새로운 시대의 자동화: OpenAI 에이전트 빌더를 이용한 창의적 활용법

지난 10월 6일에 열린 OpenAI DevDay 2025에서, 드래그 앤 드롭 방식으로 인공지능 워크플로를 설계할 수 있는 Agent Builder가 공개되었다. 많은 이들이 “이제 n8n, Zapier, Make와 같은 자동화 서비스는 사라질 것”이라고 외쳤지만, 현실은 그렇게 단순하지 않다. Agent Builder는 ‘결국 모든 플랫폼을 집어삼킬 괴물’이 아니라, 기존 생태계를 확장시키고 새로운 기회를 열어주는 씨앗이다.

이 글에서는 공식 문서와 전문가 의견을 바탕으로 Agent Builder의 특징을 살펴보고, 교육적‧창의적으로 활용할 수 있는 실제 워크플로 예제를 제시한다.

Agent Builder란 무엇인가?

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OpenAI의 설명에 따르면, Agent Builder는 멀티‑스텝 에이전트 워크플로를 구축, 디버그, 배포할 수 있는 시각적 캔버스다. 사용자는 템플릿에서 출발하거나 노드를 드래그하여 순서를 연결하고, 각 단계의 입력과 출력 타입을 지정하며, 캔버스 안에서 실행을 미리보기할 수 있다. 이 가이드를 통해 에이전트를 만드는 주요 단계는 다음과 같다.

1. 디자인 – Agent Builder 캔버스에서 워크플로를 설계한다.

2. 게시 – 워크플로를 버전화하여 공개한다. 게시 후에는 ChatKit에 임베드하거나 SDK 코드로 직접 실행할 수 있다.

3. 배포 – ChatKit 통합을 통해 웹사이트에 넣거나, 고급 모드에서 워크플로 코드를 복사해 자체 인프라에 배치한다.

(OpenAI 에이전트 빌더 공식문서 참조)

https://platform.openai.com/docs/guides/agent-builder

https://platform.openai.com/docs/guides/node-reference

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기본 노드

에이전트 워크플로는 노드와 이를 이어주는 엣지로 구성된다. 공식 노드 설명서에서는 다음과 같은 요소들을 제공한다.

노드 유형	키워드	기능 요약
Start 노드	input_as_text	사용자 입력을 대화 기록에 추가하고, 입력 내용을 input_as_text 변수로 노출한다.
Agent 노드	지침·도구·모델 설정	특정 작업을 수행하는 에이전트를 정의한다. 여러 개의 Agent 노드를 추가하여 다른 작업을 분담할 수 있다.
Tool 노드	File search, Guardrails, MCP	외부 서비스와 연결하거나 벡터 저장소에서 데이터를 검색한다. File search는 OpenAI 벡터 저장소를 질의하고, Guardrails는 PII(개인정보)나 프롬프트 공격을 감지해 실패 시 워크플로를 안전하게 종료한다. MCP는 Gmail, Notion 같은 외부 서비스에 연결할 때 사용한다.
로직 노드	If/Else, While, Human approval	조건문과 반복문을 사용해 흐름을 제어한다. If/Else는 공통 표현 언어(CEL)로 조건을 평가하며, While은 조건이 만족될 때까지 반복한다. Human approval은 사람이 검토·승인한 후 다음 단계로 진행하도록 한다.
데이터 노드	Transform, Set state	데이터를 변형하거나 전역 상태를 설정한다. Transform은 객체→배열 등 데이터 타입을 변환하고, Set state는 워크플로 전반에서 사용할 변수(상태)를 저장한다.

Preview & Debug, Trace graders

Agent Builder는 Preview 기능을 제공하여 캔버스 내에서 노드 실행 결과를 확인하고, 샘플 파일을 첨부하거나 각 노드의 실행을 단계별로 살펴볼 수 있다. 또한 trace graders로 워크플로의 성능을 평가할 수 있으며, 저장된 트레이스를 선택해 맞춤 평가 지표를 실행할 수 있다. 이는 교육 현장에서 학생들의 AI 에이전트 과제를 평가하는 데 활용될 수 있다.

“n8n을 죽였다”? 새로운 생태계의 등장

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https://n8n.io/

많은 전문가들이 Agent Builder의 등장으로 기존 자동화 툴의 종말을 걱정했지만, 현실은 더 복합적이다. n8n, Make, Zapier 등의 플랫폼은 수년간 깊은 분기 로직, 재시도·타임아웃 제어, 서버리스 커스텀 코드 실행 등으로 강력한 엔터프라이즈 수준의 자동화를 제공해 왔다. 반면 Agent Builder는 다음과 같은 제약을 가진다.

1. 결정론적 제어 부족 – n8n에서는 노드간 분기, 세션 관리, 에러 핸들링을 세밀하게 조절할 수 있지만, Agent Builder는 아직 간단한 흐름과 가벼운 실험에 적합하다. Agent Builder가 제공하는 If/Else와 While 문은 CEL 표현식으로 조건을 평가하지만 복잡한 회복 로직에는 한계가 있다.

