AI 에이전트 제작, 이제 코딩 없이 가능할까? 오픈AI·구글·n8n 비교 분석

AI 에이전트 제작 도구, 왜 갑자기 쏟아질까?

AI 에이전트 개발의 복잡성과 단순화된 제작 도구의 대비를 보여주는 일러스트

요즘 AI 업계에서 흥미로운 변화가 일어나고 있습니다. 오픈AI, 구글 같은 거대 기술 기업들이 앞다퉈 'AI 에이전트 제작 도구'를 내놓고 있죠. 왜 이런 일이 벌어지는 걸까요?

답은 간단합니다. AI 에이전트를 직접 개발하는 것이 생각보다 훨씬 복잡하기 때문입니다.

AI 에이전트 개발, 왜 어려운가?

AI 에이전트를 만들려면 다음과 같은 작업들을 모두 처리해야 합니다:

외부 도구 연동: 에이전트가 사용할 다양한 서비스와 API를 연결
프롬프트 최적화: 에이전트가 정확히 작동하도록 명령어 조정
테스트 및 평가: 응답 품질을 지속적으로 검증
UI/UX 설계: 사용자가 실제로 쓸 수 있는 인터페이스 구현
배포 및 유지보수: 실제 환경에서 안정적으로 운영

마치 집을 짓는 것과 같습니다. 설계도를 그리고, 자재를 구하고, 기초 공사를 하고, 배관과 전기를 연결하고... 각 단계마다 전문 지식이 필요하죠.

개발자에게도 부담스러운 이 작업을, 비개발자가 코드로 처리하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다. 그래서 지금까지는 n8n(엔에이트엔, 워크플로우 자동화 도구)이나 Make 같은 '노코드 자동화 플랫폼'이 유일한 대안이었습니다.

기업들의 전략적 선택

오픈AI 입장에서 생각해볼까요?

개발자들은 복잡한 설정 때문에 AI 에이전트를 충분히 만들지 못하고 있습니다
비개발자들은 n8n이나 Make로 넘어가서 에이전트를 만들고 있습니다

결과적으로 자사 생태계 밖에서 AI 에이전트가 만들어지는 상황이 발생한 것이죠. 이는 오픈AI에게 기회 손실입니다.

해결책은? 자체 플랫폼 안에서 누구나 쉽게 에이전트를 만들 수 있게 하는 것입니다. 사용자들이 오픈AI 생태계 안에서 에이전트를 만들고, 테스트하고, 배포하도록 유도하는 전략이죠.

오픈AI 에이전트 빌더 들여다보기

그렇다면 오픈AI의 에이전트 빌더는 실제로 어떤 모습일까요?

핵심 구성 요소

에이전트 빌더는 n8n처럼 시각적인 캔버스를 제공하지만, 구성 요소는 훨씬 단순합니다. 왼쪽 패널에 모든 기능이 한눈에 정리되어 있죠:

1. 코어(Core) 요소

Agent 노드: AI 모델과 연결하여 실제 응답을 생성하는 핵심 부분
End 노드: 워크플로우를 종료하는 지점
Note: 작업 메모를 남길 수 있는 기능

2. 도구(Tools) 요소

File: 문서를 업로드하여 벡터 데이터베이스(정보 검색 시스템)에 연결
Guardrails(가드레일): 안전장치라고 생각하면 됩니다

- 부적절한 응답 차단
- 환각(hallucination, AI가 사실이 아닌 정보를 만들어내는 현상) 방지
- 개인정보 유출 방지
- 에러 발생 시 대응 방법 설정

3. MCP(Model Context Protocol)

MCP는 AI가 외부 도구와 소통하는 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해, 에이전트가 구글 드라이브, 슬랙, 노션 같은 다양한 서비스를 사용할 수 있게 해주는 연결 통로죠.

마치 스마트폰에 앱을 설치하는 것처럼, MCP를 통해 에이전트에 새로운 기능을 추가할 수 있습니다.

