정말 코딩 없이 AI 에이전트를 만들 수 있을까?

대표적인 노코드 AI 플랫폼 Dify와 n8n을 살펴보자

얼마 전 메타(Meta)의 마크 주커버그가 자사 코드의 약 30%를 이미 AI가 작성하고 있다고 밝히면서 큰 화제가 되었습니다. 업계에서는 이미 AI가 개발자들을 대체하기 시작했다는 견해가 지배적인 것 같습니다. 그러나 아직까지 AI가 작성한 코드의 퀄리티를 믿지 못하는 개발자들이 많고, AI가 작성해 준 코드를 테스트하다 보면 직접 작성하는 것보다 디버깅(debugging)에 훨씬 더 많은 시간이 든다는 이유로 코딩 어시스턴트를 회의적인 시각으로 바라보는 개발자들도 여전히 많습니다. 저 역시도 개인적으로는 AI 기술이 아무리 발전하더라도 코드를 이해하고 응용할 수 있는 경험 많은 개발자들의 역할은 여전히 중요하다고 생각합니다.

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확실한 것은 불과 수년 전까지만 해도 퀄리티 높은 AI 서비스를 만들고자 하는 인공지능 개발자들에게 코딩은 선택이 아닌 필수였다는 점입니다. 개발에 도움 되는 오픈소스 라이브러리를 거의 활용하지 않고, 스스로 함수를 정의하고 한 땀 한 땀 로직을 세우는 일명 '날코딩'으로 AI 서비스를 만들던 그 시절, AI라는 단어는 대중들에게 신비하고 어려운 마법과 같은 그 무언가와 같았습니다.

다양한 오픈소스 프레임워크가 보급된 최근 1~2년 사이에도 역시 코딩은 중요했습니다. Transformers나 Pytorch와 같이 Python 기반으로 제공되는 라이브러리를 활용해 Huggingface에서 직접 LLM을 가져와 로컬 환경에서 파인튜닝하고, LangChain과 LangGraph 같은 다양한 라이브러리로 백엔드를 구현한 뒤에 Django나 Flask 혹은 Node.js와 같은 라이브러리를 통해 프런트엔드 구현까지 가능해야 진짜 개발자로 인정받을 수 있었지요.

그러나 이제 상황이 조금 바뀌고 있습니다. 요즘 AI 엔지니어로 일하면 느끼는 점은 쓸만한 AI 에이전트를 만들기 위한 진입장벽이 확실히 더 낮아지고 있다는 점입니다. 최근 노코드(No-code) 혹은 로우코드(Low-code) 플랫폼들이 폭발적으로 발전하면서, 복잡한 알고리즘이나 백엔드 구현 없이도 고급 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경이 마련되고 있기 때문입니다. 이번 시간에는 대표적인 노코드 AI 에이전트 플랫폼 Dify와 n8n을 소개하며 AI 에이전트 개발의 미래에 대해 생각해 보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

1. 대표적인 오픈소스 노코드 AI 에이전트 개발 플랫폼 Dify란?

우선 첫 번째로 살펴볼 Dify는 오픈 소스로 노코드 및 로우코드 방식을 통해 LLM을 활용한 애플리케이션을 쉽고 간단하게 개발할 수 있는 플랫폼입니다. Dify는 LLM을 연동하여 쉽게 챗봇을 만들 수 있을 뿐 아니라 RAG(검색 증강 생성), 에이전트, 워크플로우 등 다양한 사용자와의 상호작용을 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.

또한 사용자 친화적인 UI/UX를 통해 코딩이 거의 필요 없는 노코드(no code) 혹은 로우코드(low code) 환경을 제공하기 때문에 Python 코드 없이도 보다 편리하고 유연하게 수정 적용 및 배포가 가능하다는 매우 큰 장점이 있습니다.

출처 : Dify

Dify는 시각적 인터페이스와 드래그 앤 드롭 방식으로 구성되어 있어, 과거라면 수백 줄의 코드로 작성해야 했던 기능들을 단 몇 번의 클릭만으로 구현할 수 있게 해 줍니다. 심지어 데이터 전처리, API 연결, 메모리 관리, 워크플로우 구성 등도 상당 부분 자동화되어 있다는 점은 개발자들에게 큰 메리트로 다가옵니다.