2. LLM 중심성 – Agent Builder는 OpenAI 모델에 최적화되어 있으며, 현재 Anthropic이나 Google Gemini 같은 다른 모델을 선택할 수 없다. n8n은 OpenAI뿐 아니라 Mistral, Hugging Face 모델 등을 선택할 수 있기 때문에 비용과 성능을 유연하게 조절할 수 있다.

3. 신뢰성과 거버넌스 – 기존 자동화 플랫폼은 에러 재시도, 로깅, 모니터링, 롤백 등 운영 성숙도가 높다. Agent Builder는 미리보기와 간단한 트레이스 평가를 제공하지만, 대규모 운영을 위한 모니터링 툴은 아직 제한적이다.

따라서 Agent Builder가 기존 도구를 대체하기보다는, 초보자들에게 자동화를 소개하고, 전문가가 스케일 업할 때는 n8n 등의 도구를 병행 사용하는 방향으로 생태계가 재편될 것으로 보인다.

(미디엄 게시글 참조)

OpenAI Agent Builder

& AgentKit from OpenAI

Introduction to OpenAI Agent Builder

What is it and why it won’t kill n8n, Make and Zapier

교육적·창의적인 활용법 예시

Agent Builder를 활용하면 교사나 콘텐츠 크리에이터가 단순 반복 작업을 자동화하고, 학생들에게 인공지능 개념을 체험적으로 가르칠 수 있다. 아래 예제들은 실제 빌드 방법을 포함해 설명한다.

1. 신입생 온보딩 에이전트

목표: 새 학생이 등록하면 환영 메일을 보내고, 학교 공지사항을 노션(Notion)에 기록하며, 맞춤형 학습 추천을 생성한다.

설계 단계:

1. Start 노드: 입력 변수로 student_name, email, interests를 정의하여 워크플로의 시작점으로 설정한다.

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2. Agent 노드 (Welcome Writer): 학생 이름과 관심사를 기반으로 환영 메시지를 작성하는 지침을 설정한다. 노드 내부에서 LLM을 사용하므로 텍스트 프롬프트를 작성한다.

3. MCP 노드 (Gmail Send): 앞 단계에서 생성된 메시지를 학생의 이메일 주소로 보낸다. SMTP 연동이 가능한 Gmail MCP 연결을 선택하고, 입력 필드를 recipient=email, subject="Welcome to our school", body={{agent_output}}로 매핑한다.

4. MCP 노드 (Notion Logger): 학교의 Notion 데이터베이스에 새 학생 정보를 기록한다. 필요한 경우 Notion API 토큰을 설정하고 컬럼을 매핑한다.

5. Agent 노드 (Recommendation Agent): 학생의 관심사와 학교 커리큘럼을 바탕으로 맞춤형 학습 제안을 작성한다. 이 노드의 출력은 추후에 교사나 학습 관리 시스템에 전달할 수 있다.

6. Human approval 노드: 학습 추천을 담당자에게 보여주고 "보낼까요?"라는 질문을 띄운 뒤, 승인을 얻으면 MCP 노드를 통해 학생에게 추천을 발송한다.

7. Transform 노드: 필요하다면 추천 결과를 JSON 배열로 변환하여 이후 시스템에서 쉽게 파싱할 수 있도록 한다

Tool nodes

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Logic nodes

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Data nodes

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실행: Agent Builder의 Preview 기능을 통해 시험 데이터를 입력하고 워크플로를 실행한다. 오류나 guardrails 실패가 발생하면 수정하고 다시 테스트한다. 만족스러운 결과를 얻으면 워크플로를 Publish한 뒤 ChatKit으로 임베드하거나 API 코드를 생성해 LMS(학습 관리 시스템)에 통합한다.

2. 디자인 감수 에이전트 (Figma MCP 활용)

목표: 제품 디자인 작업을 자동으로 감수해 접근성(색 대비, 레이아웃 오류 등)을 검사하고 피드백을 제공한다. UX 수업이나 실무에서 활용할 수 있다.

설계 단계:

1. Start 노드: file_url과 designer_name 입력을 받는다. 이는 Figma 파일 주소와 디자이너 이름이다.

2. MCP 노드 (Figma Fetch): Figma의 MCP 연결을 사용하여 지정한 파일의 JSON 데이터를 가져온다. 입력으로 file_url을 전달한다.

3. Agent 노드 (Accessibility Auditor): Figma 데이터를 입력으로 받아 색 대비 비율, 폰트 크기, 요소 간 거리 등을 검사하도록 지침을 작성한다. 출력을 “이상 발견 목록”으로 반환한다.

