# AquilaX vs Augment Code

AquilaX는 월간 방문 18,188, 전월 대비 성장률 -5.4%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Augment Code는 월간 방문 326,215, 성장률 +24.1%, 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [AquilaX](https://openaitools.app/ko/tool/aquilax) | [Augment Code](https://openaitools.app/ko/tool/augment-code) |
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| 웹사이트 URL | https://aquilax.ai | https://www.augmentcode.com |
| 카테고리 | AI 코드 리뷰, AI 개발자 도구, AI 탐지기 | AI Agent, AI 코드 어시스턴트, AI 코드 생성기, AI 개발자 도구 |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 18,188 | 326,215 |
| 전월 대비 성장률 | -5.4% | +24.1% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 7,410 | 137,070 |
| 리뷰 점수 | 4.2 | 4.5 |
| 저장 수 | 1 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## AquilaX

AquilaX는 대부분의 팀이 수작업으로 조합하던 보안 도구를 하나로 통합합니다. 코드 분석, 의존성 스캔, 동적 테스트, 시크릿 탐지, IaC 검토, 컨테이너·API 보안, PII 탐지, 악성코드 검사, 컴플라이언스 보고가 Git 계층의 단일 통합에서 실행됩니다. 개발자가 커밋을 푸시하거나 PR을 열면 모든 엔진이 순차가 아닌 병렬로 동작하며, 벤더는 스캔 완료 시간을 약 2분 이내로 제시합니다.

이 플랫폼을 차별화하는 것은 Securitron AI입니다. 고객별로 학습된 모델이 스캔 결과가 개발자 화면에 도달하기 전에 검토하여 심각도를 순위화하고, 오탐으로 판단된 항목을 제거하며, PR 형태로 제출되는 수정 패치를 생성합니다. 결과는 대시보드뿐 아니라 PR 댓글, IDE, Slack 등 기존 워크플로로 전달되어 별도 도구 전환 없이 수정이 이뤄집니다.

또한 애플리케이션·클라우드 보안 태세(ASPM, CSPM) 뷰, 에이전트 통합을 위한 MCP 서버, JWT 분석기·해시 생성기·CVE 검색·OWASP 체크리스트 등 다수의 무료 개발자 보안 도구를 제공합니다. 도입 경로는 Git 제공자, GitHub Actions, GitLab CI, REST API, CLI입니다.

**가격 및 요금제:** 무료 플랜을 제공하며, 유료 Premium 및 Ultimate 티어에서 배포·컴플라이언스·워크플로 기능이 추가됩니다. 엔터프라이즈 가격은 데모를 통한 문의로 제공됩니다.

- **32개 병렬 스캐너:** SAST, SCA, DAST, 시크릿, IaC, 컨테이너, API, PII, 악성코드 스캔이 별도 도구가 아니라 동시에 실행됩니다.
- **Securitron AI 트리아지:** 고객별 모델이 스캐너 출력을 검토해 개발자에게 도달하기 전에 오탐을 제거하고, 남은 항목을 실제 악용 가능성 기준으로 순위화합니다.
- **자동 수정 풀 리퀘스트:** 확인된 문제에 대해 패치를 생성하고 PR을 열어, 수정이 일반적인 코드 리뷰 흐름 안에서 완결됩니다.
- **ASPM 및 CSPM 태세 관리:** 애플리케이션과 클라우드 보안 태세 관리로 코드·의존성·인프라를 아우르는 단일 위험 뷰를 제공합니다.
- **100개 이상 무료 개발자 도구:** 비밀번호·해시 생성기, JWT 분석기, 보안 헤더·CORS 분석기, CVE 검색, OWASP 체크리스트 등을 무료로 사용할 수 있습니다.

**강점:** 32개 엔진이 병렬로 스캔해 여러 도구 대신 한 번의 빠른 처리로 결과 확보; AI 노이즈 필터링이 보안 경고를 무시하게 만드는 오탐량 자체를 겨냥; 자동 수정 PR이 개발자의 기존 리뷰 흐름에 수정 작업을 편입; 무료 개발자 보안 도구가 많아 구매 전 평가가 용이

**한계:** 스캐너와 설정 항목이 매우 많아 보안 전담 인력이 없는 소규모 팀에는 부담; 일부 고급 배포·컴플라이언스·워크플로 기능은 최상위 플랜 전용; 공개된 성능 수치는 벤더 자체 발표

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

## Augment Code

Augment Code는 자동완성만 원하는 개인 개발자가 아니라 엔지니어링 조직을 겨냥합니다. 기반은 Context Engine으로, 기존 리포지토리의 의존성과 아키텍처, 관례를 구조적으로 이해해 AI 제안과 생성 코드가 일반 템플릿이 아니라 해당 코드베이스에 맞도록 합니다. 주요 IDE에서 사용할 수 있고 터미널 CLI도 제공합니다.

**가격 및 요금제:** 프리미엄. 개인 개발자가 시작할 수 있는 무료 티어가 있고 팀 유료 요금제와 엔터프라이즈 견적 옵션이 있습니다. 엔터프라이즈 배포는 셀프 호스팅과 하이브리드 실행을 지원하며 정확한 좌석·사용량 가격은 영업을 통해 안내됩니다.

