OpenAI가 시각적 드래그앤드롭 인터페이스로 AI 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있는 Agent Builder를 공개했습니다. 코딩 없이 노드를 연결해 프로토타입을 만들고, 그대로 프로덕션에 배포할 수 있는 통합 환경이 핵심입니다.
핵심 포인트:
- 드래그앤드롭으로 끝나는 워크플로우: Input, Logic, Tool Call, LLM, Memory, Output 6가지 노드를 연결해 에이전트 플로우를 구성. 코드 한 줄 없이 실시간 프리뷰로 바로 테스트
- MCP와 ChatKit으로 즉시 배포: Model Context Protocol로 외부 도구를 표준화된 방식으로 연결하고, ChatKit 위젯으로 웹앱에 임베딩. 프로토타입과 프로덕션 사이의 간극 제거
- 그래프 안에 녹아든 보안 장치: Deny lists, approval gates, response checks가 일반 노드처럼 워크플로우에 배치돼 테스트와 검토 단계에서 한눈에 파악 가능
캔버스 위에서 완성되는 에이전트 아키텍처
Agent Builder의 핵심은 캔버스입니다. 한 화면에 전체 워크플로우가 펼쳐지고, 노드는 각 단계를, 엣지는 전환 로직을 나타냅니다.
6가지 노드 타입이 전부입니다. Input은 사용자 메시지나 이벤트 페이로드를 받고, Logic은 불리언이나 패턴 매칭으로 플로우를 분기시킵니다. Tool Call은 프로토콜 경계를 넘어 외부 함수나 API를 호출하고, LLM은 선택한 모델에 프롬프트를 전달해 구조화된 출력이나 자유 형식 응답을 반환합니다. Memory는 나중 단계를 위한 상태를 읽고 쓰며, Output은 최종 응답을 생성하거나 이벤트를 발생시킵니다.
각 노드는 작고 집중된 설정 패널을 갖고 있어 복잡한 설정 화면을 뒤지지 않아도 됩니다. 에디터 안에 프리뷰 러너가 내장돼 있어 탭을 전환하지 않고도 동작을 확인할 수 있습니다.
이 구조는 고객 지원 봇, 데이터 조회, 가벼운 자동화처럼 한 화면에서 처음부터 끝까지 흐름을 파악해야 하는 작업에 잘 맞습니다. 실제로 OpenAI가 제공하는 템플릿은 지원 업무, 콘텐츠 생성, 리서치, 내부 자동화를 다룹니다. 템플릿은 그냥 일반 플로우라 편집하고 확장하거나 버릴 수 있습니다. 발판으로 쓰기엔 유용하지만 처방전은 아닙니다.
MCP로 도구를 연결하고 ChatKit으로 배포하기
통합 측면에서 Agent Builder는 OpenAI 스택과 긴밀하게 연결됩니다. MCP(Model Context Protocol)는 도구 호출을 위한 표준 프로토콜입니다. 인자와 결과에 대한 스키마를 정의하면 에이전트가 외부 시스템과 대화할 수 있습니다.
MCP는 ‘AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트’라는 비유로 설명됩니다. USB-C가 다양한 주변기기를 연결하는 표준 방식을 제공하듯, MCP는 AI 모델이 서로 다른 데이터 소스와 도구에 접근하는 표준 방법을 제공합니다. 파일시스템, HTTP 엔드포인트, 커넥터 기반 서비스 모두 MCP를 통해 에이전트에 노출됩니다.
ChatKit 위젯은 에디터에서 만든 에이전트 UI를 웹 애플리케이션에 임베딩할 수 있게 해줍니다. 별도의 프론트엔드 구축 없이 에이전트를 실제 사용자에게 전달할 수 있습니다. OpenAI API에 직접 접근할 수 있고, 에디터에서 한 번의 클릭으로 호스팅된 런타임에 배포됩니다.
결과적으로 프로토타입과 클릭 가능한 제품 사이의 접착제 코드가 줄어듭니다. 아이디어를 테스트하고, 수정하고, 사용자에게 보여주는 사이클이 빨라집니다.
워크플로우 안에 배치되는 안전장치
보안과 제약 측면에서 Agent Builder는 실행을 제어하는 제약 조건을 지원합니다. Deny lists는 특정 데이터 소스나 HTTP 타겟을 차단하고, approval gates는 사용자가 작업을 승인할 때까지 실행을 일시 중지시킵니다. Response checks는 콘텐츠 정책을 위반하는 출력을 거부합니다.
특별한 점은 이런 제약 조건이 그래프 안에 일반 노드처럼 배치된다는 겁니다. 테스트 중에 쉽게 이해할 수 있고 코드 리뷰 시 diff로 확인할 수 있습니다. 보안 정책이 워크플로우와 분리되지 않고 시각적으로 통합돼 있어 실수로 빠뜨릴 위험이 줄어듭니다.
예를 들어 고객 데이터를 다루는 워크플로우에서 특정 API 호출 전에 approval gate 노드를 배치하면, 민감한 작업이 실행되기 전 반드시 검토 단계를 거치게 됩니다. 이 로직은 코드에 숨겨진 조건문이 아니라 플로우차트 상의 명시적인 단계로 나타납니다.
프로토타입에서 프로덕션까지, 그리고 그 너머
Agent Builder는 명확한 타겟을 갖고 있습니다. 코드로 커밋하기 전에 동작을 그래프로 프로토타이핑하려는 팀입니다. 처음부터 시작한다면 템플릿이 도움이 됩니다. 오늘 제공되는 템플릿은 지원 업무, 콘텐츠 생성, 리서치, 내부 자동화를 다룹니다.
하지만 복잡한 프로덕션 시스템으로 확장할 때는 한계가 있습니다. VoltAgent 같은 오픈소스 TypeScript 프레임워크는 서브 에이전트 오케스트레이션, 메모리 어댑터, 재시도 로직, 트레이싱, 에러 핸들링, 타입 안전성을 제공합니다. Agent Builder로 워크플로우를 검증한 뒤 VoltAgent로 옮겨 프로덕션급 기능을 추가하는 식의 하이브리드 접근도 가능합니다.
프로토타이핑 단계에서는 Agent Builder가 속도를 줍니다. 아이디어를 빠르게 시각화하고 팀원들과 공유하며 사용자 피드백을 받을 수 있습니다. 간단한 자동화나 내부 도구라면 Agent Builder만으로도 충분할 수 있습니다. 하지만 규모가 커지고 커스터마이징 요구가 늘어나면 코드 기반 프레임워크로 전환하는 게 자연스러운 수순입니다.
중요한 건 선택지가 생겼다는 점입니다. 노코드로 시작해 필요에 따라 코드로 내려가거나, 처음부터 코드로 시작하되 Agent Builder로 동작을 시각화할 수 있습니다. 도구 간 경계가 희미해지면서 프로토타입과 프로덕션 사이의 거리도 줄어들고 있습니다.
참고자료:
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