2026년 2월, Google Labs의 노코드 미니앱 빌더 'Opal'에 "에이전트 단계(agent step)"가 추가됐습니다.1 한마디로, 예전엔 사람이 모델과 단계를 일일이 고르며 레고를 조립했다면, 이제는 "목표"만 주면 Opal이 필요한 도구와 모델을 알아서 고르고 다음 행동까지 설계합니다. 이 변화가 중요한 이유는, 자동화가 '고정된 파이프라인'에서 '대화형 실행'으로 넘어가기 때문입니다.
Opal 에이전트 워크플로우란? "목표만 말하면 길을 찾는" 자동화
기존 Opal의 워크플로우는 비교적 단순했습니다. 어떤 모델을 호출할지, 어떤 입력을 받을지, 결과를 어디로 넘길지 사용자가 미리 정해두는 방식이었죠. 이번 업데이트의 핵심은 "Generate 단계에서 모델 대신 에이전트를 선택"하는 구조 변화입니다.1
에이전트는 사용자의 목적을 이해한 뒤, 그 목적을 달성하기 위한 최적 경로를 스스로 구성합니다. 예를 들어 리서치가 필요하면 웹 검색 도구를 쓰고, 영상이 필요하면 Veo 같은 생성 모델을 붙여서 '일을 끝내는 쪽'으로 흐름을 만듭니다.1 단순히 답변을 잘하는 AI가 아니라, 일을 처리하기 위해 다음 수를 두는 AI에 가까워졌다는 뜻입니다.
자동 도구·모델 선택이 바꾸는 노코드 앱 제작 방식
이 기능이 체감되는 지점은 "선택 피로"가 사라진다는 겁니다. 노코드 툴은 원래 진입장벽이 낮아야 하는데, 아이러니하게도 모델/툴 옵션이 많아질수록 초보자는 더 막힙니다. Opal의 에이전트는 이 구간을 메워서, 비기술 사용자도 텍스트 프롬프트만으로 다단계 미니앱을 만들 수 있다고 강조합니다.2
게다가 내부적으로는 Gemini 3 Flash가 이 에이전트의 실행을 뒷받침합니다.2 빠른 상호작용이 중요한 "대화형 앱"에 초점을 맞춘 선택으로 보입니다. 즉, 결과물이 한 번에 딱 나오기보다, 진행 중에 묻고 고치고 다시 가는 흐름 자체가 제품 설계에 들어온 거죠.
메모리·동적 라우팅·인터랙티브 채팅: 앱이 "사람처럼" 일하는 3요소
이번 업데이트에서 눈여겨볼 기능은 세 가지입니다.1
첫째, 메모리입니다. 세션이 끝나도 사용자 정보나 선호를 기억해 다음 실행에 반영합니다. 일부 보도에선 이 지속 기억을 Google Sheets로 유지할 수 있다고도 설명합니다.23 실무 관점에선 "상태 관리(state)"를 노코드로 해결한다는 의미라서, 쇼핑 리스트나 고객 관리처럼 누적되는 업무에 특히 유리합니다.
둘째, 동적 라우팅입니다. 워크플로우가 'A 다음은 무조건 B'가 아니라, 조건에 따라 다른 길로 갈 수 있습니다.1 예컨대 신규 고객이면 웹에서 배경을 찾고, 기존 고객이면 내부 메모를 참고하는 식으로 분기합니다. 자동화가 한 단계 똑똑해지는 지점이죠.
셋째, 인터랙티브 채팅입니다. 정보가 부족하면 앱이 멈춰 서서 사용자에게 되묻습니다.12 이게 별것 아닌 것처럼 보여도, 현실의 업무 자동화가 실패하는 가장 흔한 이유가 "입력 누락"이라서요. 정해진 폼을 강요하는 대신, 대화로 빈칸을 채우는 방식은 '쓸 수 있는 자동화'로 가는 지름길입니다.
시사점: Opal을 잘 쓰는 사람은 "프롬프트를 제품 요구사항처럼" 쓴다
Opal의 에이전트는 노코드 자동화를 "조립"에서 "디렉팅"으로 바꿉니다. 이제 중요한 건 버튼을 어디에 놓느냐가 아니라, 목표와 제약조건을 얼마나 명확히 말하느냐입니다.
업무에 바로 써보고 싶다면, 프롬프트를 이렇게 작성해보세요. 먼저 결과물의 형태(예: 표/요약/초안), 다음으로 금지 조건(예: 개인정보 저장 금지), 마지막으로 확인 질문이 필요한 지점(예: 예산이 없으면 물어보기)을 넣는 겁니다. 에이전트형 워크플로우는 "모호함을 알아서 해결"해주기도 하지만, 반대로 모호함 때문에 엉뚱한 길로 빠질 수도 있으니까요.
그리고 팀/조직이라면 한 가지를 더 챙겨야 합니다. 에이전트는 유연한 대신 덜 결정적입니다. 즉, 같은 목표라도 실행 경로가 달라질 수 있습니다. 그래서 공유용 Opal을 만들 땐, 어떤 데이터에 접근하는지, 어디까지 자동 실행하는지, 중간 확인은 언제 받는지 같은 '운영 룰'을 함께 설계하는 게 안전합니다.
결론적으로, 이번 Opal 업데이트는 "AI가 일을 대신하는 순간"을 앱 형태로 더 가까이 끌어왔습니다. 노코드의 다음 경쟁력은 UI가 아니라, 에이전트가 얼마나 자연스럽게 계획하고 실행하며, 사용자와 협업하듯 물어볼 수 있느냐가 될 가능성이 큽니다.12
참고
1Google Opal adds agentic workflows that pick tools and models automatically
이 노트는 보도·비평·교육·연구 목적으로 작성되었습니다. 저작권 문의가 있으시면 에서 알려주세요.