. 차례를 기다리는 대신 다섯 개 기능을 한꺼번에 돌리고 싶었다면, 이 도구가 바로 그 일을 위해 만들어졌다.

Tempest 소개
Tempest란 무엇인가
Tempest는 AI 코딩 에이전트 관리 도구이지, 또 하나의 챗봇이 아니다. 코드를 출시하는 사람을 위한 에이전트 오케스트레이션이라고 보면 된다. 이미 쓰고 있는 터미널 에이전트 위에 얹히는 네이티브 데스크톱 앱으로, 각 에이전트에게 격리된 전용 작업 공간을 준다. 핵심 발상은 단순하다. 두 에이전트가 같은 폴더를 공유하면 결국 서로의 편집을 덮어쓰게 되고, 오후 내내 병합 충돌을 푸느라 시간을 보내게 된다. Tempest는 세션마다 전용 git worktree와 브랜치를 주어 그 위험을 없앤다.
이 도구가 해결하는 문제는 처리량이다. 에이전트를 하나 돌리는 것도 생산성 향상이지만, 하나씩 이어서 돌리는 것은 직접 하는 것과 별 차이가 없다. 병렬 에이전트는 이 계산을 바꾸고, Tempest는 그것을 안전하게 만드는 데 빠져 있던 인프라를 제공한다. 같은 버그에 세 가지 접근법을 시험하고, 한 에이전트가 기능을 작성하는 동안 다른 에이전트가 테스트 스위트를 고치게 하고, 결과를 나란히 검토할 수 있다.
그렇다면 왜 이게 중요한가. 병렬 에이전트를 시도하는 개발자 대부분이 첫 시도에서 실패하기 때문이다. 터미널을 더 열고, 변경 사항을 스태시에 넣고, 어느 에이전트가 어느 파일을 건드렸는지 머릿속으로 따라가려 한다. 그러다 혼란이 되고, 다시 하나씩 돌리는 방식으로 돌아간다. 문제는 에이전트가 아니었다. 격리가 빠져 있었던 것이다.
가장 큰 한계는 적용 범위다. Tempest는 로컬 데스크톱 도구로, 호스팅 백엔드도 없고 서버에서 호출할 공개 REST나 GraphQL API도 없다. 클라우드 서비스나 브라우저만으로 끝나는 워크플로가 필요하다면 이 도구가 아니다. 이미 코딩 에이전트를 설치했고 가리킬 git 저장소가 있다는 것도 전제로 한다.
시작하기
npx @usetempest/tempest로 Tempest를 설치하거나, 공식 다운로드 페이지에서 Windows, macOS, Linux용 서명된 설치 프로그램을 받는다.- Tempest를 git 저장소로 향하게 한다. 세션마다 격리된 git worktree를 자동으로 만들어 주므로 메인 브랜치는 건드리지 않는다.
- Claude Code, Aider, OpenCode, Copilot CLI, Cline, Goose 중 원하는 에이전트 런타임을 설정한다.
- 새 세션 탭을 열고 작업을 설명한 뒤 에이전트를 돌린다. 탭을 더 열면 더 많은 에이전트를 병렬로 돌릴 수 있다.
- 앱을 벗어나지 않고 diff를 검토하고, 출력을 비교하고, pull request를 푸시한다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 여러 작업을 동시에 저글링하는 1인 개발자. 버그 수정과 새 기능을 각각 다른 브랜치에서 진행하며 맥락 전환 없이 유지할 수 있다.
- 병합 충돌에 지친 소규모 팀. 각 에이전트가 격리되어 일하므로 리뷰어는 목적이 하나로 정리된 깔끔한 diff를 본다.
- Windows에서 병렬 에이전트를 당장 쓰고 싶은 개발자. 네이티브 Windows 바이너리가 오늘 나오고, macOS와 Linux는 로드맵에 있다.
작업
- 한 저장소에서 여러 AI 코딩 에이전트 돌리기. 앱이 각 세션을 전용 브랜치에 두어 같은 파일을 덮어쓰지 않게 한다.
- 에이전트 출력을 나란히 비교하기. 같은 문제에 두 세션을 열고 더 나은 결과를 고른다.
- 세션 간 토큰 소비 줄이기. Token Intelligence가 코드베이스의 색인 지도를 하나 공유해 에이전트가 매번 처음부터 다시 읽지 않게 한다.
- 중단된 세션 이어가기. 탭을 닫거나 컴퓨터를 재시작해도 멈춘 지점에서 정확히 이어간다.
활용 상황
- 하나의 버그에 세 가지 다른 접근법을 순차가 아니라 병렬로 시험하기.
- 한 에이전트가 기능을 출시하는 동안 다른 에이전트가 동시에 테스트 스위트를 강화하기.