4. 로직(Logic) 요소

If/Else: 조건에 따라 다른 작업 수행 (예: "환불 요청이면 A팀으로, 문의면 B팀으로")
While: 특정 조건이 충족될 때까지 반복
User Approval: 중요한 작업 전에 사람의 승인을 받도록 설정

5. 데이터 처리

Transform: 데이터 형식 변환 (예: 날짜 형식을 "2024-01-15"에서 "2024년 1월 15일"로)
Set State: 변수 저장 (예: 사용자 이름, 주문 번호 등을 기억)

n8n과의 핵심 차이

n8n은 수백 개의 노드와 수천 개의 액션을 제공합니다. 반면 에이전트 빌더는 AI 에이전트 제작에 꼭 필요한 최소 기능만 엄선했습니다.

비유하자면:

n8n = 전문 공구 세트 (드라이버만 50종류)
에이전트 빌더 = 가정용 필수 공구 세트 (자주 쓰는 10가지만)

실전 예시: 고객 응대 챗봇 만들기

이론보다 실제 사례를 보는 게 이해가 빠르겠죠? 오픈AI가 제공하는 템플릿을 통해 고객 응대 챗봇이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

워크플로우 구조

[시작] → [질문 필터링] → [질문 분류] → [적절한 에이전트로 전달] → [응답] → [종료]

1단계: 질문 필터링 (Guardrails)

고객이 "오늘 날씨 어때요?"라고 물으면 어떻게 될까요? 이건 제품과 무관한 질문이죠.

Guardrails가 먼저 작동하여 "죄송합니다. 제품 관련 질문만 답변 가능합니다"라고 응답하고 워크플로우를 종료합니다.

2단계: 질문 분류

제품 관련 질문이라면, 다음 중 어디에 해당하는지 분류합니다:

환불 요청 (Return Item)
구독 해지 (Cancel Subscription)
일반 문의 (Get Information)

3단계: 조건부 분기 (If/Else)

분류 결과에 따라 다른 전문 에이전트로 연결됩니다:

질문 유형	담당 에이전트	역할
환불 요청	Return Agent	환불 절차 안내, 대체 제품 제안
구독 해지	Retention Agent	해지 사유 파악, 할인 혜택 제안
일반 문의	Info Agent	제품 정보, 정책 설명

4단계: 사람 승인 (User Approval)

중요한 작업(예: 20% 할인 적용)이 필요하면, 에이전트가 자동으로 처리하지 않고 담당자에게 승인을 요청합니다.

"이 고객에게 20% 할인을 제공할까요? [승인] [거부]" 같은 메시지가 뜹니다.

실제 대화 시뮬레이션

시나리오 1: 환불 요청

고객: "제품 환불하고 싶습니다"
↓
[필터링 통과] → [환불 요청으로 분류] → [Return Agent 작동]
↓
Return Agent: "환불 처리해드리겠습니다. 
또는 다른 제품으로 무료 교환도 가능한데, 어떻게 도와드릴까요?"
↓
[담당자 승인 요청] → [승인 시 처리 완료]

시나리오 2: 구독 해지

고객: "구독 해지하고 싶어요"
↓
Retention Agent: "해지를 원하시는 이유를 알려주시겠어요?"
↓
고객: "월 2만 원이 부담스러워요"
↓
Retention Agent: "1년간 20% 할인(월 16,000원)을 제공해드릴 수 있습니다. 
이 조건이라면 계속 이용하시겠어요?"

이처럼 에이전트는 단순히 정보를 전달하는 것이 아니라, 상황에 맞게 협상하고 대안을 제시합니다.

에이전트 빌더의 숨겨진 강점

1. 모델 선택의 편리함

n8n에서는 AI 모델을 사용하려면 API 키를 직접 발급받고, 연결 설정을 해야 합니다. 하지만 에이전트 빌더는 오픈AI 플랫폼 안에서 작동하므로:

GPT-4o, GPT-4o mini, O1 등을 클릭 한 번으로 선택
API 키 관리 불필요
사용량이 자동으로 계정에 청구

마치 넷플릭스에서 영화를 고르듯, 드롭다운 메뉴에서 모델을 선택하면 끝입니다.

