개발자 여러분, 요즘 클로드 코드(Claude Code) 쓰면서 '와, 진짜 똑똑한데 지갑이 가벼워지는 게 느껴지네' 하신 적 없나요? 앤트로픽의 기술력은 인정하지만, 월 200달러에 달하는 구독료와 툭하면 걸리는 프롬프트 제한은 정말 스트레스죠. 그런데 드디어 잭 도시의 '블록(Block)'에서 사고를 쳤습니다. 이름부터 귀여운 '구스(Goose)'가 그 주인공인데요. 무료인데다 로컬에서 돌아가는 이 기특한 녀석, 제가 직접 설치해보고 핵심만 쏙쏙 정리해왔습니다!
📌 에디터의 3줄 요약- 구스(Goose)는 잭 도시의 블록(Block)이 공개한 완전 무료 오픈 소스 AI 코딩 에이전트입니다.
- 클라우드 제한 없이 내 PC(로컬)에서 직접 구동되어 보안이 뛰어나고 구독료가 없습니다.
- Ollama를 활용해 라마, 딥시크 등 최신 오픈 소스 모델을 자유롭게 선택해 사용할 수 있습니다.
왜 다들 '구스(Goose)'에 열광할까요?
솔직히 말씀드리면, 저도 처음엔 '무료인데 성능이 얼마나 나오겠어?'라고 생각했어요. 하지만 구스는 단순한 코드 추천기가 아니더라고요. 파일 생성부터 디버깅, 테스트 실행까지 알아서 척척 해내는 '자율형 에이전트'입니다. 무엇보다 앤트로픽의 유료 요금제처럼 5시간마다 프롬프트 몇 번 남았는지 눈치 볼 필요가 없다는 게 가장 큰 매력 포인트죠!
구스 vs 클로드 코드 비교
| 비교 항목 | 구스 (Goose) | 클로드 코드 (Claude Code) |
|---|
| 이용 가격 | 완전 무료 (오픈 소스) | 월 20~200달러 (유료) |
| 사용 제한 | 없음 (로컬 자원 사용) | 엄격한 프롬프트 횟수 제한 |
| 보안성 | 로컬 실행으로 데이터 보호 | 클라우드 서버 전송 방식 |
| 모델 선택 | Llama, DeepSeek, GPT 등 다양 | Claude 전용 모델 |
구스 설치 전, 이것만은 확인하세요!
자, 설레는 마음으로 설치하기 전에 체크해야 할 게 하나 있어요. 바로
사양입니다. 구스는 내 컴퓨터의 자원을 사용하기 때문에 메모리(RAM)가 넉넉해야 합니다. 블록에서 권장하는 사양은
32GB RAM이에요. 8GB 노트북으로 돌리려고 하면 구스가 하늘을 날지 못하고 헉헉댈 수도 있으니 주의하세요!
구스(Goose) 설치 및 초기 설정 3단계
터미널 창을 열고 아래 순서대로 따라오시면 됩니다. 초보자분들에겐 조금 생소할 수 있지만, 생각보다 어렵지 않아요!
- 구스 바이너리 설치:
깃허브(GitHub)의 Goose 저장소에서 자신의 OS에 맞는 설치 파일을 다운로드하거나 Homebrew를 통해 설치합니다.
혹은 공식 사이트의 가이드를 참고하셔도 좋습니다.
MAC / Linux / Windows version이 있고, Windows의 경우 Desktop과 CLI(Command Line Interface)가 있어요.
- 설치 파일이나 다운로드 파일 실행:
저는 편리한 사용을 보여드리기 위해서 Goose Desktop을 다운받고, 압축 해제 후 Goose.exe를 실행했습니다.
- Agent Router:
창에 떠있는 Agent Router를 클릭하면, 새로운 창이 뜹니다. 구글 로그인 후 Authorize를 누르세요. 이후 다시 원래 구스 윈도우로 이동하세요.
- Ollama 설치 및 모델 다운로드:
Provider, type to search를 클릭하세요.
로컬에서 AI를 돌리려면 'Ollama'라는 도구가 필요해요. 혹은 다른 Deepseak같은 오픈 도구를 사용하시면 됩니다.
저는 Ollama를 예시로 설명을 드릴께요. Choose Model 창이 나오면 잠시 기다려 주세요. 이후 Model이 리스트로 뜨는데, 여기서 원하시는 모델을 선택해주세요.
- 환경 설정: 이제 뒤로가서 환경 설정을 확인해 보시면 됩니다!
- 사용하기: 이제 자연어로 코딩 명령을 내릴 수 있습니다.
실제 사용해본 솔직 후기: 장단점 정리
직접 써보니 역시 '무료'가 주는 압도적인 만족감이 있습니다. 특히 보안이 중요한 사내 프로젝트 코드를 다룰 때 마음이 훨씬 편하더라고요. 하지만 로컬 AI 특성상 답변 속도가 클라우드보다는 조금 느릴 수 있고, AI가 열심히 돌아갈 때 팬 소리가 우렁차게 들린다는 점은 감수해야 할 부분인 것 같습니다.
❓ 윈도우(Windows)에서도 잘 돌아가나요? ▼
💡 네, 윈도우에서도 WSL2 환경을 통해 안정적으로 사용 가능합니다. 다만 리눅스나 맥OS 환경에서 조금 더 최적화된 성능을 보여준다는 평이 많아요!
❓ 램(RAM) 16GB인데 사용 불가능할까요? ▼
💡 사용은 가능하지만, 큰 규모의 모델을 돌리기는 벅찰 수 있습니다. 상대적으로 가벼운 7B 모델 위주로 사용해보시는 걸 추천드려요.
❓ 유료 모델(OpenAI API)도 연결 되나요? ▼
💡 물론입니다! 로컬 모델뿐만 아니라 OpenAI나 Anthropic의 API 키를 입력해 성능을 극대화할 수도 있습니다. 유연성이 아주 뛰어나요.
오늘은 이렇게 핫한 무료 AI 코딩 에이전트 구스(Goose)에 대해 알아봤습니다. 설치 과정이 살짝 번거로울 순 있지만, 한 번 세팅해두면 무제한 코딩 비서가 생기는 셈이니 안 할 이유가 없겠죠? 여러분도 지금 바로 터미널을 열고 '구스' 한 마리 입양해보세요! 그럼 저는 다음에 더 유익하고 재미있는 IT 소식으로 찾아오겠습니다. 안녕!
[이 글은 정보 제공 목적으로 작성되었으며, 특정 소프트웨어의 설치 결과나 하드웨어 성능에 대해 보증하지 않습니다. 설치 과정에서의 오류는 해당 오픈 소스 커뮤니티의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.]
