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마블로란 무엇인가 — AI 에이전트 군단 워크스페이스

마블로는 여러 AI 코딩 에이전트를 칸반 보드에서 동시에 오케스트레이션하는 데스크톱 앱입니다. 핵심 개념과 구조를 한눈에 정리합니다.

한 줄 정의

마블로(Marblo) 는 여러 AI 코딩 에이전트를 하나의 칸반 보드에서 동시에 오케스트레이션하는 데스크톱 앱입니다. 중앙 오케스트레이터가 큰 작업을 잘게 나눠 각 에이전트에 할당하고, 누가 지금 무엇을 하고 있는지를 실시간으로 추적합니다. macOS와 Windows에서 실행됩니다.

Cursor나 Copilot이 에이전트 한 명을 옆에 붙여 준다면, 마블로는 에이전트 군단을 운용합니다. 한 명의 개발자가 오케스트레이터 자리에 앉아, 서로 다른 모델을 쓰는 에이전트 여러 명을 동시에 지휘하는 것이 마블로가 그리는 그림입니다.

왜 "한 명"이 아니라 "군단"인가

지금의 AI 코딩 도구는 대부분 1:1 대화형입니다. 개발자 한 명이 에이전트 한 명과 대화하며 파일을 고칩니다. 이 방식은 직관적이지만, 에이전트가 긴 작업을 처리하는 동안 개발자는 사실상 대기하게 됩니다. 백엔드 리팩터링을 시키고 기다리는 동안, 프론트엔드 작업은 멈춰 있습니다.

현실의 소프트웨어 작업은 병렬적입니다. API를 손보는 사람, 화면을 만드는 사람, 테스트를 채우는 사람이 동시에 움직일 때 팀은 빨라집니다. 마블로는 이 병렬성을 한 사람의 워크스테이션 위로 옮겨 옵니다. 개발자는 코드를 직접 타이핑하는 사람에서, 여러 에이전트에게 일을 나눠 주고 결과를 검수하는 오케스트레이터로 역할이 바뀝니다.

오케스트레이터태스크 분할 · 할당 · 추적Claude백엔드 · APICodex프론트엔드 · UIAntigravity테스트 · 검증
오케스트레이터가 하나의 작업을 세 갈래로 나눠, 각 강점에 맞는 이종 에이전트에게 동시에 분배합니다.

핵심 구성 요소

마블로를 이루는 다섯 가지 요소를 하나씩 짚어 보겠습니다.

1. 이종(異種) 에이전트

마블로는 한 종류의 모델에 묶이지 않습니다. Claude, GPT/Codex, Antigravity 를 동시에 굴립니다. 모델마다 잘하는 결이 다르기 때문에, 백엔드·프론트엔드·테스트 같은 역할을 각 모델의 강점에 맞춰 나눠 배치할 수 있습니다. 한 작업에서 막히면 다른 모델로 같은 문제를 다시 던져 보는 것도 가능합니다. 특정 벤더에 종속되지 않는다는 점은 도구 선택의 자유이자, 모델 생태계가 빠르게 바뀌는 시대의 안전장치이기도 합니다.

2. 중앙 오케스트레이터

오케스트레이터는 마블로의 지휘자입니다. 큰 목표를 여러 개의 태스크로 쪼개고, 각 태스크를 적절한 에이전트에 할당하며, 태스크 사이의 의존성과 순서를 관리합니다. "A가 끝나야 B를 시작할 수 있다" 같은 선후 관계를 오케스트레이터가 챙기기 때문에, 개발자는 하나하나 수동으로 조율하지 않아도 됩니다.

3. 칸반 보드

모든 태스크는 TODO → IN_PROGRESS → REVIEW → DONE 의 흐름을 따라 칸반 보드 위를 이동합니다. 어떤 에이전트가 지금 무엇을 하고 있는지, 무엇이 리뷰를 기다리는지, 무엇이 끝났는지를 한 화면에서 봅니다. 여러 에이전트가 동시에 움직여도 상태가 흩어지지 않고 보드 하나로 수렴합니다.

TODO대기 중IN_PROGRESS에이전트 작업 중REVIEW검수 대기DONE완료
모든 태스크는 이 네 단계를 따라 흐릅니다. 사람은 REVIEW 단계에서 결과를 검수하고 다음으로 넘깁니다.

4. MCP 네이티브

마블로는 Model Context Protocol(MCP) 을 기본으로 지원합니다. MCP는 에이전트가 파일 시스템·데이터베이스·외부 API 같은 도구에 접근하는 표준 통로입니다. 여러 에이전트가 같은 도구 집합을 공유하기 때문에, 각 에이전트가 저마다 다른 방식으로 환경에 붙는 혼란 없이 일관된 컨텍스트 위에서 협업합니다.

