AI 에이전트 워크플로우 오픈소스 프레임워크 비교 보고서

핵심 요약 (Executive Summary)

AI 에이전트 및 자동화 워크플로우를 구성하기 위한 UI 기반 오픈소스 프레임워크들을 분석했습니다. 이 보고서는 각 프레임워크의 비용/라이선스, 자체 호스팅 여부, 사용 난이도, 기술 스택, 커뮤니티 규모, 커스터마이징 난이도, 상업적 사용 가능성, 보안, 확장성, 통합성 등을 비교합니다. 주요 결과로, 개발자 친화적이면서 확장성이 높은 도구로는 n8n과 Windmill을 추천하며, 비개발자도 쉽게 사용할 수 있는 도구로는 Activepieces와 Make가 두각을 나타냈습니다. AI 에이전트 및 LLM 활용에는 Dify, Langflow/Flowise, Botpress 등이 특화되어 있습니다. 마지막으로, 조직의 목적에 따라 가장 적합한 프레임워크를 선택할 것을 제안합니다 (예: 내부 자동화에는 Activepieces, AI 챗봇 구축에는 Botpress 등).

비교 대상 프레임워크 목록 및 개요

다음 오픈소스 프레임워크들을 비교 대상으로 선정하였습니다 (Node-RED는 제외). 각 항목에는 프레임워크의 간략 설명과 GitHub 링크를 포함합니다.

n8n – 시각적 워크플로우 자동화 도구. 400개 이상의 통합을 제공하며 (예: Slack, DB, API 등) 낮은 코드로 복잡한 자동화를 구현할 수 있습니다. 자체 호스팅 가능하며, Node.js/TypeScript로 구축되었습니다. (GitHub: n8n-io/n8n)
Make (Integromat) – 상용 클라우드 워크플로우 자동화 플랫폼. 코딩 없이도 다양한 서비스 연결이 가능하며(Zapier와 유사), 시각적 인터페이스가 직관적입니다. 오픈소스가 아니며 자체 서버 설치는 불가능하지만, 비개발자 친화적인 설계와 다양한 템플릿을 제공합니다. (공식 사이트: make.com)
Activepieces – 오픈소스 노코드 자동화 플랫폼. Zapier 대안으로 개발되었으며, MIT 라이선스의 커뮤니티 버전을 제공하고 엔터프라이즈 기능은 상용 라이선스입니다. 200개 이상의 “피스(Piece)”로 불리는 커넥터를 제공하며, 자체 호스팅 및 브랜딩 커스터마이징을 지원합니다. (GitHub: activepieces/activepieces)
Dify – 오픈소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼. 에이전트, RAG(Relevance-Augmented Generation) 파이프라인, 플러그인을 통합하여 생성형 AI 앱을 구축할 수 있습니다. Apache 2.0 기반 라이선스(일부 조건 추가)를 따르며, 멀티테넌트 SaaS로 활용시 상업 라이선스가 필요합니다. Python 백엔드 및 React 기반 UI로 구성되어 있으며, 플러그인 마켓플레이스를 통한 확장이 가능합니다. (GitHub: langgenius/dify)
Langflow – LangChain 기반의 로우코드 AI 워크플로우 빌더. 개발자를 위해 설계되었으며, Python으로 구동되고 완전한 오픈소스(MIT)입니다. 직관적인 웹 인터페이스를 통해 LLM 체인, 프롬프트, 벡터스토어 등을 시각적으로 구성할 수 있고, 에이전틱(agentic) 애플리케이션과 RAG 파이프라인 구축에 활용됩니다. (GitHub: langflow-ai/langflow)
