2025년 최신 OpenAI AgentKit vs N8N 비교: 실제 업무 활용과 세부 기능별 차이

OpenAI가 2025년 10월 AgentKit을 출시하면서 n8n과의 경쟁 구도에 대한 논의가 온라인에서 활발히 이어지고 있습니다. 최근까지 AI 자동화 시장은 n8n이 선도해왔으며, 2019년 첫 공개 이후 지난 1년 동안 급격한 성장세를 보였습니다. 예를 들어, Google Trends 데이터에서 n8n은 Make, Zapier 등 다른 자동화 플랫폼을 압도하고 있습니다. 이미 500개 이상의 다양한 서비스와의 연동이 가능하며, 커뮤니티에서도 150,000명 이상이 실제 비즈니스에 적용하는 방법을 배우고 있습니다.

AgentKit과 n8n의 차별점과 강점, 직접 경험을 통한 주요 기능 평가, 그리고 실제 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 구체적으로 살펴봅니다.

최근 출시된 AgentKit과 n8n의 기본 개요

AgentKit은 2025년 10월 6일 OpenAI가 선보인 비주얼 에이전트 빌더입니다. 일반적인 코드 기반 플랫폼과 달리 드래그&드롭 기반 인터페이스를 제공하며, 빠르고 쉽게 워크플로 구축이 가능합니다. 샘 올트먼의 언급처럼 "Agent Builder는 Canva처럼 시각적으로 논리와 프로세스를 설계하는 도구"라 평가되고 있습니다.

반면 n8n은 2019년 10월 출시 이후 개발자 중심의 완전한 오토메이션 플랫폼으로 자리잡았습니다. 여러 데이터 소스와 500개 이상의 외부 서비스 연동, 클라우드 및 로컬 호스팅이 모두 가능하며, 최근에는 엔터프라이즈 기업에도 적극 도입되고 있습니다.

실제 업무에 쓸 때 기능별 상세 평가

비전문가 관점에서 직접 사용해본 결과, 각 플랫폼의 대표적인 기능을 아래와 같이 평가하였습니다.

1. 사용 편의성: 초보자를 위한 진입장벽 비교

AgentKit은 OpenAI API 계정만 있으면 누구나 접근할 수 있습니다. 단순한 인터페이스, 명확한 탬플릿, 모델 선택 및 툴 추가 등 직관성이 뛰어납니다. 실제로 첫 에이전트 제작 시 웹 검색과 챗 모델 연동까지 별도 API키 없이 즉시 세팅할 수 있습니다.

반면, n8n은 초반부터 수십 가지 옵션과 변수, 에러 발생 가능성 등 복잡함이 있습니다. 웹 검색이나 다양한 도구 연동 시 API키를 직접 받아야 하며, 노드 연결과 데이터 흐름 이해도 필요합니다.

점수: AgentKit 8 / n8n 6

2. 트리거 종류와 워크플로 자동화

AgentKit의 트리거는 주로 대화 기반에 국한됩니다. 즉, 챗으로만 워크플로가 시작되며 별도의 웹 이벤트나 스케줄 트리거는 직관적이지 않습니다. API 호출은 가능하지만 직관적인 앱 이벤트와 스케줄링의 지원이 부족합니다.

n8n은 Gmail, Slack, Twilio, 구글 드라이브 등 다양한 서비스의 이벤트 트리거가 풍부하게 제공됩니다. 새 이메일, 슬랙 유저 변화, CRM 연동 등 거의 모든 웹 이벤트와 데이터 이벤트를 자동화 트리거로 활용할 수 있습니다.

점수: AgentKit 5 / n8n 10

3. 툴과 서비스 연동력

AgentKit은 웹 검색, 특정 MCP 서버(구글 워크스페이스 등) 연동이 쉽지만, 선택 가능한 내장 도구 종류가 한정되어 있습니다. 별도 MCP 서버 추가를 통한 확장은 가능하지만, n8n의 수준에 비해 폭이 좁습니다.

n8n은 500개 이상의 네이티브 연동, HTTP Request를 통한 모든 외부 API 접근, 자체 서브 워크플로 활용까지 지원합니다. 복잡한 오케스트레이션, 모듈 단위의 재활용성이 높고, 실제 대규모 개인 비서 시스템도 쉽게 구축 가능합니다.

