Orca vs herdr, AI Agent 시대의 새로운 IDE(ADE)

By on August 5, 2026

들어가며

요즘 여가 시간이 조금 생겨 이것저것 신문물(?)을 따라가 보고 있습니다.

최근 AI Agent 개발이 본격화되면서, IDE(Integrated Development Environment)에서 한 단계 더 나아간 ADE(Agentic Development Environment) 라는 개념이 등장하고 있습니다. 코드를 편집하는 환경이 아니라 여러 AI Agent를 실행하고 운영하는 환경입니다.

그중 최근 제가 직접 비교해 본 두 도구가 Orca와 herdr입니다. 며칠 동안 사용해 보면서 느낀 점을 간단하게 정리해 보았습니다.

📌 표기와 시점에 대해 이 글의 Orca는 Stably AI의 stablyai/orca를, herdr는 herdr.dev를 가리킵니다. (공식 표기는 대문자 ORCA가 아닌 Orca, 소문자 herdr입니다.) 내용은 2026년 8월 기준이며, 두 제품 모두 빠르게 업데이트되고 있어 세부 기능은 달라질 수 있습니다.


한눈에 비교

구분 Orca herdr
철학 AI 개발팀 운영 AI 실행 환경
무게 중심 Orchestration Runtime
UI GUI (데스크톱 앱) Terminal(TUI)
강점 worktree 병렬 실행, diff 리뷰, 작업 조율 세션 영속성, 원격 attach, 상태 인지
추천 GUI에서 작업 분배·리뷰까지 하고 싶은 개발자 터미널/SSH 중심 개발자

미리 말해두면, 이 표는 강조점의 차이이지 배타적인 분류는 아닙니다. Orca도 SSH 원격 worktree를 지원하고, herdr도 CLI·Socket API로 에이전트 자동화를 지원합니다. 기능 영역은 생각보다 많이 겹칩니다.


Orca — AI 개발팀처럼 운영하는 ADE

Orca는 GUI 데스크톱 앱 형태의 ADE입니다. Claude Code, Codex, Gemini CLI 등 여러 CLI 에이전트를 각각 격리된 git worktree에서 병렬로 실행하고, 결과 diff를 비교·주석·머지까지 한 화면에서 처리합니다.

  • GUI 기반이라 기존 IDE 사용자는 적응하기 쉽습니다 (파일 탐색, 내장 소스 제어)
  • worktree 단위로 에이전트를 격리해 서로 간섭 없이 병렬 작업
  • diff 리뷰와 주석, 승인 후 머지까지 이어지는 워크플로우

가장 인상 깊었던 부분은 Orchestration 기능입니다.

Orca에서는 orchestration 스킬을 통해 coordinator 역할의 에이전트가 하나의 작업을 나누어 worker 에이전트들에게 dispatch하고, Task DAG와 decision gate로 전체 흐름을 조율할 수 있습니다. 역할 구성은 고정된 것이 아니라 사용자가 설계하는데, 예를 들어 로그인 기능 하나를 이렇게 구성할 수 있습니다.

Planner → Coder → Tester → Reviewer

각 에이전트가 서로 다른 역할을 수행하고, coordinator가 결과를 모아 하나의 작업으로 완성하는 구조입니다.

개인적으로는 기존 Prompt Engineering에서 한 단계 발전한, 이전 글에서 다룬 Graph Engineering을 제품으로 구현해 놓은 것에 가깝다는 느낌을 받았습니다.


herdr — 에이전트를 위한 터미널 멀티플렉서

반대로 herdr는 조금 다른 철학을 가지고 있습니다. tmux 같은 터미널 멀티플렉서를 사용해 본 분이라면 훨씬 익숙하게 느껴질 것 같습니다.

herdr는 GUI보다는 Terminal 기반 Runtime에 집중합니다. 백그라운드 세션 서버와 TUI 클라이언트가 분리된 구조로, 여러 AI Agent를 하나의 세션 안 독립된 pane에서 실행하고 다음을 안정적으로 지원합니다.