Flowise – LangChainJS 기반의 드래그앤드롭 LLM 앱 빌더. Node.js/TypeScript로 구현되었고 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있습니다. 대화형 에이전트, 프롬프트 체인 등을 수 분 내 구성할 수 있고, 클라우드 배포용 템플릿도 제공합니다. 2023년에 등장하여 빠르게 성장한 커뮤니티를 보유합니다. (GitHub: FlowiseAI/Flowise)
Botpress – AI 챗봇/에이전트 올인원 플랫폼. 오래전부터 챗봇 플랫폼으로 유명하며, 최근 GPT/LLM 통합 허브로 발전했습니다. 최신 버전은 오픈소스로 공개되어 있으며 (MIT 라이선스 추정) (botpress/LICENSE at master · botpress/botpress · GitHub), 다양한 메신저 채널(Slack, MS Teams 등) 연동과 플러그인, 그리고 개발자용 SDK/CLI를 제공합니다. 클라우드 서비스도 제공하며, 초보자도 시각적으로 대화 플로우를 만들 수 있습니다. (GitHub: botpress/botpress)
LLMStack (Promptly) – 멀티에이전트 노코드 LLM 워크플로우 플랫폼. 여러 LLM과 도구를 연결해 맞춤 AI 에이전트와 챗봇을 구축하며, Slack/Discord 등을 트리거로 사용해 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있습니다. Django(파이썬) 기반 백엔드와 React 프런트엔드로 구성되었으며, 소스 사용은 가능하지만 SaaS 형태로 타인에게 제공은 제한됩니다. (GitHub: trypromptly/LLMStack)
Automatisch – Zapier 오픈소스 대안으로 개발된 워크플로우 자동화 툴. Slack, GitHub, Twitter 등 다양한 서비스 연계를 지원하며, AGPL 3.0 라이선스로 공개된 커뮤니티 에디션과 엔터프라이즈 전용 모듈로 구성된 오픈코어 모델입니다. Docker로 손쉽게 배포해 무제한 작업을 자체 서버에서 실행할 수 있고, GDPR 등 데이터 준수 요구 사항이 높은 환경에서 유용합니다. (GitHub: automatisch/automatisch)
Windmill – 개발자 중심의 오픈소스 워크플로우 엔진 및 내부 툴 플랫폼. Python, TypeScript, Go, Bash, SQL 스크립트를 자동으로 웹 UI, API, 크론 작업으로 바꾸고 이를 조합해 워크플로우를 구성합니다. Rust로 구현된 고성능 엔진을 기반으로 하며, Retool 및 Temporal의 오픈소스 대안으로 언급됩니다. 자체 호스팅과 확장이 자유롭고, Role/권한 관리 및 상용 지원(SSO 등)을 위한 엔터프라이즈 옵션도 제공합니다. (GitHub: windmill-labs/windmill)
OpenBlocks – 오픈소스 Retool 대안으로, 내부 대시보드나 도구를 로우코드로 구축할 수 있는 플랫폼입니다. 50+개의 기본 UI 컴포넌트를 드래그앤드롭하여 React와 유사한 애플리케이션을 만들고, PostgreSQL, MongoDB, REST API 등 다양한 데이터 소스와 연계할 수 있습니다. AGPL 3.0 라이선스로 공개되어 있으며, 모듈식 컴포넌트 공유, RBAC 권한관리, 이력 관리 등의 기능을 갖추고 있습니다. (GitHub: openblocks-dev/openblocks)