2. 웹 검색과 파일 처리의 단순함

웹 검색 기능 추가

n8n: HTTP Request 노드 설정 → 검색 API 연결 → 결과 파싱 (5단계 이상)
에이전트 빌더: "Web Search" 버튼 클릭 (1단계)

문서 기반 응답 (RAG)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 업로드된 문서에서 정보를 찾아 답변하는 기술입니다.

예를 들어, 회사 내부 규정 문서를 업로드하면:

직원: "연차는 어떻게 신청하나요?"
AI: [문서 검색] → "입사 후 1년 경과 시 15일의 연차가 부여되며, 인사 시스템에서 신청 가능합니다."

에이전트 빌더에서는:

File 노드에 문서 드래그 앤 드롭
또는 Vector Store(대용량 문서용 데이터베이스)에 업로드
에이전트가 자동으로 문서를 참조하여 답변

3. 평가(Evaluation) 시스템

AI 에이전트를 만든 후 가장 어려운 부분이 "이 에이전트가 제대로 작동하는가?"를 확인하는 것입니다.

기존 방식의 문제점

일일이 테스트하며 수동으로 평가
주관적 판단으로 일관성 부족
시간이 많이 소요됨

에이전트 빌더의 해결책

평가 기준을 AI에게 맡깁니다:

평가 기준 설정:
1. 답변이 유창하고 자연스러운가?
2. 답변이 간결한가?
3. 회사 정책을 정확히 따르는가?

이 기준을 입력하면, GPT-4o 같은 고급 모델이 자동으로:

각 테스트 대화를 분석
각 기준에 대해 점수 부여 (Pass/Fail)
실패한 경우 구체적인 이유 설명

실제 평가 결과 예시

대화 번호	유창성	간결성	정책 준수	종합
#1	✅ Pass	✅ Pass	❌ Fail	Fail
#2	✅ Pass	✅ Pass	✅ Pass	Pass
#3	✅ Pass	❌ Fail	✅ Pass	Fail

실패 이유 클릭 시:

"에이전트가 20% 할인 혜택을 언급했지만, 회사 정책상 할인율을 먼저 제시하지 않고 고객 요구를 파악한 후 제안해야 합니다."

이 피드백을 바탕으로 프롬프트를 수정하고 다시 테스트하면, 점진적으로 에이전트 품질이 향상됩니다.

4. 챗봇 UI 커스터마이징

에이전트를 만들었으면 실제 웹사이트에 배포해야겠죠?

배포 과정

워크플로우 완성 후 "Publish" 클릭
생성된 워크플로우 ID 복사
웹사이트 HTML에 제공된 코드 삽입

참고: 이 단계는 기본적인 HTML 지식이 필요합니다. 완전한 비개발자보다는 개발자를 주 대상으로 한다는 증거죠.

디자인 커스터마이징

"Chat Kit Playground"에서 실시간으로 디자인 변경 가능:

테마: 라이트/다크 모드
색상: 브랜드 컬러에 맞게 변경
폰트: 회사 서체 적용
위젯: 추천 질문 버튼, 이미지 갤러리 등 추가

변경사항이 즉시 미리보기에 반영되므로, 코드를 몰라도 원하는 디자인을 만들 수 있습니다.

n8n과의 비교

n8n도 챗봇 인터페이스를 제공하지만:

디자인이 기본적이고 투박함
커스터마이징 옵션이 제한적
브랜드 이미지에 맞추기 어려움

실제 고객 대면 서비스에 사용하려면, 에이전트 빌더의 Chat Kit이 훨씬 유리합니다.

세 가지 도구 완전 비교

n8n, 오픈AI 에이전트 빌더, 구글 Agentspace의 주요 기능 비교 인포그래픽

현재 시장에는 세 가지 주요 선택지가 있습니다. 각각의 강점과 약점을 표로 정리했습니다.

