핵심 요약
최근 AI 에이전트 개발 시장에서 노코드 플랫폼이 급부상하고 있습니다. 개발자가 아니어도 드래그 앤 드롭만으로 복잡한 멀티에이전트 시스템을 구축할 수 있게 되면서, 기업들의 AI 도입 장벽이 크게 낮아지고 있습니다. 이 글에서는 노코드 에이전트 플랫폼이 어떻게 실제 코드와 연결되는지, 요약·RAG·라우팅·검증 에이전트를 어떻게 조합하는지, 그리고 LangGraph 기반의 플로우 설계 핵심을 실무 관점에서 풀어드립니다.
“코딩 없이 AI 에이전트를 만든다고?” 처음 들었을 때 많은 분들이 의아해하셨을 겁니다. 하지만 지금 이 순간에도 수많은 스타트업과 대기업들이 노코드 에이전트 플랫폼을 통해 고객 상담 봇부터 복잡한 업무 자동화 시스템까지 척척 만들어내고 있습니다.
전통적으로 AI 에이전트를 구축하려면 파이썬 코드를 직접 작성하고, API를 연결하고, 복잡한 로직을 구현해야 했습니다. 그런데 요즘 등장한 플랫폼들은 마치 파워포인트로 프레젠테이션을 만들듯, 시각적 인터페이스로 에이전트를 조립할 수 있게 해줍니다. 과연 이게 어떻게 가능한 걸까요?
노코드 플랫폼, 실제로는 어떻게 작동하나
노코드라고 해서 코드가 전혀 없는 건 아닙니다. 사용자는 코드를 직접 작성하지 않지만, 백그라운드에서는 엄연히 코드가 생성되고 실행됩니다. 플랫폼이 사용자의 시각적 설정을 코드로 자동 변환해주는 거죠.
구체적으로 살펴보면, 사용자가 노드를 배치하고 연결선을 그으면 플랫폼은 이를 JSON 형태의 설정 파일로 저장합니다. 이 설정 파일에는 각 노드의 타입, 파라미터, 연결 관계 등이 담깁니다. 실행 시점이 되면 플랫폼의 런타임 엔진이 이 JSON을 읽어서 실제 파이썬 코드나 자바스크립트 코드를 생성하고 실행하는 방식입니다.
예를 들어 사용자가 “문서 요약” 노드를 추가하고 GPT-4 모델을 선택했다면, 플랫폼은 내부적으로 OpenAI API를 호출하는 코드를 자동으로 생성합니다. 프롬프트 템플릿, 온도 설정, 최대 토큰 수 같은 파라미터들도 사용자의 UI 설정값이 그대로 코드에 반영되죠.
중요한 건 이 모든 과정에서 사용자는 API 키 관리, 에러 핸들링, 재시도 로직 같은 복잡한 부분을 신경 쓸 필요가 없다는 점입니다. 플랫폼이 이런 보일러플레이트 코드를 모두 처리해주기 때문입니다.
멀티에이전트 시스템을 노코드로 구축하기
단일 에이전트를 넘어 여러 에이전트가 협업하는 시스템을 만들 때 진짜 힘이 발휘됩니다. 전통적인 코딩 방식이라면 에이전트 간 메시지 전달, 상태 관리, 실행 순서 제어 등을 일일이 구현해야 하지만, 노코드 플랫폼에서는 이 모든 게 시각화됩니다.
화면에 여러 에이전트 노드를 배치하고 화살표로 연결하면 끝입니다. 각 에이전트는 독립적인 역할을 수행하면서도 서로 데이터를 주고받을 수 있습니다. 첫 번째 에이전트의 출력이 자동으로 다음 에이전트의 입력이 되는 파이프라인을 몇 번의 클릭만으로 구성할 수 있죠.
더 재밌는 건 조건부 분기도 간단하게 만들 수 있다는 점입니다. “이 질문이 기술 관련이면 A 에이전트로, 영업 관련이면 B 에이전트로” 같은 로직을 if-else 문 없이 규칙 노드로 표현할 수 있습니다. 각 에이전트가 언제 실행되고, 어떤 데이터를 받아서 처리하고, 결과를 어디로 보낼지가 한눈에 들어오니 디버깅도 훨씬 쉬워집니다.
