바이트댄스의 AI IDE ‘트레이(Trae)’ 직접 써봤습니다

최근 AI 트렌드 중 하나는 사용자의 상황과 컨텍스트를 반영하는 ‘응용형 AI’입니다. 이 중 개발자를 대상으로 하는 코드 에디터는 기존에 공개된 코드를 통해 학습이 용이하다는 점 덕분에 AI로 생산성을 향상하길 원하는 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 코파일럿, Cursor, Windsurf 등 다양한 사례도 요즘IT에 소개된 적이 있죠.

이번 글에서는 최근 공개된 또 다른 AI IDE ‘트레이(Trae)’를 살펴볼 예정입니다. 트레이의 주요 기능과 특징, 간단한 응용 사례를 공유해 볼게요. 살짝 스포하면 트레이는 AI IDE에 관심 있는 개발자뿐만 아니라, 간단한 아이디어를 프로덕트로 개발해 보고 싶은 독자라면 흥미롭게 보실 수 있을 겁니다.

트레이는 틱톡을 만든 바이트댄스(ByteDance)에서 만든 AI IDE로, “Ship Faster with Trae”라는 캐치프레이즈를 사용합니다. 여기서 Ship은 소프트웨어 개발에서 자주 사용되는 표현 중 하나로, “배포하다”, “출시하다”, “전달하다” 등의 의미를 갖습니다. 즉, “Trae를 사용하여 더 빠르게 제품을 출시하세요.”로 해석할 수 있죠. 그렇다면 트레이엔 어떤 기능이 있길래, ‘빠르게’와 ‘출시’를 강조하는 걸까요?

트레이의 특징 살펴보기 현재 트레이는 공식 홈페이지 Trae.ai 에서 MacOS와 윈도우용으로 다운로드할 수 있습니다. 설치를 완료하고 나면 기존에 사용하는 IDE에서의 익스텐션이나 단축키 등의 설정을 불러오거나, 새롭게 구글 또는 깃허브 계정을 연동하여 사용할 수 있습니다. 여기서 불러올 수 있는 IDE로는 VS Code와 Cursor를 명시하고 있는 만큼, 트레이가 이들을 경쟁 구도로 보고 있음을 알 수 있습니다.

트레이는 VScode를 기반으로 개발된 만큼, 로그인 후 나타나는 화면은 (디자인을 제외하고) 일반적으로 VS code IDE의 레이아웃과 유사하지만, 트레이만의 특징을 나타내는 부분은 2가지입니다.

첫 번째로 왼쪽의 내비게이션에서는 탐색기, (프로젝트 내부) 검색, 소스 컨트롤(Git), 디버그 익스텐션 관리자가 있으며 특별히 웹뷰(Webview) 기능을 제공합니다. 웹뷰는 웹 개발과 같이 개발 과정에서 브라우저에서의 결과를 확인해야 할 때 사용할 수 있는 기능인데요. 크롬 같은 별도의 브라우저를 실행하지 않고도, IDE 내부에서 바로 개발 결과를 확인할 수 있다는 장점이 있습니다.

두 번째로 오른쪽의 사이드바에서는 트레이 AI를 활용하는 2가지 기능을 제공합니다. 각각 채팅과 빌더라는 기능이 있는데, 아래에서 살펴볼게요.먼저 IDE에서는 AI를 활용한 실시간 코드 제안 기능을 사용할 수 있습니다. 이는 사용자가 코드를 입력하는 중, 맥락에 맞추어 이어지는 부분을 회색의 글자(ghost text)로 제안하는 기능으로, 키를 눌러 제안을 받거나, 키를 눌러 제안을 거절할 수 있습니다.

AI 채팅 트레이에서는 오른쪽 사이드바의 AI 어시스턴트(Chat)에게 필요한 상황을 자연어로 설명하는 것으로 필요한 답변을 받거나(AI Q&A), 파일 혹은 프로젝트 단위의 코드(Code snippet generation)를 생성할 수 있습니다.

위처럼 “@astrojs/github”라는 라이브러리를 설치해야 하는 터미널 작업이 필요한 상황에서는 제안된 명령어를 채팅 내부에서 Run 버튼을 사용해, 필요한 작업을 실행할 수 있습니다. 따라서 터미널 사용에 익숙한 개발자가 아니더라도 작업이 가능합니다.