비교 항목별 주요 내용

비용 및 라이선스 (상업적 사용 가능 여부 포함)

n8n – 소스 사용(SUL) 라이선스로 내부 비즈니스 용도 및 개인용도는 무료이며 자유롭게 수정/배포 가능합니다. 다만 n8n 기능에 의존하는 상업 SaaS나 재판매는 제한되어 있어, 화이트라벨/임베드 용도로 사용하려면 엔터프라이즈 라이선스가 필요합니다. 클라우드 서비스(n8n.cloud) 유료 플랜도 제공하지만, 자체 호스팅시 라이선스 비용은 없습니다.
Make – 상용 SaaS로 무료 플랜(제한적 실행 횟수)과 유료 구독(예: 월 ~$9부터 플랜 제공)이 있습니다. 오픈소스가 아니므로 소프트웨어 라이선스 비용 대신 서비스 이용료를 지불하며, 상업적 사용은 Make 플랫폼 내에서만 가능합니다 (자체 설치 불가).
Activepieces – 커뮤니티 에디션은 MIT 라이선스로 완전 무료/오픈소스이며 상업적으로도 사용 가능합니다. 자체 호스팅시 무제한 작업도 무료이며, 소스 코드 수정/재배포에도 제약이 없습니다. 엔터프라이즈 기능(SSO 등)은 상업 라이선스로 제공되어, 해당 모듈을 사용하려면 별도 라이선스 비용이 발생합니다.
Dify – Apache 2.0 수정 라이선스로 공개되어 있으며, 개인/기업이 자체 앱 개발에 사용하는 것은 무료입니다. 그러나 멀티테넌트 서비스로 운영하거나 Dify UI의 로고/저작권 표시를 제거하는 것은 금지되어 있으며, 이러한 목적으로는 상업 라이선스를 취득해야 합니다. 즉, 내부 프로젝트에 활용은 무료이지만, Dify를 기반으로 한 유료 서비스 제공은 제약이 있습니다.
Langflow – MIT 라이선스로 완전 무료이며 상업적 사용에도 제한이 없습니다. 기업 내부 도구로 활용하거나 제품에 임베드하여 배포해도 라이선스 문제가 없으며, 비용은 자체 인프라 운영 비용만 고려하면 됩니다.
Flowise – Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있어, 상업적 프로젝트에 자유롭게 활용 가능합니다. 오픈소스 커뮤니티 버전은 무료이며, 기업 대상 엔터프라이즈 플랜(SSO, 온프레미스 지원 등)은 별도 컨택이 필요한 구조입니다.
Botpress – Botpress v12까지는 AGPL 등으로 제공되었으나, 최신 Botpress는 MIT 라이선스로 전환하여 오픈소스로 개방했습니다 (botpress/LICENSE at master · botpress/botpress · GitHub). 따라서 자체 호스팅 및 커스터마이징에 비용 없이 사용 가능하며, Botpress Cloud를 통한 호스팅만 사용량 기반 과금됩니다. 상업적 프로젝트에 Botpress를 임베드하거나 재판매하는 것도 라이선스상 문제가 없습니다.
LLMStack – 소스 가용(SAL) 라이선스로 공개되어, 내부 사용은 무료이지만 제3자에게 호스팅 서비스로 제공하는 행위는 제한됩니다. 즉, 회사 내부에서 이 도구를 사용해 애플리케이션을 개발/운영하는 것은 가능하나, 이를 멀티테넌트 SaaS로 만들어 외부 고객에게 제공하려면 별도 허가(상업 라이선스)가 필요합니다.
Automatisch – AGPL 3.0 라이선스로 커뮤니티 에디션이 공개되어 있어 자체 호스팅 무료입니다. AGPL 특성상 네트워크越 사용자에게 서비스를 제공하는 경우 포크한 코드 공개의무가 있지만, 상업적 이용 자체를 금하지는 않습니다. 엔터프라이즈 전용 모듈은 별도 라이선스가 필요하며, 해당 모듈을 사용하지 않고도 핵심 기능은 모두 이용 가능합니다.
Windmill – Windmill 커뮤니티 에디션은 소스 공개 + AGPL 3.0 이중 라이선스 구조입니다. 자체 사용은 무료이며, 소스코드 공개를 전제로 서비스를 제공할 수도 있습니다. 만약 Windmill을 기반으로 폐쇄 소스 상업 서비스를 운영하려면 Windmill Labs로부터 상업 라이선스를 구매해야 합니다 (GitHub - windmill-labs/windmill: Open-source developer platform to power your entire infra and turn scripts into webhooks, workflows and UIs. Fastest workflow engine (13x vs Airflow). Open-source alternative to Retool and Temporal.).
OpenBlocks – AGPL 3.0 라이선스로 완전 오픈소스입니다. 따라서 상업적 이용은 자유이지만(코드 공개 조건 준수), 오픈소스 특성상 공식 클라우드 서비스는 없고 자체 호스팅하여 사용합니다. 비용은 서버 인프라와 유지보수 인력에 한정되며, 라이선스 비용은 없습니다.

요약: 비교 대상 대부분은 오픈소스이므로 자체 호스팅 비용만 고려하면 됩니다. n8n, LLMStack 등 몇몇은 “공정 코드” 또는 “소스 공개” 라이선스 형태로 상업적 재판매/서비스 제공에 제한을 두고 있으므로, 내부용으로는 문제가 없으나 **고객 대상 솔루션에 임베드할 경우 라이선스 검토가 필요】합니다. Activepieces, Langflow, Flowise, Botpress 등은 비교적 관대한 오픈소스 라이선스(MIT/Apache)로 상업 프로젝트에 활용하기 적합합니다.