4. Guardrails 노드: 결과에 민감한 용어가 포함되어 있지 않은지 확인한다. 예를 들어 PII나 욕설을 탐지한다.

5. If/Else 노드: 이상이 없으면 Then 경로로 “모든 요소가 적합함”이라는 메시지를 출력하고, 문제가 있는 경우 Else 경로로 넘어간다.

6. Agent 노드 (Fix Suggestions): 오류가 있는 경우, 수정 제안을 생성한다. 예를 들어 “버튼 색상을 #123456에서 #0987AB로 변경하여 WCAG 대비 기준을 충족하세요”와 같이 구체적인 수정안을 제시한다.

7. MCP 노드 (Microsoft Teams Send): 결과와 제안 내용을 디자이너가 속한 팀 채널로 전송한다. Microsoft Teams MCP 연결을 사용하고, 메시지에 디자이너 이름을 태그하여 알림을 준다.

실행: 시험용 Figma 파일을 지정하여 Preview 모드에서 실행한다. Agent Builder의 trace grader를 사용하여 여러 디자인 파일에 대한 평가 점수를 기록하고 학생들에게 자동 피드백을 제공한다.

3. 회사 지식 관리 Q&A 에이전트

목표: 사내 직원이 질문을 제출하면 질문의 종류를 분류하고, 공용 자료에서 답할 수 있는 질문은 공개된 데이터로 처리하고, 내부 지식이 필요한 경우 보안된 벡터 저장소에서 답변을 생성하도록 한다. 이는 정보 보안 훈련에도 사용될 수 있다.

설계 단계:

1. Start 노드: question_text를 입력으로 받는다.

2. Agent 노드 (Classify Agent): 입력 질문을 공용 또는 내부 카테고리로 분류한다. 프롬프트에는 “이 질문이 회사 정책, 제품 설명 또는 기밀 정보와 관련이 있는지 판단하세요”라는 지침을 넣는다.

3. If/Else 노드: 분류가 공용이면 Then 경로에서 일반적인 Q&A 에이전트를 호출하고, Else 경로에서는 내부 정보 처리 에이전트를 호출한다.

4. Agent 노드 (Public Q&A): 질문을 검색하고 인터넷에서 공개된 정보만 이용하도록 지침을 지정한다.

5. Agent 노드 (Internal Fact Finder): 내부 지식 베이스를 검색하도록 지시한 후, MPC 노드가 연결하는 File search 노드에서 벡터 저장소를 질의한다. 필요한 경우 input_as_text 변수와 함께 키워드만 전달한다.

6. Guardrails 노드: 응답에 PII나 민감한 정보가 포함되어 있지 않은지 검사한다. 실패하면 워크플로를 종료하고 사용자에게 안전 메시지를 전송한다.

7. Transform 노드: 응답을 구조화된 형태로 변환해 지속적인 학습에 사용할 수 있도록 한다[8].

8. Set state 노드: 이번 질문과 답변을 conversation_history 변수에 저장하여 후속 질문에서 맥락을 유지한다.

실행: Preview에서 여러 유형의 질문을 입력해 분기 로직이 제대로 작동하는지 확인한다. Trace graders를 사용해 각 답변의 정확도와 응답 시간 등을 평가할 수 있다.

결론: “초 단위”의 시대, 교육과 혁신의 기회

Agent Builder는 분명 자동화 도구 시장에 큰 변화를 불러왔다. 공식 문서에서 알 수 있듯, 사용자는 노드를 드래그하여 시각적으로 에이전트 워크플로를 설계하고, Preview를 통해 디버그하며, ChatKit 또는 자체 SDK 코드로 손쉽게 배포할 수 있다. 그러나 이는 기존 도구를 없애는 것이 아니라, 더 많은 사람들이 자동화를 경험하도록 문턱을 낮추는 것이다. 복잡한 분기 로직과 엔터프라이즈 수준의 신뢰성이 필요한 경우에는 여전히 n8n, Make, Zapier 같은 도구가 필요하다.

교사와 콘텐츠 크리에이터는 이러한 변화에서 큰 기회를 찾을 수 있다. Agent Builder를 활용하면 반복적인 업무를 자동화하고, 학생들에게 실제 에이전트 워크플로를 설계하는 경험을 제공할 수 있다. 위에서 살펴본 온보딩 에이전트, 디자인 감수, 지식 관리 Q&A 등은 그 가능성의 일부일 뿐이다. 앞으로 Agent Builder가 발전함에 따라, 우리는 더 복잡하고 창의적인 에이전트를 설계할 수 있을 것이다. 중요한 것은 도구 그 자체가 아니라, 도구를 사용해 해결하고자 하는 문제와 그 과정에서 배우는 사고 방식이다.

실질적이고 미래지향적인 시선으로, 우리는 이제 “몇 초 만에 에이전트를 만들 수 있는” 시대를 맞이했다. 하지만 속도보다 중요한 것은 방향이다. 에이전트가 업무를 대신 수행하는 동안 우리는 깊이 생각하는 인간으로서 더 가치 있는 일에 몰두할 수 있다. 그 길 위에서 Agent Builder는 단순한 도구가 아니라, 교육과 혁신을 위한 새로운 서사시를 여는 펜이다.