- **Context Engine 코드베이스 이해:** 대규모 리포지토리의 아키텍처, 의존성, 관례를 색인해 생성 코드와 리뷰가 팀의 실제 작성 방식과 일치하게 합니다.
- **Cosmos 에이전트 오케스트레이션:** 코드 리뷰, 티켓-PR, 인시던트 분류, 의존성 업그레이드, 보안 패치 등 연결된 SDLC 루프를 실행하고 각 에이전트의 결과를 다음으로 넘깁니다.
- **사람이 참여하는 품질 게이트:** 지정한 체크포인트에서 작업을 멈추고 엔지니어가 계획과 중요한 작업을 승인하며, 검토되지 않은 변경이 자동 배포되지 않습니다.
- **어디서나 실행:** 관리형 클라우드 샌드박스, 외부로 나갈 수 없는 코드를 위한 로컬 머신과 개발 VM, 또는 자체 AWS·GCP 환경에서 실행할 수 있습니다.
- **전문가 레지스트리와 공유 메모리:** 기본 제공 에이전트를 쓰거나 포크하거나 직접 만들 수 있고, 팀의 수정과 공유 지식이 이후 실행 품질을 높입니다.

**강점:** 코드베이스를 깊이 이해해 제안이 기존 아키텍처와 관례에 맞음; 단일 작업이 아니라 SDLC 전반의 루프가 연결됨; 품질 게이트 덕분에 중요한 변경은 항상 사람이 통제함; 민감한 코드를 로컬이나 셀프 호스팅에서 실행하는 유연한 배포

**한계:** 엔터프라이즈 가격이 견적 기반이라 도입 전 예산 산정이 어려움; 온전한 가치를 얻으려면 툴체인 전반의 연동과 트리거 설정이 필요함; 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 오케스트레이션 계층이 과할 수 있음

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

## 자주 묻는 질문

### AquilaX과(와) Augment Code의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

AquilaX의 월간 방문 수는 18,188이고, Augment Code는 326,215입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

AquilaX의 전월 대비 성장률은 -5.4%이며, Augment Code는 +24.1%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

AquilaX: 무료+유료. 무료 플랜을 제공하며, 유료 Premium 및 Ultimate 티어에서 배포·컴플라이언스·워크플로 기능이 추가됩니다. 엔터프라이즈 가격은 데모를 통한 문의로 제공됩니다. Augment Code: 무료+유료, 무료 체험, 가격 문의. 프리미엄. 개인 개발자가 시작할 수 있는 무료 티어가 있고 팀 유료 요금제와 엔터프라이즈 견적 옵션이 있습니다. 엔터프라이즈 배포는 셀프 호스팅과 하이브리드 실행을 지원하며 정확한 좌석·사용량 가격은 영업을 통해 안내됩니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ko/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 무료+유료 | 강력한 병렬 에이전트 워크플로우와 전용 IDE 도구를 제공하지만, 기업 고유의 코드베이스 컨텍스트에 대한 집중도는 다소 낮습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/google-antigravity.md) |
| 2 | [Replit](https://openaitools.app/ko/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 무료+유료, 유료 | 자연어를 통한 클라우드 기반 풀스택 앱 구축 및 배포를 간소화하지만, 대규모 레거시 엔터프라이즈 저장소에는 덜 최적화되어 있습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/replit.md) |
| 3 | [Cursor](https://openaitools.app/ko/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | 무료+유료 | 일상적인 코딩 에디터로 VS Code에 직접 통합되지만, 전사적 멀티 에이전트 SDLC 오케스트레이션은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cursor-sh.md) |
| 4 | [Kiro](https://openaitools.app/ko/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 무료+유료 | AWS의 명세 주도 엔지니어링 및 자동 검증에 초점을 맞추는 반면, Augment은 더 광범위한 멀티 에이전트 SDLC 자동화를 지향합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/kiro.md) |
| 5 | [Devin](https://openaitools.app/ko/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 유료 | 복잡한 티켓을 독립적으로 해결하는 완전 자율형 소프트웨어 엔지니어인 반면, Augment은 개발자가 참여하는 워크플로우에 집중합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/devin.md) |
| 6 | [Command Code](https://openaitools.app/ko/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 무료+유료, 가격 문의 | Delivers a terminal-first workflow optimized for open-weight models, but offers less graphical enterprise management tooling. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/command-code.md) |
| 7 | [Orca](https://openaitools.app/ko/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | Provides an open-source agent development environment running parallel CLI coding agents, but requires manual configuration and setup. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/orca.md) |
| 8 | [KaneAI](https://openaitools.app/ko/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | 자연어로 계획·작성·자가 치유하는 생성형 AI 기반 E2E QA 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/kaneai.md) |
| 9 | [Aikido Security](https://openaitools.app/ko/tool/aikido-security) | 757,491 | +9.6% | 무료+유료 | 취약점을 찾아 자동으로 수정하는 올인원 AppSec 플랫폼 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/aikido-security.md) |
| 10 | [Trae](https://openaitools.app/ko/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | 무료+유료 | 심층적인 프로젝트 이해도를 갖춘 빠른 AI 네이티브 IDE 경험을 제공하지만, 고급 엔터프라이즈 컨텍스트 엔진은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/trae.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/aquilax-vs-augment-code

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