핵심 에이전트들의 역할과 구성 방법
실무에서 자주 쓰이는 몇 가지 에이전트 패턴을 살펴보겠습니다.
요약 에이전트는 긴 문서나 대화 내용을 압축하는 역할을 합니다. 노코드 플랫폼에서는 입력 텍스트 필드를 연결하고, 요약 스타일을 선택하고, 목표 길이를 설정하면 됩니다. 프롬프트 엔지니어링이 필요하다면 템플릿 필드에서 직접 수정할 수도 있습니다. 중요한 건 청크 사이즈 설정입니다. 너무 긴 문서는 한 번에 처리할 수 없으니 적절히 나눠서 순차적으로 요약하고, 마지막에 다시 종합하는 2단계 프로세스를 구성하는 게 좋습니다.
문서 RAG 에이전트는 벡터 데이터베이스와 연동되어 질문에 관련된 문서 조각을 찾아옵니다. 노코드로 만들 때는 먼저 문서 임베딩 노드를 설정해야 합니다. 업로드된 파일들을 자동으로 청크 단위로 쪼개고 벡터로 변환하는 거죠. 그다음 검색 노드에서는 유사도 기준이나 반환할 문서 개수 같은 파라미터를 조정합니다. 마지막으로 LLM 노드가 검색된 문서를 컨텍스트로 활용해 답변을 생성합니다. 이 세 단계를 연결하면 기본적인 RAG 시스템이 완성됩니다.
질의 라우팅 에이전트는 들어온 질문을 분석해서 적절한 처리 경로로 보내는 교통경찰 같은 존재입니다. 분류 노드를 사용해 질문의 카테고리나 의도를 파악하고, 그 결과에 따라 분기 노드가 다른 에이전트로 연결시킵니다. 예를 들어 기술 문의는 기술 문서 RAG로, 주문 문의는 주문 데이터베이스 조회 에이전트로 자동 라우팅하는 식입니다. 이렇게 하면 각 전문 에이전트가 자기 영역에만 집중할 수 있어 전체 시스템의 정확도가 올라갑니다.
답변 검증 에이전트는 최종 출력 전에 품질을 체크합니다. 환각 현상을 감지하거나, 민감한 정보 유출을 막거나, 답변 형식이 올바른지 확인하는 등의 역할을 합니다. 검증 규칙을 설정 패널에서 체크박스 형태로 선택할 수 있고, 필요하면 커스텀 검증 로직을 추가할 수도 있습니다. 검증 실패 시 어떻게 할지도 정할 수 있는데, 재시도하거나 다른 에이전트로 넘기거나 사용자에게 에러를 알리는 등의 옵션이 있습니다.
플로우 설계의 핵심 포인트
노코드로 에이전트 플로우를 만들 때 가장 중요한 건 명확한 데이터 흐름 설계입니다. 각 노드가 무엇을 입력받고 무엇을 출력하는지 미리 정의해야 합니다. 데이터 타입이 맞지 않으면 에러가 나기 때문에 중간중간 변환 노드나 매핑 노드가 필요할 수 있습니다.
에러 처리도 간과하면 안 됩니다. API 호출이 실패하거나 타임아웃이 발생할 수 있으니 예외 처리 경로를 미리 만들어두는 게 좋습니다. 대부분의 플랫폼은 에러 발생 시 자동으로 특정 노드로 분기하는 기능을 제공합니다.
상태 관리도 중요합니다. 멀티에이전트 시스템에서는 여러 단계를 거치면서 누적된 컨텍스트가 필요한 경우가 많습니다. 플랫폼마다 세션 변수나 글로벌 상태를 관리하는 방법이 다르니 잘 활용해야 합니다. 이전 에이전트의 결과를 다음 에이전트가 참조할 수 있도록 변수 이름을 일관되게 관리하는 습관이 필요합니다.
성능 최적화도 고려사항입니다. 모든 에이전트를 순차적으로 실행하면 느릴 수 있으니, 독립적인 작업은 병렬로 처리하도록 설정하는 게 좋습니다. 많은 플랫폼이 병렬 실행 옵션을 제공하고, 결과를 모아서 다음 단계로 넘기는 조인 노드도 있습니다.
LangGraph 노드와 툴 연결 전략
LangGraph 기반 플랫폼은 특히 복잡한 워크플로우에 강점이 있습니다. 그래프 구조로 에이전트들이 연결되어 있어서 순환 참조나 조건부 루프도 자연스럽게 표현할 수 있거든요.