이 과정은 프로젝트나 폴더, 파일 등의 레퍼런스 또는 상황을 설명하기 위한 이미지 파일을 추가로 활용하여, 조금 더 구체적인 답변을 얻을 수도 있습니다.

빌더 진행 중인 프로젝트를 AI로 개발하는 채팅과는 다르게, 빌더는 아예 시작부터 프로젝트를 AI와 함께 할 수 있는 기능입니다.

이는 기존의 채팅에서의 코드 생성 외에도 프로젝트의 폴더부터 생성하는데요. 깃을 설정하거나 주요 템플릿 파일을 생성, 권한 설정 등의 작업들을 단계별로 안내합니다. 그리고 진행 과정에서 결과물들을 반영하여 AI가 답변을 만들어낼 수 있습니다.

빌더를 사용하는 예시로, “웹 스택을 사용한 할 일 목록”을 요청해 봤는데요. AI의 단계별 안내에 따라 간단한 할 일 목록을 생성하고, 깃허브 페이지를 사용해 웹 페이지 에 배포하는 것까지 성공했습니다. 트레이의 빌더로 React, Typescript, Vite 등의 기술 스택을 사용했지만, 저는 이어지는 기술 스택에 관한 경험이 없음에도, 약 20분 만에 간단한 프로젝트를 완성할 수 있었습니다.

기존 AI IDE와 비교하기 저는 기존에 VS Code에 Github Copilot Pro를 연동해 사용했던 터라, 이 방법과 트레이를 비교해 보고자 합니다.

AI 모델 코파일럿에서는 2025년 2월 기준으로 클로드 3.5, 제미나이 2.0, GPT 4o, o1, o3-mini까지 5개의 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 한편 트레이에서는 클로드 3.5와 GPT 4o, 2개의 AI 모델을 사용할 수 있습니다. 추가로 빌더에서는 클로드 3.5 1개의 모델만 사용이 가능합니다.

최근 공개된 딥시크를 포함해 AI 도메인은 매우 빠르게 발전하고 있고, 코파일럿에서는 트렌드에 민감하게 대응하기로 한 만큼, 여러 모델을 사용할 수 있습니다. 특히 최신 AI 모델들은 기존 모델들보다 퍼포먼스에서 꽤 유의미한 차이가 있다고 알려진 만큼, AI의 성능을 중요시한다면 코파일럿이 더 좋은 선택지가 될 수도 있습니다.

개인적으로는 활용 사례를 상상하기 조금 어렵지만, 코파일럿에서는 텍스트와 이미지 외에도 음성을 활용해 AI와 채팅할 수도 있습니다.

코드 외적인 연동 터미널 작업을 실행하거나, 새로운 파일을 생성하는 등 IDE에서의 코드 외적인 연동은 트레이에서는 가능하지만, 코파일럿에서는 불가능해서 사용자가 직접 해야 한다는 차이가 있습니다. 코파일럿에서 가능하더라도 이 방법을 추가로 찾아보거나, 설정해야 한다면 사용자 경험에서는 조금 아쉬운 것이 사실입니다.

모바일, 웹페이지에서의 사용 트레이는 IDE에서만 사용할 수 있지만, 코파일럿은 깃허브 웹페이지나 깃허브 모바일에서도 사용할 수 있습니다.

보안 & 정책 한편 로컬 LLM을 사용하는 Cursor와 다르게 AI 활용을 위해 온라인 연결이 필요하다는 것은 코파일럿도 동일합니다. 다만 트레이는 (중국의 바이트댄스에서 개발된 만큼) 보안이나, 틱톡 매각 정책 등 관련 내용들을 딥시크와 비슷한 맥락에서 우려하는 사용자들도 있습니다.

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비용 이 글을 쓰게 된 가장 큰 계기 중 하나로, 트레이는 현재 무료로 사용할 수 있습니다. 다른 AI IDE는 기능을 제한 없이 사용하려면 구독 형태의 비용(Copilot $10, Cursor $20, Windsurf $15 등)을 지불해야 합니다. 이에 트레이는 무료라는 점이 큰 차별점이 될 수 있죠. 물론 다른 AI IDE도 처음에는 무료였지만, 유료로 전환한 사례도 있습니다.