Self-Hosting (자체 호스팅) 가능 여부

n8n – Docker 컨테이너, AWS AMI 등 다양한 방식으로 자체 호스팅할 수 있습니다. 커뮤니티 에디션 자체 호스팅시 실행 흐름/작업량 제한이 없고, 데이터베이스(PostgreSQL 등)를 연결해 영구 저장합니다.
Make – 자체 호스팅 불가합니다. Make는 클라우드 서비스 전용이므로, 온프레미스나 사설망 환경에 설치하여 사용할 수 없으며 인터넷을 통해 SaaS에 접속해야 합니다.
Activepieces – 100% 자체 호스팅 가능하도록 설계되었습니다. Docker 이미지로 쉽게 배포할 수 있고, Kubernetes 차트도 제공됩니다. 자체 호스팅시 API 사용량이나 실행 제한 없이 자유롭게 운용할 수 있어 Zapier 대비 비용 효율적입니다.
Dify – 자체 설치형으로 공개되어 있으며, Python 3.12 환경에서 서버를 구동할 수 있습니다 (Start with Local Source Code - Dify.AI). 공식 Docker 컴포즈 파일도 있어 배포가 비교적 간단하며, 모든 데이터와 모델 키를 자체 인프라에 보관 가능합니다.
Langflow – 자체 호스팅이 기본이며, pip install langflow 혹은 Docker로 로컬/서버에 배포하여 웹 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 모든 설정과 데이터는 사용자가 관리하며 인터넷 연결 없이도 구동 가능합니다.
Flowise – Node.js 환경에서 자체 호스팅하는 구조입니다. Docker 이미지, Helm 차트, AWS Marketplace VM 등 배포 옵션이 다양하며, 클라우드 매니지드 서비스는 제공되지 않습니다.
Botpress – 자체 호스팅 가능합니다. Botpress는 오래전부터 온프레미스 지원을 해왔으며, v12는 독립 실행형 바이너리로, 최신은 Docker로 배포할 수 있습니다. 다만 Botpress 팀이 제공하는 클라우드(Studio.botpress.cloud)를 선택적으로 사용할 수도 있습니다.
LLMStack – 자체 인프라에 설치하여 사용하도록 안내되어 있습니다. pip install llmstack로 설치 후 Docker 종속 작업을 수행하면 로컬호스트에서 서비스가 뜨며, 조직별 워크스페이스를 구성할 수 있습니다. 공식 클라우드 서비스(프로젝트명 Promptly)도 존재하지만, 기업은 코드를 내려받아 자체 운용하는 편이 보안상 더 선호됩니다.
Automatisch – 자체 호스팅을 강력히 지원합니다. 저장소 클론 후 docker compose up만으로 서비스가 기동되며, 기본 관리자 계정도 내장돼 있습니다. Automatisch.cloud라는 호스팅 서비스도 있지만 핵심 기능은 자가 운영으로 모두 이용 가능합니다.
Windmill – 자체 서버에 설치하여 사용하며, 관리형 클라우드 서비스도 현재는 없습니다. Docker 배포나 AWS Marketplace(엔터프라이즈 에디션) 등을 통해 손쉽게 인프라에 설치할 수 있고, 필요에 따라 코드 컴파일하여 사용자가 빌드할 수도 있습니다.
OpenBlocks – 자체 호스팅 전용입니다. Docker로 배포하거나 Heroku, Railway 등 PaaS에 설치할 수 있는 템플릿을 제공하며, 웹 브라우저에서 접속해 조직 단위로 내부툴을 작성/공유하는 구조입니다.

사용자별 난이도 (개발자 vs 비개발자 친화도)