- 모호한 요구사항을 여러 에이전트가 어떻게 해석하는지 하나로 정하기 전에 보고 싶은 프로젝트 초기 탐색.
주요 기능
병렬 에이전트 세션
Tempest는 Claude Code, Aider, OpenCode, Copilot CLI, Cline, Goose를 동시에 돌리며, 각각 전용 탭에서 움직인다. 세션마다 별도의 git worktree와 브랜치가 주어지므로 에이전트 A의 편집이 에이전트 B의 진행 중 작업과 부딪히지 않는다. 다섯 개 기능을 한꺼번에 시작하고, 에이전트를 일차선 도로처럼 다루는 습관을 끊을 수 있다.
격리된 Git Worktree
격리는 git worktree에서 나온다. 이는 손으로 관리하기 번거로워서 거의 아무도 건드리지 않는 내장 기능이다. Tempest는 세션을 여는 순간 worktree를 만들고 탭을 닫아도 그것을 남겨 둔다. 즉, 잘못된 에이전트 실행이 main을 망가뜨릴 수도, 다른 에이전트와 충돌할 수도, 작업 상태를 깨진 채로 남길 수도 없다. 통제를 벗어난 에이전트의 영향 범위는 0이며, 다섯 개를 동시에 풀어놓을 때 바로 그 점이 핵심이다.
Token Intelligence
에이전트 다섯 개를 돌린다는 것은 에이전트 다섯 개가 코드베이스를 읽는다는 뜻이고, 토큰은 빠르게 탄다. Token Intelligence는 프로젝트의 공유 색인 지도를 하나 만들어 각 에이전트가 파일을 처음부터 다시 읽지 않게 한다. Tempest에 따르면 이는 세션 간 컨텍스트 토큰을 최대 86%, 도구 호출을 최대 92% 줄인다.
내장 diff, 커밋, PR 도구
앱을 벗어나지 않고 에이전트 출력을 검토한다. Tempest는 diff를 보여주고, 커밋하게 해주며, 같은 창에서 pull request를 푸시한다. 두 에이전트의 해결책을 비교하는 일은 터미널 창과 외부 git 클라이언트를 저글링하는 대신 두 탭을 여는 문제로 바뀐다. 패치를 다른 클라이언트에 복사해 붙여넣는 일은 끝이다. 그 마찰이 사라진다.
세션 재개
탭을 닫거나 컴퓨터를 재시작해도 작업은 죽지 않는다. Tempest는 각 세션을 유지해 멈춘 지점에서 에이전트 대화를 정확히 이어갈 수 있게 한다. 며칠에 걸친 긴 리팩터링이 컨텍스트를 살려 두려고 터미널 창을 지키고 있을 필요가 없다는 뜻이다. 며칠짜리 긴 리팩터링에서는 이 지속성이 어떤 단일 벤치마크보다 중요하다.
자동 MCP 설정
Token Intelligence가 작동하려면 에이전트가 Tempest의 공유 색인과 대화해야 한다. 앱은 Claude Code, Cline, Cursor, Gemini CLI, Kiro, opencode용 MCP 설정 파일을 자동으로 작성한다. 설정에서 손으로 편집할 것이 하나 줄고, 도구 전반에서 에이전트 설정이 일관되게 유지된다.
장단점
장점
- Apache 2.0으로 무료 오픈소스라 살 라이선스가 없고 코드를 읽을 수 있다.
- 진짜 격리를 갖춘 네이티브 데스크톱 앱으로, 터미널과 스태시를 손으로 저글링하는 것보다 낫다.
- 여러 세션에 걸친 토큰 절약이 상당해 병렬 에이전트 실행 비용을 낮춘다.
- 내장 diff, 커밋, PR 도구가 전체 워크플로를 한 창에 담는다.
- 계정이 필요 없어 내려받고 곧바로 작업을 시작할 수 있다.
단점
- 호스팅 서비스도 공개 API도 없어, 서버나 CI 파이프라인에서 에이전트를 실행해야 하는 경우에는 맞지 않다.
- 에이전트가 둘 이상일 때만 의미가 있다. 단일 에이전트 워크플로는 이 추가 계층 없이도 잘 돌아간다.
- 네이티브 데스크톱 앱이라 브라우저만 또는 모바일만 쓰는 워크플로는 불가능하다.
- 초기 단계 프로젝트라 로드맵이 채워지는 동안 거친 부분이 남아 있을 것을 예상해야 한다.
자주 묻는 질문
Tempest는 같은 프로젝트에서 여러 AI 코딩 에이전트를 서로 간섭하지 않고 병렬로 실행하는 데 쓴다. 각 에이전트는 전용 git worktree와 브랜치에서 일하고, 결과는 한 창에서 검토한다.
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