종합 비교표

비교 항목	n8n	오픈AI 에이전트 빌더	구글 Agentspace
모델 선택	모든 AI 모델 자유 선택	오픈AI 모델만	구글 모델만
AI 에이전트 특화 기능	에이전트 노드, 메모리 관리	가드레일, 평가, Chat Kit, MCP, User Approval	기본 기능만 제공
자동화 워크플로우	스케줄 트리거, 웹훅, 복잡한 데이터 처리, 코드 실행	제한적 (주로 챗봇 중심)	거의 없음
외부 서비스 연동	400+ 앱 노드, HTTP API 연결	MCP 프로토콜 (베타)	현재 불가
사용 난이도	중상 (학습 곡선 있음)	중 (기본 개발 지식 필요)	하 (AI로 워크플로우 생성 가능)
배포 방식	자체 서버, 클라우드, 웹훅	Chat Kit 임베딩 (코드 필요)	구글 워크스페이스 내
가격	무료(셀프 호스팅), 유료(클라우드)	사용량 기반 요금	워크스페이스 구독
주 대상 사용자	개발자, 기술 친화적 실무자	개발자	비개발자

각 도구의 차별점

n8n의 강점

가장 많은 기능과 유연성
모든 AI 모델을 자유롭게 조합 가능
복잡한 자동화 시나리오 구현 가능

에이전트 빌더의 강점

AI 에이전트 제작에 최적화된 기능
오픈AI 모델과의 완벽한 통합
전문적인 챗봇 UI 제공

Agentspace의 강점

가장 쉬운 진입 장벽
AI가 워크플로우를 자동 생성
구글 워크스페이스와 자연스러운 연동

어떤 도구를 선택해야 할까?

이론적 비교보다 중요한 것은 당신의 상황입니다. 다음 시나리오별로 최적의 도구를 추천합니다.

시나리오 1: 완전 자동화 시스템

상황: "매일 오전 9시에 어제의 고객 문의를 분석하고, 요약 리포트를 슬랙으로 보내고 싶어요."

시나리오 2: 복잡한 다중 앱 연동

상황: "고객이 구글 폼을 작성하면, 정보를 노션에 저장하고, 트렐로에 카드를 만들고, 담당자에게 이메일을 보내고 싶어요."

시나리오 3: 웹사이트 고객 응대 챗봇

상황: "쇼핑몰 웹사이트에 24시간 고객 문의를 처리하는 챗봇을 설치하고 싶어요. 회사 브랜드 컬러에 맞춰 디자인하고 싶고요."

시나리오 4: 문서 기반 질의응답 시스템

상황: "회사 내부 규정 문서 100개를 업로드하고, 직원들이 질문하면 관련 내용을 찾아 답변하는 시스템을 만들고 싶어요."

시나리오 5: 간단한 개인용 AI 비서

상황: "개인적으로 간단한 일정 관리, 메모 정리를 도와주는 AI 비서를 만들고 싶어요. GPT-4o만 사용하면 충분해요."

시나리오 6: 다양한 AI 모델 활용

상황: "간단한 질문은 GPT-4o mini로, 복잡한 분석은 Claude 3.5 Sonnet으로, 코딩은 O1으로 처리하고 싶어요."

시나리오 7: AI 초보자의 첫 프로젝트

상황: "코딩을 전혀 모르는데, AI 에이전트를 한 번 만들어보고 싶어요."

미래 전망: AI 에이전트 도구 시장의 변화

예상 시나리오 1: 빅테크의 경쟁 심화

오픈AI와 구글이 에이전트 제작 도구를 출시했으니, Anthropic(Claude 개발사)도 곧 유사한 제품을 내놓을 가능성이 높습니다.

왜냐하면:

자사 AI 모델 사용을 유도할 수 있음
생태계 락인(사용자를 플랫폼에 묶어두기) 효과
경쟁사 대비 뒤처지지 않기 위함

마치 각 회사가 AI 브라우저(Arc, Chrome, Edge)를 경쟁적으로 개발하는 것과 같은 맥락입니다.