노드를 만들 때는 먼저 타입을 결정합니다. LLM 노드인가, 툴 호출 노드인가, 조건 분기 노드인가에 따라 설정 옵션이 달라집니다. LLM 노드에서는 모델 선택, 시스템 프롬프트, 온도 설정 등이 중요하고, 툴 노드에서는 어떤 외부 API나 함수를 호출할지 지정해야 합니다.
툴 연결이 핵심인데, 플랫폼은 보통 사전 정의된 툴 라이브러리를 제공합니다. 웹 검색, 계산기, 데이터베이스 쿼리 같은 기본 툴들이 있고, 커스텀 툴을 추가할 수도 있습니다. 커스텀 툴은 REST API 엔드포인트를 등록하거나, 간단한 파이썬 함수를 입력하는 방식으로 만듭니다.
에이전트 노드에 툴을 할당할 때는 해당 에이전트가 언제 어떤 툴을 사용할지 결정 로직을 설정해야 합니다. 가장 단순한 방법은 특정 키워드가 나오면 자동으로 툴을 호출하는 규칙 기반 방식입니다. 더 정교한 방법은 LLM이 직접 판단하게 하는 겁니다. 에이전트에게 사용 가능한 툴 목록과 각 툴의 설명을 제공하면, 에이전트가 상황에 맞는 툴을 선택해서 호출합니다.
엣지 설정도 빼놓을 수 없습니다. 노드와 노드를 연결하는 화살표에도 조건을 붙일 수 있습니다. 이전 노드의 출력값에 따라 다음에 실행할 노드가 달라지는 동적 라우팅이 가능한 거죠. 예를 들어 검증 에이전트의 결과가 성공이면 최종 답변 노드로, 실패면 재생성 노드로 가는 식입니다.
루프 구조도 만들 수 있습니다. 특정 조건이 만족될 때까지 같은 에이전트를 반복 실행하는 패턴인데, 무한 루프를 방지하기 위한 최대 반복 횟수 설정이 필수입니다. 이런 방식으로 계속 개선하면서 답변 품질을 높이는 자기 수정 에이전트를 구현할 수 있습니다.
실전 배포 시 체크리스트
노코드로 만든 에이전트를 실제 서비스에 배포하기 전 확인해야 할 게 몇 가지 있습니다. 먼저 테스트입니다. 플랫폼마다 제공하는 시뮬레이션 모드에서 다양한 시나리오를 돌려봐야 합니다. 예상치 못한 입력에도 적절히 대응하는지, 에러가 발생했을 때 복구 로직이 제대로 작동하는지 검증이 필요합니다.
비용 관리도 중요합니다. LLM API 호출은 토큰 단위로 과금되니까 불필요한 호출을 줄이는 게 좋습니다. 캐싱 기능을 활용해서 같은 질문에는 이전 답변을 재사용하거나, 더 저렴한 모델로 일차 필터링을 하고 필요할 때만 고급 모델을 쓰는 식의 최적화가 가능합니다.
보안 설정도 놓치면 안 됩니다. API 키가 외부에 노출되지 않도록 환경 변수나 시크릿 관리 시스템을 사용하고, 민감한 데이터는 암호화해서 저장해야 합니다. 사용자별 권한 설정도 필요한데, 누가 에이전트를 수정하고 배포할 수 있는지 명확히 해야 합니다.
모니터링 체계도 갖춰야 합니다. 실시간으로 에이전트의 실행 로그를 확인하고, 에러율이나 응답 시간 같은 지표를 추적하는 대시보드가 필요합니다. 이상 징후가 발견되면 즉시 알림을 받을 수 있도록 설정해두면 빠른 대응이 가능합니다.
노코드 에이전트 플랫폼은 진입 장벽을 낮춰주지만, 제대로 활용하려면 에이전트 설계 원칙과 데이터 흐름에 대한 이해가 필요합니다. 각 에이전트의 역할을 명확히 하고, 적절한 툴을 연결하고, 견고한 플로우를 설계하는 것. 이 기본기를 갖추면 코드 한 줄 없이도 강력한 AI 시스템을 만들 수 있습니다. 이제 직접 시도해볼 차례입니다.