  • SSH 원격 사용 (서버에서 직접 실행하거나 herdr --remote로 로컬에서 attach)
  • detach / attach — 터미널을 닫아도 서버가 살아 있는 동안 에이전트는 계속 실행
  • named session 단위의 영속적 세션 관리
  • tmux에는 없는 에이전트 상태 인지 — 각 에이전트의 working / blocked / idle 상태를 자동 감지해 사이드바에 표시

즉, AI에게 일을 “분배”하는 것보다는 AI가 오래 안정적으로 일할 수 있는 환경을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. (herdr에도 Socket API 기반 자동화가 있지만, 중심 인터페이스는 어디까지나 터미널과 세션입니다.)


가장 큰 차이

두 제품을 비교하면서 가장 크게 느낀 차이는 무게 중심이었습니다.

Orca는 “오케스트레이션”

          Coordinator
               │
     ┌─────────┼─────────┐
 Planner     Coder     Tester
               │
           Reviewer → Merge

AI를 하나의 개발팀처럼 운영합니다.

herdr는 “멀티플렉싱”

Session
   ├─ Agent A (pane 1)
   ├─ Agent B (pane 2)
   ├─ Agent C (pane 3)
   └─ Agent D (pane 4)

AI를 여러 개 실행하고 안정적으로 유지하는 것이 목적입니다.

비유하자면 Orca가 회사(조직 운영) 라면, herdr는 사무실(작업 환경) 에 가깝습니다.


그래서 어떤 걸 선택하면 될까?

제 기준의 추천은 이렇습니다.

Orca

  • GUI에서 작업 생성부터 diff 검토까지 통합해서 하고 싶은 경우
  • 역할 분담과 협업이 필요한 프로젝트
  • 여러 Agent를 하나의 워크플로우로 조율하고 싶은 경우

herdr

  • 기존 터미널 중심의 개발 흐름을 유지하고 싶은 경우
  • SSH 접속이 많은 개발자
  • Linux 서버에서 AI Agent를 장시간 실행하는 환경 (Windows 지원은 아직 beta입니다)
  • 여러 Agent를 독립적으로 운영하고 싶은 경우

다만 이 선택이 꼭 양자택일은 아닙니다. Orca가 일을 분배하고(오케스트레이션), herdr가 원격 서버에서 그 에이전트들을 안정적으로 유지하는(멀티플렉싱) 조합도 충분히 가능합니다. 두 제품은 경쟁 관계라기보다 서로 다른 레이어를 담당하는 쪽에 가깝습니다.


마치며

많은 사람들이 Orca와 herdr를 경쟁 제품처럼 비교하지만, 실제로 써 보면 핵심 사용 경험의 우선순위가 다릅니다. Orca는 “AI 개발팀”을 만드는 도구에, herdr는 “AI 작업환경”을 만드는 도구에 가깝습니다.

IDE가 코드를 편집하는 환경이었다면, ADE는 Agent를 운영하는 환경입니다. Orca와 herdr는 그 환경을 서로 다른 레이어에서 구현한 사례라고 생각합니다.

특히 Orca의 오케스트레이션 기능을 써 보면서, AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 “여러 Agent를 얼마나 효율적으로 협업시키는가” 가 앞으로의 생산성을 결정하겠다는 생각이 들었습니다. 이전 글에서 다룬 Graph Engineering, Workflow Engineering 같은 설계 관점이 Prompt Engineering만큼 중요한 키워드가 되지 않을까 기대하고 있습니다.

한 줄 요약 Orca는 AI 개발팀을 운영하는 오케스트레이션 도구이고, herdr는 AI Agent가 오래 일할 수 있게 하는 런타임 도구다. 둘은 경쟁이 아니라, ADE라는 같은 방향을 서로 다른 레이어에서 구현하고 있다.


참고 자료

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