# Agent 37 vs Emdash

Agent 37는 월간 방문 180,030, 전월 대비 성장률 +24.2%, 무료 체험, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Emdash는 월간 방문 0, 성장률 -100%, 가격 문의, 무료 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [Agent 37](https://openaitools.app/ko/tool/agent-37) | [Emdash](https://openaitools.app/ko/tool/emdash) |
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| 웹사이트 URL | https://www.agent37.com | https://emdash.sh |
| 카테고리 | AI 코칭, AI Agent, AI 개발자 도구, Large Language Models (LLMs) | AI 코드 어시스턴트, AI Agent, AI 개발자 도구, AI 코드 생성기 |
| 가격 모델 | 무료 체험, 가격 문의 | 가격 문의, 무료 |
| 월간 방문 수 | 180,030 | 0 |
| 전월 대비 성장률 | +24.2% | -100% |
| 주요 시장 | 파라과이 | 글로벌 |
| 직접 방문 | 72,672 | 0 |
| 리뷰 점수 | 4.3 | 4.7 |
| 저장 수 | 0 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## Agent 37

Agent 37은 AI 에이전트가 실제로 돌아갈 공간이 필요한 사용자를 위한 클라우드 인프라 제품입니다. 제공하는 것은 채팅 창이 아니라 샌드박스, 즉 CPU·메모리·영구 디스크·선택적 공개 HTTPS 주소·아웃바운드 네트워크를 갖춘 격리된 리눅스 컨테이너입니다. 핵심 셀링 포인트는 가격으로, 대다수 샌드박스 제공업체보다 약 94% 저렴하다고 주장하며 AWS, Daytona, E2B, Modal, Vercel 등과의 비교표를 공개합니다. 과금은 선불 잔액에서 분 단위로 차감되며 vCPU·메모리·디스크가 각각 계량되고 구독료는 없습니다.

순수 컴퓨팅 외에도 에이전트에 특화된 편의 기능을 제공합니다. Claude Code, Codex, OpenClaw, OpenCode, Hermes 같은 기성 하네스로 시작하거나 자체 Docker 이미지를 가져올 수 있습니다. 파일은 절전·중지·재시작을 거쳐도 유지되고, cron 방식 일정을 걸면 무인으로 실행되어 결과만 확인하면 됩니다. 모델은 플랫폼 게이트웨이(Claude, OpenAI, Gemini, Grok)를 쓰거나 자체 API 키를 사용할 수 있고, 연동은 Composio 기반 커넥터로 Gmail, Slack, Notion, GitHub 등을 지원하며 웹 스크래핑이나 기업·인물 데이터 같은 유료 도구도 같은 잔액에서 종량제로 구매할 수 있습니다.

보안도 주요 강점입니다. 샌드박스는 gVisor로 격리되고 호스트에는 공개 호스트명이 없으며, 인바운드는 Cloudflare를 거쳐 API 키로 인증되고 아웃바운드는 공용 인터넷으로만 제한됩니다. 회사는 프롬프트·파일·터미널 세션을 수집하지 않는다고 밝히고 SOC 2 Type I을 보유했으며 Type II를 준비 중입니다. 스타트업 크레딧과 개인이 자신만의 에이전트를 운영할 수 있는 무료 개인 에이전트 옵션도 제공합니다.

**가격 및 요금제:** 선불 잔액 기반 분 단위 종량제로 구독료나 최소 약정이 없습니다. 결제 수단을 등록하면 신규 계정에 5달러 시작 크레딧이 제공되며, 스타트업에는 최대 1만 달러 크레딧이 안내됩니다. 정확한 단가는 공식 요금 페이지에서 확인하세요.

- **분 단위 샌드박스 과금:** vCPU·메모리·디스크를 따로 계량하며, 절전이나 삭제 시 컴퓨팅 과금이 멈추고 디스크 비용만 남습니다.
- **기성 에이전트 하네스:** Claude Code, Codex, OpenClaw, OpenCode, Hermes, Grok 또는 자체 Docker 이미지를 테넌트 격리 샌드박스에서 실행합니다.
- **영구 워크스페이스와 예약 실행:** 파일이 절전·재시작·수 주간 미사용 후에도 유지되며 cron 방식 일정으로 무인 실행이 가능합니다.
- **네트워킹과 커스텀 도메인:** 특정 포트를 공개하거나 자체 도메인을 연결하고, 반대로 API 키가 필요한 인증 URL 뒤에 둘 수도 있습니다.
- **연동과 종량제 도구:** Gmail, Slack, Notion, GitHub 등 1000개 이상 앱에 연결하고 스크래핑·데이터 보강을 같은 잔액으로 구매합니다.

