Orca 사용 가이드: 설치부터 모바일 페어링과 병렬 agent 실행까지

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Orca 사용 가이드: 설치부터 모바일 페어링과 병렬 agent 실행까지

Orca는 Claude Code, Codex, OpenCode 같은 CLI agent를 worktree와 터미널 중심으로 묶어주는 Agent Development Environment다. 이번 글은 설치 순서, 모바일 페어링, 병렬 agent 실행 방식, 사용량 확인, 터미널 이슈까지 실제 화면을 기준으로 설명하는 가이드다.

목차

1. Orca가 보여주는 기본 컨셉
2. 설치와 첫 설정 흐름
3. 모바일 페어링 설정
4. 사용량 확인과 병렬 agent 실행
5. 설치 체크리스트
6. FAQ

Orca가 보여주는 기본 컨셉

Orca는 여러 CLI agent를 한 프로젝트 안에서 병렬로 띄우고, 각 agent의 터미널과 worktree를 한 화면에서 관리하는 데 초점을 둔다. 공식 이미지는 컨셉을 이해하는 데 좋고, 실제 캡처는 설치와 사용 중 어디를 눌러야 하는지 확인하는 데 좋다.

▲ 공식 README 대표 이미지. Orca가 데스크톱 agent 허브와 모바일 companion을 함께 보여주는 방향을 잡고 있음을 알 수 있다. 출처: stablyai/orca

▲ 공식 Parallel Worktrees GIF. 여러 agent를 각 worktree에 나눠 태우는 Orca의 핵심 컨셉이다. 출처: stablyai/orca

▲ 공식 Terminal Splits GIF. 이번 테스트에서 가장 직접적으로 체감한 부분이 터미널 분할과 병렬 실행이었다. 출처: stablyai/orca

설치와 첫 설정 흐름

설치는 공식 다운로드 페이지에서 앱을 받은 뒤 온보딩을 따라가면 된다. 첫 화면에서는 기본 agent를 고르고, 테마와 알림을 지정한 다음 프로젝트를 추가한다. 이후 CLI와 skill 설치까지 이어지므로, 단순 터미널 앱보다는 agent 작업 허브에 가깝게 느껴진다.

온보딩은 순서가 꽤 명확했다. 기본 agent 선택에서 이미 설치된 CLI를 감지하고, 프로젝트 추가 단계에서 로컬 폴더와 Git URL을 모두 받는다. 그 다음 CLI 활성화 화면에서 브라우저 사용, 컴퓨터 사용, agent 오케스트레이션 skill까지 안내하므로 처음 쓰는 사람도 어느 지점에서 무엇을 켜야 하는지 따라가기 쉽다.

▲ 초기 설정 1단계. Claude, Codex, OpenCode, Hermes 등 감지된 CLI agent 중 기본 agent를 고른다.

▲ 초기 설정 2단계. 시스템, 다크, 라이트 테마를 고르는 화면이며, 실제 사용에서는 다크 계열이 터미널과 잘 맞았다.

▲ 초기 설정의 알림 단계. agent 작업 완료나 도움이 필요한 상황을 macOS 알림으로 받을 수 있게 구성한다.

▲ 프로젝트 추가 화면. 로컬 폴더 선택, Git URL 복제, 새 프로젝트 생성 중 필요한 방식으로 시작할 수 있다.

▲ 온보딩 완료 후 보이는 토스트. GitHub 별표 안내가 뜨며 초기 설정이 끝났음을 알려준다.

▲ Orca CLI 활성화 단계. agent 오케스트레이션, 브라우저 사용, 컴퓨터 사용 관련 skill 설치 흐름을 안내한다.

▲ skills 설치 중 터미널 화면. npx 명령으로 필요한 skill을 설치하는 흐름을 그대로 보여준다.

▲ 새 탭 메뉴. 일반 터미널, 브라우저 탭, Markdown, 모바일 에뮬레이터와 함께 Codex, Claude, OpenCode, Hermes를 바로 열 수 있다.

모바일 페어링 설정

모바일 앱은 데스크톱 Orca와 연결해 agent 상태를 확인하고 작업에 들어가는 companion 역할이다. 실제로는 같은 Wi-Fi 안에서 페어링하는 흐름이 가장 자연스러웠고, 다른 네트워크에서는 직접 접근 가능한 주소를 넣어야 해서 네트워크 조건을 먼저 확인하는 편이 좋다. 회사나 카페처럼 AP 격리가 켜진 네트워크에서는 같은 Wi-Fi처럼 보여도 데스크톱을 찾지 못할 수 있다.

▲ 데스크톱 앱 안의 Orca 모바일 안내 화면. iOS와 Android 앱을 안내하고, 모바일 companion 기능을 전면에 둔다.

▲ 데스크톱에서 모바일 페어링 코드를 보여주는 화면. QR 스캔 또는 pairing code 입력 방식으로 연결한다.

▲ 사용자 지정 네트워크 주소 설정. 같은 Wi-Fi가 아니면 접근 가능한 IP, 호스트명, Tailscale 주소 같은 네트워크 정보가 중요해진다.

▲ 모바일 앱 첫 화면. 데스크톱 Orca를 열고 QR 코드를 생성한 뒤 연결하라는 흐름을 보여준다.

▲ 모바일 앱에서 QR을 스캔하거나 pairing code를 붙여 넣는 화면. 모바일 페어링의 마지막 단계다.

사용량 확인과 병렬 agent 실행

하단 상태 영역에서는 Codex나 Claude 사용량을 바로 확인할 수 있다. 여러 agent를 동시에 띄우는 테스트에서는 4분할 실행, 사이드바 작업 상태, 탭 스크롤, 많은 agent 실행까지 확인했다. 스크롤 기능과 UI는 괜찮았지만, 창을 작게 쪼개면 터미널 입력 영역이 답답해져서 긴 작업은 외부 터미널을 함께 쓰는 쪽이 더 편했다.