n8n – 개발자 친화적인 도구입니다. JavaScript로 커스텀 함수를 작성하거나 복잡한 API 통신을 설정할 수 있어 유연성이 높지만, 비개발자에게는 다소 난이도가 있습니다. 기본적인 드래그앤드롭 UI는 제공되나 고급 워크플로우 구현에는 코딩 지식이 필요한 편이며, 셋업/운영에도 기술적 이해가 요구됩니다.
Make – 비개발자 친화적으로 UI/UX가 설계되어 있어, 마케팅/기획자 등도 블록을 조합해 시나리오를 구축하기 쉽습니다. 많은 서드파티 앱에 대한 사전 정의된 템플릿과 연결 UI를 제공하여 진입장벽이 낮습니다. 고급 활용에서는 JSON 편집이나 배열 처리 등 논리 설정이 필요하지만, 전반적으로 Zapier와 유사한 쉬운 사용성을 갖습니다.
Activepieces – Non-Developer Friendly 노코드 툴로, 드래그앤드롭 인터페이스가 직관적이며 초급 사용자도 간단한 자동화를 구성할 수 있습니다. 전문 개발자 아닌 현업팀도 쉽게 쓸 수 있도록 UI가 단순하고 템플릿이 제공되지만, 반대로 세밀한 커스터마이징 면에서는 제약이 있어 개발자는 답답할 수 있습니다.
Dify – 개발자와 기획자 모두 활용 가능한 플랫폼입니다. UI에서 프롬프트 시나리오나 워크플로우를 구성하는 노코드 기능을 제공하면서도, 필요하면 코드 노드(Python/Node.js)를 추가해 데이터 가공 등의 로직을 구현할 수 있습니다 (Code Execution | Dify). 단, Dify는 주로 LLM 애플리케이션을 대상으로 하므로, 일반적인 업무 자동화보다는 AI 응용에 특화되어 있습니다. AI 도메인 이해가 없는 비개발자에겐 초기 개념 학습이 필요할 수 있습니다.
Langflow – 개발자 지향 로우코드 도구입니다. LangChain 라이브러리를 쓰면서 UI로 편의만 더한 것이므로, 프롬프트 엔지니어링이나 LLM 체인 개념을 이해한 개발자에게 적합합니다. 반면 비개발자가 사용하기에는 어려운 용어와 개념(예: 에이전트, 벡터스토어 설정 등)이 많습니다. Python 코드를 직접 짜는 것보다 쉽게 체인을 만들 수 있다는 장점은 있지만, 여전히 사용자는 기술 배경을 갖춰야 합니다.
Flowise – 비개발자도 접근 가능한 LLM 워크플로우 빌더를 지향합니다. 웹에서 시각적으로 노드를 연결하여 대화봇이나 질문응답 플로우를 만들 수 있으며, UI 구성이 비교적 단순합니다. 예제를 통한 학습 곡선도 완만한 편입니다. 하지만 고급 기능(예: 프롬프트 튜닝, 메모리 제어)을 활용하려면 LangChainJS에 대한 이해가 도움이 되므로, 최고의 성능을 내려면 개발자의 튜닝이 필요할 수 있습니다.
Botpress – 양쪽 모두 친화적입니다. 시각적 대화 시나리오 빌더를 통해 비개발자도 FAQ 챗봇 등을 설계할 수 있고, 개발자는 Botpress SDK로 세밀한 컨트롤을 할 수 있습니다. Botpress Studio 인터페이스는 대화 흐름을 블록 다이어그램으로 표현하여 비기술직도 사용 가능하며, 동시에 JS 코드로 커스텀 액션을 삽입하거나 NLU 모델을 조정하는 등 개발자 기능도 풍부합니다.
LLMStack – 노코드 지향으로, 비개발자도 UI에서 워크플로우(“AI 체인”)를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 슬랙 명령 → 사내 데이터 쿼리 → 결과 요약 → 응답 생성 같은 여러 LLM 호출 단계를 UI로 연결합니다. 다만 제품 자체가 비교적 신생이어서 UX가 세련되진 않았고, 사용자가 AI 체인의 구조를 이해해야 활용이 가능하므로 완전 초심자보다는 기술에 관심있는 기획자/분석가에게 맞습니다.
Automatisch – 비개발자 친화적인 워크플로우 빌더입니다. Zapier를 써본 사람이라면 쉽게 적응할 수 있는 인터페이스로, 코딩 없이 아이콘화된 서비스들을 연결해 업무 자동화를 할 수 있습니다. UI와 UX가 n8n보다 단순해서 초보자도 접근성이 높지만, 코드 조각 기능이 상대적으로 부족해 복잡한 변환은 어려울 수 있습니다.
Windmill – 개발자 전용에 가까운 도구입니다. “로우코드” 플랫폼이라 소개되지만, 실제로는 코드 작성이 중심인 환경입니다. Python/TS 등의 스크립트를 작성하면 UI와 API가 자동 생성되는 방식이므로, 프로그래밍에 익숙한 개발자는 생산성이 높아지는 반면 비개발자는 사용할 수 없습니다. 요약하면, 개발 역량이 있는 엔지니어 팀을 위한 강력한 도구입니다 (Jenkins나 Temporal 대안으로 언급됨).
OpenBlocks – 개발자 및 기술 파워유저 친화적입니다. 표면적으로는 UI 컴포넌트를 배치하여 내부 업무툴을 만들 수 있어 비개발자도 구성 가능해 보이지만, 실제로는 DB 쿼리 작성, JS 코드로 데이터 가공 등 기술적 작업이 필요합니다. 따라서 사내 개발자나 데이터 애널리스트 등이 신속히 CRUD 웹앱을 만들기 좋은 도구이며, 완전 비개발자보다는 SQL/웹 이해가 있는 사용자에게 적합합니다.

요약: Make나 Activepieces, Automatisch는 프로그래밍 지식이 없는 현업 사용자도 비교적 쉽게 다룰 수 있고, n8n이나 Windmill은 개발자에게 강력하지만 비개발자에게는 진입장벽이 있습니다. **AI 특화 도구(Dify, Langflow 등)**는 기본적인 사용은 GUI로 가능하나, 효과적인 활용을 위해서는 AI 개념과 기술 배경이 어느 정도 필요합니다.