점수: AgentKit 5 / n8n 10

4. 지원 모델 다양성

AgentKit은 OpenAI 모델만 제공합니다. GPT 계열의 다양한 옵션, reasoning, response format 세팅 등 세부 조정은 쉽지만, 오픈루터, 앤트로픽, 베드락, 코히어 등 타 모델 활용은 불가합니다.

n8n은 OpenAI 뿐 아니라 Anthropic, Azure, Bedrock, Cohere, HuggingFace 등과 직접 연동 가능합니다. 필요시 오픈루터를 통한 수백 개 모델 활용, 로컬 모델 호스팅까지 지원합니다. 각종 파라미터(TOP-P, Frequency, Temp 등) 정밀 조정도 바로 할 수 있습니다.

점수: AgentKit 6 / n8n 10

5. 챗 UI 컴포넌트와 위젯

AgentKit의 차별점은 Chatkit 입니다. 사용자 맞춤형 챗 인터페이스와 위젯을 별도 코딩 없이 앱/웹에 바로 삽입 가능합니다. 결과를 위젯으로 출력/제어할 수 있고, UI 디자인과 브랜드 커스터마이징이 무척 간단합니다.

n8n의 챗 인터페이스는 기본 기능만 제공되어, 별도 프론트엔드 개발이 필요하며 커스터마이징이 한정적입니다.

점수: AgentKit 9 / n8n 5

6. 배포와 데이터 제어 방식

AgentKit은 OpenAI 클라우드에서만 관리됩니다. 데이터와 워크플로가 OpenAI 서버에서 처리되며, 기술적 설치나 호스팅 구현은 필요하지 않습니다.

n8n은 코드 공개(오픈소스)에 가까워 전문 지식이 있다면 클라우드, 온프레미스, 로컬 서버 등 원하는 환경에 직접 배포할 수 있습니다. LLM 자체도 로컬에서 관리 가능하므로, 데이터와 인프라를 직접 통제할 수 있습니다.

점수: AgentKit 7 / n8n 10

최종 점수는 AgentKit 40점, n8n 51점 입니다.

실제 업무 적용 팁 및 유의점

AgentKit 활용 팁

• OpenAI 계정만 있으면 바로 워크플로를 시각적으로 구성 가능

• 챗 UI와 위젯 삽입 기능으로 고객용 상담 챗봇이나 사내 자동화 챗 보조 구현이 쉽습니다

• 빠른 테스트와 배포에 유리하며, 개발 경험이 적은 개인/팀에 추천됩니다

n8n 활용 팁

• 다양한 서비스 자동 연동, 다중 트리거, 이기종 모델 활용이 꼭 필요한 복잡한 비즈니스에 적합합니다

• 자체 서버와 인프라에 직접 배포하여, 데이터 보안 및 비용 제어에 유리합니다

• 사전 구현된 5,000개 이상의 커뮤니티 템플릿, 풍부한 문서와 강좌를 활용하면 빠른 학습이 가능합니다

평가 도구, 커뮤니티, 실무 노하우

AgentKit은 테스트 및 평가 도구, 기록 기능을 내장하고 있지만, 세부 워크플로 내 노드 간 데이터 이동 경로 시각화는 한정적입니다. 반면 n8n은 각 노드의 입력, 설정, 출력, 그리고 실행 기록까지 직관적으로 확인할 수 있어 오류 추적과 개선이 쉽습니다.

커뮤니티 측면에서도 n8n은 수년간 축적된 강좌, 템플릿, 실전 사례 등이 풍부하며, AgentKit은 아직 초기 단계여서 직접적인 지원이 부족할 수 있습니다.

각각의 선택이 적합한 상황

• AgentKit: 빠른 배포, 챗 UI 필요, OpenAI 환경 연동이 중요한 경우

• n8n: 복잡한 다각 자동화, 모델/서버/데이터 직접 제어, 개발자/엔터프라이즈 상황, 타사 API 연동 활용 등

도구 자체보다는 문제 해결과 비즈니스 성과에 집중하는 것이 중요하다는 점을 덧붙입니다. 언제든 도구와 플랫폼은 바뀔 수 있으나, 실제 문제를 정의하고 효과적으로 자동화를 설계해야 비즈니스 현장에서 의미 있는 성과로 이어지기 때문입니다.

지금도 AgentKit과 n8n의 커뮤니티에는 다양한 실습 과정, 비즈니스 자동화 사례, 운영 전략이 공유되고 있습니다. 두 플랫폼 모두 지속적으로 발전할 것으로 예상되며, 최신 기능과 커뮤니티 동향을 수시로 살펴보면 실제 업무에 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.

출처 및 참고 :