2. 미친 확장성의 오픈소스 자동화 플랫폼 n8n이란?

n8n은 "workflow automation tool"로 분류되는 오픈소스 자동화 플랫폼으로, 다양한 API와 시스템을 연결해 주는 중간 다리 역할을 수행합니다. 노코드 및 로우코드 환경을 제공해, 프로그래밍 지식이 부족한 사용자도 복잡한 백엔드 로직이나 데이터 흐름을 손쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.

출처 n8n

특히 n8n은 사용자가 직접 시각적인 인터페이스를 통해 노드를 구성하고, 각 노드에 필요한 트리거(trigger)나 조건문, 함수 등을 설정할 수 있도록 구성되어 있습니다. 예를 들어, 특정 시간에 이메일을 자동으로 발송하거나, 챗봇 사용자 입력을 받아 특정 API를 호출하는 일련의 작업들을 몇 번의 클릭만으로 구축할 수 있는 것입니다.

n8n의 강점은 약 350개 이상의 다양한 SaaS 도구 및 웹 서비스와의 광범위한 통합 기능입니다. Slack, Google Sheets, Notion, Discord, OpenAI, Airtable 등과 쉽게 연동할 수 있으며, 사용자가 원하는 자동화 플로우를 자유롭게 구성할 수 있다는 점에서 Dify와의 조합은 더욱 강력한 시너지를 냅니다.

예를 들어, Dify로 생성된 LLM 기반 챗봇이 특정 입력을 받으면, n8n 워크플로우를 통해 관련 데이터를 외부 API에서 가져와 응답을 보완하거나, 결과를 Notion에 자동으로 정리하는 자동화 플로우를 구성할 수 있습니다. 이런 방식은 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄이면서도 생산성을 높여주는 중요한 역할을 합니다.

3. 노코드 AI 에이전트 플랫폼을 통해 바라본 개발의 미래

그럼 정말로 코드 없이 누구나 손쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있는 시대가 곧 올까요? 그런 시대는 이미 와있는지도 모릅니다. 하지만 견고한 AI 에이전트를 만드는 것은 여전히 쉽지 않습니다. 이미 느끼셨겠지만 AI 에이전트의 뼈대를 이루는 개념들을 제대로 이해하고 다루어본 경험 없이는 노코드 AI 에이전트 개발도구는 그림의 떡과 같을 것입니다. 우리가 지속해서 학습하고 있는 LLM과 RAG 그리고 서로 다른 데이터 소스들이 MCP를 통해 어떻게 연결되며 한 발 나아가 A2A를 통해 서로 다른 AI 에이전트들 간의 통신은 어떻게 이루어지는지 등과 같은 개념들 말입니다.

물론 여전히 상당시간 복잡한 커스터마이징이나 대규모 시스템 통합에는 코딩이 필요할 것입니다. 하지만 적어도 MVP(최소기능제품)를 만들고 실험해 보는 수준에서는 AI 개발의 진입장벽이 획기적으로 낮아졌다고 할 수 있습니다.

AI 기술은 여전히 빠르게 진화하고 있고, 이에 따라 AI를 활용하는 방법 역시 빠르게 변화하고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 LLM을 활용한 서비스를 만들기 위해선 정교한 모델 이해, 복잡한 파이프라인 구축, 클라우드 배포 환경 구성 등이 필수였지만, 이제는 노코드·로우코드 툴의 등장으로 “누구나 AI 서비스를 만들 수 있는 시대”가 어느 정도 가능해지고 있습니다.

이제 ‘얼마나 많은 코드를 작성했는가’가 아니라, '얼마나 빠르게 아이디어를 실현하고 실험해 볼 수 있는가’로 무게중심이 이동하고 있는지도 모릅니다. 그러나 진입장벽이 낮아졌다고 해서 누구나 그 기회를 살릴 수 있는 것은 아닙니다. 오히려 이제 개발자들 역시 1인 개발자 혹은 1인 사업가의 마인드로 더 치열하게 서비스 사용자의 관점에서 고민해야 할 것입니다.