기술 스택 (구현 기술 및 호환성)

n8n – Node.js + TypeScript로 작성되었습니다. 프런트엔드는 Vue.js 기반이며, 백엔드에서 익스프레스 서버를 띄워 워크플로우를 실행합니다. JavaScript 확장에 최적화되어 있어, 커스텀 함수나 신규 노드를 TS/JS로 구현합니다. Python이나 Java 코드를 직접 실행할 수는 없지만, HTTP 요청 노드를 통해 외부 Python/Java 서비스와 연동할 수 있습니다.
Make – Make의 내부 구현은 공개되지 않았으나, 클라이언트 사이드는 웹(JS)으로 동작하며 서버는 클라우드 상에서 .NET 기반으로 추정됩니다. React/Node/Python/Java 등과의 호환성은 주로 웹훅, API 통신으로 이뤄지며, 다양한 언어로 작성된 애플리케이션이 Make의 API를 호출하거나 반대로 Make 시나리오에서 HTTP 모듈로 외부 API를 호출하는 식으로 통합합니다.
Activepieces – TypeScript 기반 오픈소스 프로젝트로, Node.js 런타임에서 실행됩니다. UI 프레임워크는 Angular를 사용하며(React로 재구현 중이라는 커뮤니티 언급 있음), “Pieces”라는 통합 모듈들은 npm 패키지 형태의 TS 코드입니다. React나 Java Spring 등 외부 시스템과는 REST API 및 Webhook으로 연계할 수 있으며, Activepieces 자체를 웹앱에 임베드(플로우 빌더 위젯 형태)하는 기능도 제공해 타 애플리케이션과 통합이 가능합니다.
Dify – Python + TypeScript 혼합 스택입니다. 서버 사이드는 Python FastAPI와 Langchain 등을 활용하고, 프론트엔드는 Next.js(React)를 사용합니다. 워크플로우 내에서 Python 및 Node.js 코드를 실행하는 Sandbox를 내장하여 데이터 처리에 활용할 수 있습니다 (Code Execution | Dify) (DifySandbox | Dify). 또한 HTTP API를 통해 외부 애플리케이션(예: React 웹앱)이 Dify에 질의하여 결과를 받을 수 있어, 자사 애플리케이션 백엔드로 통합할 수 있습니다.
Langflow – Python으로 개발되었으며, FastAPI 웹서버와 React 기반 프런트엔드로 구성됩니다. LangChain(PyPI)를 백엔드에서 불러와 체인을 실행하고, 웹 UI는 Drag&Drop을 위해 react-flow 등의 라이브러리를 활용합니다. Langflow가 생성한 체인은 API 엔드포인트로 호출 가능하므로, 외부 시스템(예: Java 백엔드)도 HTTP를 통해 Langflow 워크플로우를 사용할 수 있습니다.
Flowise – Node.js + TypeScript로 구현되었고, LangChain.js를 핵심으로 활용합니다. Frontend는 Next.js(React) 기반입니다. JavaScript/TypeScript 환경에 최적화되어 있으므로, Node.js 애플리케이션과 긴밀하게 연동하거나 NPM 패키지를 활용한 확장이 용이합니다. REST API도 제공하여 Python/Java 애플리케이션이 Flowise의 LLM 플로우를 호출할 수 있습니다.
Botpress – Node.js + TypeScript 풀스택으로 작성되었습니다. Botpress v12는 모노리포지토리 구조 (NestJS 백엔드, React Admin UI)였으며, 최신 Botpress는 경량화된 코어와 클라우드 API로 구성되어 있습니다. 개발자는 **Botpress SDK (Node 패키지)**를 통해 봇 로직을 코드로 작성하거나, REST/Websocket API를 통해 외부 앱(예: 기존 React 웹사이트)에 챗봇을 통합할 수 있습니다. 또한 Botpress가 제공하는 Webchat UI 컴포넌트를 웹사이트에 임베드하여 쉽게 챗봇 인터페이스를 넣을 수 있습니다.
LLMStack – Django (Python) 백엔드 + React 프런트엔드 아키텍처입니다. Python 기반이므로 사내 기존 Python 시스템이나 AI 라이브러리와 호환성이 좋습니다. 예를 들어, 조직 내부의 NLP 모듈(Python)과 연동하거나, pandas 등으로 데이터 가공 후 LLMStack 체인에 전달하는 식의 통합이 쉽습니다. 비Python 환경과는 REST API로 통신하며, Slack/Discord 봇 등은 LLMStack이 자체 제공하는 통합 기능을 활용합니다.
Automatisch – Node.js + TypeScript로 작성되었고, 프런트엔드는 Next.js(React)를 사용합니다. 따라서 n8n과 유사하게 JS 생태계와 잘 맞습니다. API 호출, 웹훅 수신, DB 연결 등 대부분의 기능이 Node 환경에서 구현되어 있으며, 자바(Spring)나 파이썬 서버와는 HTTP/Webhook을 통해 상호작용합니다.
Windmill – Rust + WebAssembly 기반의 엔진입니다. Rust 런타임이 Python, TypeScript(Deno), Go, Bash 코드를 WASM으로 샌드박싱하여 실행하며, 웹 IDE 및 UI는 Sveltekit으로 구현되었습니다. 여러 언어를 지원하므로 기존 코드 재사용성이 높고, 예를 들어 Java(Spring) 서비스는 Windmill에서 제공하는 REST API 또는 DB연결을 통해 통합할 수 있습니다. Windmill은 자체 HTTP/WS API를 열어두어, 외부 시스템이 Windmill에 작업 실행 요청을 보내거나 결과를 가져갈 수 있습니다.
OpenBlocks – JavaScript/TypeScript 풀스택 (Node.js + React)입니다. 서버는 NestJS(추정)로 구성되었고, 프론트엔드에서 50+ 컴포넌트를 제공하는 **React 라이브러리(Openblocks SDK)**를 사용합니다. React로 커스텀 컴포넌트를 만들어 SDK에 등록할 수 있어 React 생태계와 호환성이 뛰어납니다. OpenBlocks 페이지 자체를 React 컴포넌트로 임베드하는 기능도 지원되어 기존 React 웹앱에 내부툴 페이지를 통합할 수 있습니다. 외부 DB나 API 호출은 백엔드 모듈 또는 프론트엔드의 JS로 처리합니다.