예상 시나리오 2: n8n의 대응 전략

에이전트 빌더가 선보인 기능 중 일부는 n8n보다 우수합니다:

Guardrails (안전장치)
Evaluation (자동 평가)
Chat Kit (전문 챗봇 UI)

n8n이 이를 모를 리 없습니다. 예상되는 업데이트:

AI 안전 기능 강화: Guardrails와 유사한 노드 추가
평가 시스템 도입: 워크플로우 성능을 AI가 자동 평가
개선된 챗봇 UI: 더 세련된 인터페이스 제공
멀티모델 오케스트레이션: n8n의 핵심 강점 강화

- 예: "1차 답변은 GPT-4o mini → 만족도 낮으면 Claude 3.5로 재답변"

예상 시나리오 3: 3~6개월 후의 변화

AI 도구 시장은 매우 빠르게 진화합니다:

3개월 후: 에이전트 빌더의 MCP가 정식 출시되어 연동 가능한 앱이 크게 증가
6개월 후: Agentspace가 본격적인 자동화 기능 추가
1년 후: 완전히 새로운 경쟁자 등장 가능

역사적 사례를 보면:

2022년: ChatGPT 출시
2023년: GPT-4, Claude 2, Bard 등장
2024년: 수십 개의 AI 도구가 쏟아짐

이 속도라면 2025년에는 지금 우리가 상상하지 못한 도구가 나올 수 있습니다.

핵심은 도구가 아니라 시스템 사고

도구는 수단일 뿐

많은 사람들이 "어떤 도구가 최고인가?"에 집착합니다. 하지만 더 중요한 질문은:

"이 도구로 어떤 문제를 해결할 것인가?"

비유하자면:

나쁜 요리사는 비싼 칼을 탓합니다
좋은 요리사는 어떤 칼로도 맛있는 요리를 만듭니다

마찬가지로:

도구에 매몰된 사람은 "n8n이 최고야!" 또는 "에이전트 빌더가 최고야!"라고 주장합니다
시스템을 이해한 사람은 상황에 맞는 최적의 도구를 선택합니다

시스템 사고란?

시스템 사고는 문제를 다음과 같이 분해하는 능력입니다:

목표 정의: "고객 응답 시간을 30분에서 5분으로 단축"
병목 지점 파악: "담당자가 같은 질문에 반복 답변하는 시간이 50%"
해결 방안 설계: "자주 묻는 질문 20개를 AI가 자동 응답"
도구 선택: 이 시점에서 n8n, 에이전트 빌더, Agentspace 중 선택
측정 및 개선: "응답 시간이 실제로 줄었는가? 고객 만족도는?"

도구 선택은 4단계에 불과합니다. 1~3단계가 더 중요하죠.

실용적 조언

지금 당장 실천할 수 있는 3가지

작은 프로젝트로 시작하세요

- "완벽한 시스템"을 만들려다 시작도 못 하는 것보다
- "불완전하지만 작동하는 시스템"을 만들고 개선하는 것이 낫습니다
- 예: 일주일에 1시간 걸리는 반복 작업 하나만 자동화

여러 도구를 실험하세요

- n8n 무료 버전으로 워크플로우 만들어보기
- 에이전트 빌더로 간단한 챗봇 만들어보기
- Agentspace로 5분 만에 에이전트 생성해보기
- 직접 써봐야 어떤 도구가 자신에게 맞는지 알 수 있습니다

커뮤니티를 활용하세요

- n8n 공식 포럼, 디스코드
- 오픈AI 개발자 커뮤니티
- 한국어 AI 자동화 커뮤니티
- 다른 사람들의 사례에서 배우는 것이 가장 빠른 학습법입니다

핵심 정리

오픈AI 에이전트 빌더는 AI 에이전트 제작을 단순화하기 위해 등장했으며, 특히 개발자를 주 대상으로 합니다
n8n은 복잡한 자동화와 다중 앱 연동에 강점이 있고, 모든 AI 모델을 자유롭게 사용할 수 있습니다
웹사이트 챗봇이나 문서 기반 질의응답에는 에이전트 빌더가 더 적합하며, Chat Kit과 Vector Store가 큰 장점입니다
완전 자동화 시스템이나 여러 서비스를 연결하는 복잡한 워크플로우에는 n8n이 필수적입니다
도구 선택보다 중요한 것은 문제를 시스템적으로 분해하고 해결하는 능력이며, 상황에 맞는 최적의 도구를 선택하는 안목을 기르는 것이 핵심입니다