특히 사용량 팝오버는 리뷰에서 빼면 아쉬운 부분이었다. agent를 여러 개 열면 실제 병목은 화면 공간뿐 아니라 남은 세션, 주간 한도, reset 시간에서도 생긴다. Orca는 이 정보를 하단에서 바로 열어 볼 수 있어, 병렬 작업을 시작하기 전에 어떤 agent를 얼마나 더 쓸 수 있는지 확인하기 좋았다.

▲ Codex 사용량 팝오버. 세션과 주간 사용량, reset 시간을 한 자리에서 확인할 수 있어 상태 파악이 편했다.

▲ Claude 사용량 팝오버. 세션, 주간, Fable 잔여량까지 함께 표시되어 여러 agent를 쓸 때 남은 한도를 보기 좋았다.

▲ 4분할로 Claude Code를 동시에 실행한 화면. 관리성은 좋았지만 각 터미널 창이 작아지는 점은 아쉬웠다.

▲ 사이드바에서 4개 agent 작업 상태를 모아 보는 화면. 여러 작업을 동시에 던졌을 때 어떤 agent가 무엇을 하는지 빠르게 확인된다.

▲ 4개 동시 실행 중 한 번 보였던 escape sequence 이상 출력. 재기동 후 해결되어 참고 이슈로 기록했다.

▲ 탭이 많아졌을 때 오른쪽으로 스크롤하라는 안내. 터미널 개수가 늘어나도 탭 이동 자체는 자연스럽게 처리된다.

▲ 많은 agent를 열어본 화면. 큰 작업을 오래 돌린 것은 아니지만 cmux처럼 과한 메모리 압박은 크게 느끼지 않았다.

실사용 메모

4개를 동시에 실행했을 때 한 번 escape sequence가 그대로 출력되는 현상이 있었다. Claude CLI 쪽 순간 이슈인지 Orca 터미널 자체 문제인지는 단정하기 어렵지만, 재기동 후 해결됐다. 터미널 개수 제한은 따로 느끼지 못했고, 큰 작업을 오래 돌린 것은 아니지만 cmux에서 겪었던 과한 메모리 압박도 크게 보이지 않았다.

추천하는 경우와 아닌 경우

Orca의 장점은 “터미널을 예쁘게 만든다”보다 “여러 agent를 한 프로젝트에서 굴릴 때 정리가 된다”에 가깝다. 한 번에 1개의 Claude Code만 쓰는 사람이라면 기존 터미널과 큰 차이를 못 느낄 수 있다. 반대로 Codex, Claude, OpenCode를 번갈아 쓰거나 같은 요청을 서로 다른 agent에 나눠 맡기는 사람이라면 사이드바와 탭 구조가 꽤 유용하다. 작업을 많이 분산하는 사람일수록 장점이 분명하고, 반복 작업에도 잘 맞는다.

아쉬운 점도 명확하다. 화면을 많이 쪼개면 각 터미널이 작아져 긴 로그나 코드 생성 결과를 보기 불편하다. 그래서 실전에서는 Orca로 전체 agent 상태를 보고, 길게 읽고 편집해야 하는 작업은 별도 터미널이나 에디터를 함께 쓰는 방식이 가장 무난해 보였다.

항목	평가	설명
여러 agent 병렬 실행	추천	Claude, Codex, OpenCode 같은 agent를 한 프로젝트에서 비교하거나 나눠 실행할 때 장점이 크다.
모바일 확인	조건부 추천	같은 네트워크에서는 편하지만, 외부 네트워크 연결은 주소 설정과 네트워크 이해가 필요하다.
단일 터미널 작업	보통	agent 1개만 오래 쓸 때는 기존 터미널이 더 넓고 단순하다.
사용량 확인	좋음	Codex와 Claude 사용량 팝오버가 있어 잔여량과 reset 시간을 빠르게 확인할 수 있다.

설치 체크리스트

1. 앱 다운로드

공식 다운로드 페이지에서 macOS 앱을 설치한다.

2. 기본 agent 선택

자주 쓰는 Claude, Codex 등을 기본값으로 지정한다.

3. 프로젝트 추가

로컬 폴더나 Git URL로 작업 공간을 만든다.

4. 모바일 페어링

가능하면 같은 Wi-Fi에서 QR 또는 pairing code로 연결한다.

FAQ

Q1. Orca는 IDE인가요?+

전통적인 IDE라기보다 여러 CLI agent와 터미널, worktree를 묶는 ADE에 가깝다.

Q2. 모바일 페어링은 어디서 막히나요?+

대부분 네트워크에서 막힌다. 같은 Wi-Fi가 가장 쉽고, 외부 연결은 접근 가능한 주소 설정이 필요하다.

Q3. 터미널을 여러 개 띄우면 무겁나요?+

짧은 테스트에서는 과한 메모리 압박을 크게 느끼지 못했다. 다만 장시간 대형 작업은 따로 관찰이 필요하다.

Q4. 기존 터미널을 완전히 대체할 수 있나요?+

단일 작업만 한다면 기존 터미널이 더 넓고 빠르다. Orca는 여러 agent를 관리할 때 가치가 커진다.

Q5. 어떤 사람에게 가장 잘 맞나요?+

여러 agent에게 같은 프로젝트의 다른 작업을 맡기고, 결과를 비교하거나 상태를 한 화면에서 보고 싶은 사람에게 잘 맞는다.

참고 링크

• Orca 다운로드
• stablyai/orca GitHub
• Orca Worktrees 문서
• Orca CLI reference
• Orca remote servers 문서