요약: 대부분 최신 웹기술(Node/React/Python 등)로 작성되어 기존 시스템과 연계가 수월합니다. Node.js 기반인 n8n, Activepieces, Flowise, Automatisch 등은 JavaScript/TypeScript 확장에 유리하며, Python 기반인 Dify, Langflow, LLMStack 등은 Python AI 라이브러리나 Django 생태계와 잘 맞습니다. Rust 기반 Windmill은 다언어 지원으로 이질적인 환경 연결에 강점이 있고, OpenBlocks는 내장 SDK로 React 컴포넌트 확장을 제공하는 등 호환성 측면에서 큰 문제 없이 기업 기존 기술 스택과 통합할 수 있습니다.

커뮤니티 규모 및 활성도

n8n – 매우 큰 커뮤니티를 보유하고 있습니다. GitHub 스타 7만5천개 이상으로 상위 0.01% 프로젝트에 속하며, 포럼과 Discord에 활발한 사용자층이 있습니다. 매달 다수의 커뮤니티 노드가 추가되고, 문서와 튜토리얼도 풍부합니다. 안정성과 기능 면에서 커뮤니티 피드백 반영이 잘 되고 있으며, 기업 사용자 사례도 많습니다.
Make – 오픈소스는 아니지만, Integromat 시절부터 마케팅/비개발자 층에서 인지도가 높고 사용자 커뮤니티(페이스북 그룹 등)가 형성되어 있습니다. 공식 지원팀이 적극적이며, 시나리오 마켓/템플릿 공유 등으로 사용자들이 정보를 교환합니다. 다만 오픈소스 커뮤니티와 같은 코드 기여 문화는 없습니다.
Activepieces – 급성장 중인 커뮤니티입니다. GitHub 스타 약 1.3만개 수준이며, Discord 채널과 포럼에서 사용자들이 피드백을 주고 있습니다. 2023년에 본격 출시되어 n8n 대비 역사는 짧지만, **커뮤니티 기여로 전체 피스(Piece)의 60%**를 달성하는 등 오픈소스 참여도가 높습니다. 문서화도 양호하고, Zapier 사용자들을 끌어들이며 커뮤니티 규모가 꾸준히 커지고 있습니다.
Dify – 아주 큰 관심을 받은 신규 프로젝트입니다. GitHub 스타 9만+를 기록하며 폭발적인 주목을 받았고, 중국을 포함한 글로벌 커뮤니티에서 토론이 활발합니다. 오픈소스 채택 기업 사례와 튜토리얼이 Medium 등에 공유되고 있으며, Slack/Discord 등의 공식 커뮤니티도 운영됩니다. 출시 후 적극적인 업데이트(v1.2 등)로 신機能을 빠르게 도입하고 있습니다.
Langflow – 초대형 커뮤니티 인기를 얻었습니다. GitHub 스타 5만개 돌파로 LangChain 사용자들 사이에 표준 도구로 자리잡았고, 매일 수천 명의 활성 사용자가 있는 것으로 보고되었습니다. 공식 문서와 블로그, Medium 튜토리얼 등이 많으며, 버그 대응이나 기능 개선에 오픈소스 커뮤니티가 기여하고 있습니다. 대규모 유저 풀 덕분에 질의응답 리소스도 풍부합니다.
Flowise – 빠르게 성장하는 커뮤니티를 형성했습니다. 2023년 초 등장 이후 GitHub 스타 1.2만여 개를 확보했고, Reddit/Hacker News에서 많은 언급이 있었습니다. Discord 채널에서 사용법 질의와 개선 제안이 활발하며, LangChainJS 커뮤니티와도 교류가 있습니다. 주요 기여자는 개발 로드맵을 투명하게 공유하여 신뢰를 얻고 있습니다.