**강점:** 분 단위 단가가 매우 낮고 주요 업체와의 가격 비교를 공개; 영구 디스크와 스케줄 기능으로 일회성 작업이 아닌 실제 에이전트 운영에 적합; gVisor, 아웃바운드 방화벽, 공개 호스트명 없음 등 강력한 격리와 SOC 2 Type I; 모델·도구 조달이 유연함(게이트웨이, 자체 키, 종량 구매)

**한계:** 선불 충전 방식이므로 사전 입금이 필요하고 여러 샌드박스의 사용액을 계속 확인해야 함; 화이트라벨·엔터프라이즈 가격과 세부 사항은 문의해야 확인 가능; 성능과 벤치마크 수치가 대부분 자체 발표여서 독립 검증이 제한적

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/agent-37.md)

## Emdash

Emdash는 단일 에이전트 IDE가 아니라 코딩 에이전트를 위한 공유 컨트롤 플레인을 지향합니다. 팀은 Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode 또는 ACP로 연결한 사용자 정의 에이전트를 붙이고 이미 보유한 모델 구독과 클라우드 약정을 그대로 활용할 수 있습니다. 작업은 Emdash 자체, Slack, Linear, GitHub, 모바일에서 위임하며, 노트북을 닫아도 에이전트는 계속 실행되어 공유 스킬, MCP 서버, 시크릿이 설정된 격리된 워크스페이스에서 동작합니다.

오케스트레이션 외에도 Emdash는 팀 단위 거버넌스에 집중합니다. 공유 세션, 라이브 미리보기, PR 리뷰로 사람이 흐름 안에 머물고, SSO, 역할 기반 접근, 사용량 추적, 제공자별 지출 한도로 조직이 규칙을 강제하고 비용을 관리할 수 있습니다. 실행 위치를 로컬, 자체 서버, Emdash 클라우드 중에서 선택할 수 있어 코드와 자격 증명이 어디에 있는지 팀이 통제할 수 있습니다.

Emdash는 macOS, Windows, Linux용 오픈소스 데스크톱 앱인 Emdash Classic도 유지하며 GitHub에서 약 6.2k 스타를 받았습니다. Classic은 계속 수정되지만 개발 중심은 Emdash 2.0으로 옮겨졌습니다. 클라우드 제품은 현재 얼리 액세스 프로그램으로 제공되며 업무용 이메일로 신청해야 하므로 상업적 조건은 아직 공개되지 않았습니다.

**가격 및 요금제:** Emdash 2.0은 얼리 액세스 단계로 공개 가격표가 없으며, 업무용 이메일로 접근을 신청하고 조건은 팀과 협의합니다. 오픈소스 데스크톱 앱 Emdash Classic은 무료로 내려받아 셀프 호스팅할 수 있지만 모델과 구독은 사용자가 직접 준비해야 합니다.

- **멀티 에이전트 오케스트레이션:** Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode 또는 사용자 정의 ACP 에이전트를 나란히 실행하고 각각 원하는 모델을 연결합니다.
- **어디서나 위임:** Emdash, Slack, Linear, GitHub, 휴대폰에서 작업을 시작하고 관리하며 로그오프 후에도 에이전트가 계속 작업합니다.
- **공유 환경과 시크릿:** 개발 환경, 스킬, MCP 서버, 시크릿을 팀에 배포해 모든 작업이 올바른 설정으로 시작됩니다.
- **팀 거버넌스와 지출 관리:** 공유 세션, 라이브 미리보기, PR 리뷰, SSO, 역할, 사용량 추적, 제공자별 지출 한도.
- **유연한 실행 환경:** 로컬, 자체 서버, Emdash 클라우드에서 실행하며 기존 구독과 클라우드 약정을 그대로 사용합니다.