5. 로컬 실행

모든 에이전트는 사용자 머신에서 돌아갑니다. 코드가 마블로의 서버로 업로드되지 않습니다. 소스가 로컬에 머무른다는 점은 보안·규정 측면에서 중요하고, 사내 코드베이스처럼 외부 반출이 민감한 환경에서 특히 의미가 큽니다.

비용 구조 — BYO 모델(Bring Your Own Model)

마블로의 과금을 이해하려면 두 가지 비용을 분리해서 봐야 합니다.

첫째는 AI 사용료입니다. 각 에이전트는 사용자 본인의 API 키 또는 구독으로 실행됩니다. Claude는 Anthropic 계정, GPT/Codex는 OpenAI 계정에 각각 청구되는 식입니다. 이 비용은 마블로를 거치지 않고 사용자가 해당 모델 제공사와 직접 정산합니다.

둘째는 오케스트레이션 비용, 즉 마블로 구독료입니다. 이것은 여러 에이전트를 나누고, 할당하고, 추적하고, 안전하게 병합하도록 통합 지휘하는 값이며 AI 사용료를 포함하지 않습니다. 요금제는 다음과 같습니다.

  • Free — 월 ₩0. 마블로를 처음 써 보고 오케스트레이션 흐름을 익히기에 충분합니다.
  • Pro — 월 ₩19,000. 본격적으로 에이전트 군단을 운용하려는 개발자를 위한 요금제입니다.

이 구조 덕분에 사용자는 원하는 모델을 자유롭게 고르고, AI 지출을 각 제공사에서 직접 통제하면서, 마블로에는 지휘 레이어에 대한 값만 지불합니다.

오케스트레이터ClaudeBYO 키 · 구독CodexBYO 키 · 구독AntigravityBYO 키 · 구독MCP — 파일 · DB · API 도구 공유내 컴퓨터에서 로컬 실행 — 코드가 외부로 나가지 않음
이종 모델 구성. 각 에이전트는 사용자의 BYO 키로 실행되고, MCP 공유 도구와 로컬 실행 계층이 그 아래를 받칩니다.

하루 흐름으로 보는 마블로

실제 사용은 대략 이렇게 흘러갑니다. 아침에 "결제 모듈에 쿠폰 기능을 붙인다" 같은 목표를 오케스트레이터에게 던지면, 오케스트레이터가 이를 백엔드 API·프론트엔드 폼·테스트 케이스로 나눕니다. 각 태스크가 TODO로 보드에 올라오고, 강점에 맞는 에이전트가 하나씩 집어 IN_PROGRESS로 옮깁니다.

에이전트가 코드를 완성하면 태스크는 REVIEW로 넘어옵니다. 여기서 사람이 개입합니다. 개발자는 변경 내용을 확인하고, 괜찮으면 DONE으로, 부족하면 코멘트와 함께 되돌려 보냅니다. 여러 에이전트가 동시에 움직이지만, 검수 지점이 REVIEW 한 곳으로 모이기 때문에 통제력을 잃지 않습니다. 이것이 마블로가 말하는 "병렬로 밀어붙이되 통제 가능한 상태를 유지한다"의 실제 모습입니다.

누구에게 맞나

  • 혼자서 팀 규모의 성과를 내고 싶은 개발자. 프론트·백엔드·테스트를 동시에 진행해 1인 개발의 처리량을 끌어올리고 싶은 경우.
  • 여러 작업을 병렬로 밀어붙이되 통제 가능한 상태를 유지하고 싶은 사람. 에이전트를 풀어놓되, 무슨 일이 일어나는지 보드에서 놓치지 않고 보고 싶은 경우.
  • 특정 AI 벤더에 묶이기 싫은 사람. 모델을 자유롭게 조합하고, 상황에 따라 갈아 끼우고 싶은 경우.
  • 코드를 외부 서버로 내보내기 어려운 환경. 로컬 실행과 BYO 모델이 규정·보안 요건과 맞물리는 경우.

시작하기

다운로드 페이지에서 macOS·Windows용 앱을 받아 바로 시작할 수 있습니다. Free 플랜(월 ₩0)으로 오케스트레이션 흐름을 먼저 익힌 뒤, 필요해지면 Pro(월 ₩19,000)로 넘어가면 됩니다. 준비물은 실행하고 싶은 모델의 API 키 또는 구독뿐입니다.

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