AI IDE의 한계점 지금까지 살펴본 트레이는 캐치프레이즈처럼 프로덕트를 빠르게 만드는 것에 특화된 AI IDE 중 하나입니다. 특히 깔끔한 UI/UX로 별도의 비용 없이, 기술 스택에 관한 맥락 없이도 자연어로 코드 작업을 할 수 있다는 점에서 유용하죠. 새로운 언어로 프로젝트 하는 개발자, 프로토타입을 만들고 이를 테스트해 볼 아이디어가 있는 비개발 직군에도 도움이 될 수 있는 도구라고 생각합니다.

저는 트레이를 자주 활용하고 있지만, 이 경험을 토대로 트레이(외에도 수많은 AI IDE)가 가진 한계점에 대해서도 짚어보고자 합니다. 먼저 AI 모델은 최근 트렌드를 반영하려고 노력하지만, 완전히 반영할 수는 없습니다. 제논의 역설처럼 AI는 기존에 사람이 만들어낸 내용을 기반으로 학습하고 작동하기 때문입니다.

즉, 아직 충분히 학습되지 않은 기술이나 언어, 프레임워크 등은 사용이 어려울 수 있습니다. 또한 공개된 코드를 기반으로 학습하는 만큼, 엔터프라이즈 레벨에서 잘 설계된 코드(Best practice)보다는 퍼포먼스 측면에서 아쉬울 수 있습니다.

물론 시간이 지나 AGI가 개념을 새롭게 만들어 내는 특이점이 온다면 해결될 수도 있겠죠. 그러나 이 기술이 상용화되기까지는 적어도 수년은 걸릴 것이라 예상해 볼 수 있습니다.

제논의 역설 위키피디아 >

동시에 AI 모델을 사용하는 만큼, 모델의 한계점인 환각과 오류 생성의 위험도 피할 수 없습니다. 특히 AI가 생성한 내용이 잘못됐는지를 인지하고, 이를 수정할 수 없는 경우 무분별한 AI 활용이 문제를 일으킬 수 있죠. 프로그래밍 과정에서 쓰이는 언어의 특징과 장점, 한계 점등은 최소한 알고 있어야 AI에 기능을 요청하거나, 적합한 방법을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 웹 애플리케이션을 개발하기 위해 포트란을 사용하는 것은 상당히 비효율적인 방법입니다.

또한 AI IDE는 코드 작업에는 꽤 탁월한 역량을 보이지만, 코드 외적인 운영 작업에는 아직 활용에 어려움을 느낄 수 있습니다. 예를 들어, 배포 같은 devops 관련 작업이나, 보안 설정 등의 작업은 개발 과정에서 필요하지만, 동시에 코드만 사용해서 해결할 수 없는 부분도 있습니다. 특히 DB나 클라우드 등 외부 서비스를 사용하는 과정에서는 서비스들이 빠르게 바뀌기도 하고, AI가 상대적으로 익숙하지 않은 부분이라 ‘맨땅에 헤딩’ 경험도 필요합니다.

마지막으로 AI는 문제를 푸는 과정에서 코드를 사용할 때 “어떻게”에는 큰 도움을 주지만, “어떤” 문제를, “왜” 해결해야 하는가에 대해서는 여전히 사람의 고민이 필요합니다. 개인적으로 트레이를 사용해 보면서, “이러한 문제에 관해 더 많은 인사이트를 가진 PMO들의 가치가 더욱 올라가지 않을까?”라는 생각이 들었습니다.

트레이를 돌아보며 트레이는 AI 기술을 활용하여 개발자들의 업무를 혁신적으로 개선할 수 있는 도구입니다. 코드 작성, 디버깅, 협업까지 모든 과정에서 효율성을 높여, 개발자의 부담을 줄일 수 있습니다. 특히 트레이에서 제공하는 빌더 기능을 사용하면, 기존에 사용하던 기술 스택이 아니더라도 충분히 새로운 프로젝트를 해 볼 수 있는데요. 이는 개발자 외의 다른 직군에도 더 다양한 가능성을 열어줄 겁니다.

아직은 AI가 가진 한계점이 있지만, 점차 개발 환경에서 AI 기반 IDE가 표준이 될 가능성이 꽤 높아 보입니다. 그러니 트레이를 비롯해 새로운 AI IDE가 계속 나온다면, 한 번쯤은 사이드 프로젝트 용도로 사용해 봐도 좋겠습니다.