**강점:** 이미 결제 중인 모델 구독을 활용하며 특정 벤더에 종속되지 않음; Slack, Linear, GitHub에서의 위임이 기존 팀 워크플로에 잘 맞음; SSO, 역할, 지출 한도, 공유 환경 등 팀 기능이 탄탄함; 오픈소스 Emdash Classic을 무료로 사용해 로컬 전용 구성도 가능

**한계:** 클라우드 제품이 아직 얼리 액세스라 가격과 정식 출시 시점이 공개되지 않음; 팀 중심 설계라 개인 개발자에게는 다소 무거울 수 있음; Emdash Classic은 유지보수 모드로 전환되고 개발은 Emdash 2.0에 집중

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/emdash.md)

## 자주 묻는 질문

### Agent 37과(와) Emdash의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

Agent 37의 월간 방문 수는 180,030이고, Emdash는 0입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

Agent 37의 전월 대비 성장률은 +24.2%이며, Emdash는 -100%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

Agent 37: 무료 체험, 가격 문의. 선불 잔액 기반 분 단위 종량제로 구독료나 최소 약정이 없습니다. 결제 수단을 등록하면 신규 계정에 5달러 시작 크레딧이 제공되며, 스타트업에는 최대 1만 달러 크레딧이 안내됩니다. 정확한 단가는 공식 요금 페이지에서 확인하세요. Emdash: 가격 문의, 무료. Emdash 2.0은 얼리 액세스 단계로 공개 가격표가 없으며, 업무용 이메일로 접근을 신청하고 조건은 팀과 협의합니다. 오픈소스 데스크톱 앱 Emdash Classic은 무료로 내려받아 셀프 호스팅할 수 있지만 모델과 구독은 사용자가 직접 준비해야 합니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [RunPod](https://openaitools.app/ko/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 유료 | GPU Pod, Serverless 추론, 클러스터링을 위한 AI 개발자 클라우드 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/runpod.md) |
| 2 | [Modal](https://openaitools.app/ko/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 무료+유료, 가격 문의 | Runs serverless Python containers optimized for AI model inference and batch jobs rather than persistent agent sandboxes. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/modal-com.md) |
| 3 | [BLACKBOX.AI](https://openaitools.app/ko/tool/blackbox-ai-1) | 622,975 | -27.2% | 무료 체험, 유료 | 엔드투엔드 암호화된 고신뢰 프런티어 추론 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/blackbox-ai-1.md) |
| 4 | [Morph](https://openaitools.app/ko/tool/morph-apply-ai-edits-to-files-fast) | 306,961 | +9.5% | 무료 체험, 가격 문의 | 코딩 에이전트를 위한 Fast Apply와 에이전트 최적화 추론 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/morph-apply-ai-edits-to-files-fast.md) |
| 5 | [Browserbase](https://openaitools.app/ko/tool/browserbase) | 283,597 | -8% | 무료+유료 | AI 에이전트를 위한 클라우드 브라우저와 웹 API | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/browserbase.md) |
| 6 | [Zeabur](https://openaitools.app/ko/tool/zeabur) | 275,642 | -15.9% | 무료 체험, 유료 | 앱 배포와 확장을 담당하는 AI DevOps 엔지니어 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/zeabur.md) |
| 7 | [Coder](https://openaitools.app/ko/tool/coder) | 149,417 | -12.8% | 무료 체험, 가격 문의, 무료 | 엔터프라이즈 팀을 위한 셀프 호스팅 클라우드 개발 환경과 AI 코딩 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/coder.md) |
| 8 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/ko/tool/thunder-compute) | 102,147 | -29% | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | 분 단위 인스턴스와 초 단위 샌드박스를 갖춘 저렴한 클라우드 GPU. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/thunder-compute.md) |
| 9 | [boat](https://openaitools.app/ko/tool/boat) | 66,870 | +520.8% | 무료 체험, 유료 | AI 에이전트와 자동화된 개발 워크플로 실행에 특화된 영구적인 Ubuntu Linux 가상 머신을 제공합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/boat.md) |
| 10 | [InsForge](https://openaitools.app/ko/tool/insforge) | 60,257 | -11.3% | 무료+유료, 가격 문의, 무료 | 코딩 에이전트가 백엔드 전체를 운영하도록 설계된 에이전트 네이티브 클라우드 인프라 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/insforge.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/agent-37-vs-emdash

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