Botpress – 성숙한 커뮤니티를 갖추고 있습니다. 수년간 Botpress v12 오픈소스 사용자들이 쌓은 지식 기반(포럼, 블로그)이 있고, GitHub 스타는 1.3만여 개 수준입니다. 2023년 LLM 플랫폼으로 리브랜딩하면서 신규 사용자가 늘고 있으며, Discord 등지에서 실시간 Q&A를 제공합니다. 엔터프라이즈 이용 기업도 많아 상용 고객 커뮤니티 역시 존재합니다.
LLMStack – 신생 프로젝트로 커뮤니티 규모는 아직 작습니다. GitHub 스타 약 1.9천개이며 (GitHub - trypromptly/LLMStack: No-code multi-agent framework to build LLM Agents, workflows and applications with your data), Promptly라는 이름으로 홍보 중입니다. Hacker News 등에서 소개되어 일부 관심을 받았으나 Langflow 등에 비해 사용자가 적고, 이슈 트래커 활동도 낮은 편입니다. 다만 개발팀이 적극적으로 기능 추가(예: 2023년 Slack 통합 등)를 하고 있어 향후 커뮤니티 확대 여지가 있습니다.
Automatisch – 중간 규모 커뮤니티입니다. GitHub 스타 8천여 개이며, self-hosted Enthusiast 그룹에서 꾸준히 언급됩니다. 공식 Discord와 GitHub Discussions에서 사용자들이 사용 예제를 공유하고 있으며, n8n 대비 소수정예의 개발팀이 운영하는 느낌입니다. 업데이트 빈도는 월간 정도이고, 커뮤니티가 제출한 PR을 적극 수용하는 모습입니다.
Windmill – 개발자 커뮤니티 중심으로 인지도 상승 중입니다. GitHub 스타는 약 1.3만개이며, YC S22 배치 때부터 주목받았습니다. DevOps/백엔드 엔지니어들이 대안 도구로 관심을 보이며, Reddit/r/devops 등에서 토론이 있습니다. 공식 Slack 커뮤니티와 GitHub Discussion을 통해 기능 문의와 벤치마크 공유 등이 이뤄지고 있습니다.
OpenBlocks – 내부툴 분야의 신흥 커뮤니티입니다. Retool 대안으로 Hacker News 등에 소개되며 GitHub 스타 ~6천개를 얻었고 (GitHub - openblocks-dev/openblocks: The Open Source Retool Alternative), low-code 플랫폼 관심 그룹에서 사용 사례가 늘고 있습니다. 오픈소스 기여도는 아직 낮으나, Slack/Discord 채널에서 사용 피드백을 수렴하고 있고 비교적 활발한 릴리스 노트를 보여주고 있습니다.

요약: n8n, Langflow, Dify는 스타 수만 단위의 대형 커뮤니티로 문서/사례가 풍부하고 빠른 발전을 보이는 반면, LLMStack처럼 신생이거나 특화된 도구는 커뮤니티가 아직 작아 지원이 제한적일 수 있습니다. Activepieces, Flowise 등은 급성장 중인 커뮤니티로 참여 활력이 있으며, Botpress나 Windmill 등은 특정 도메인(챗봇, 내부개발)에서 꾸준한 지지층을 확보하고 있습니다.

커스터마이즈 난이도 및 공수 (중급 개발자 기준)

로고 및 UI 커스터마이징:
- n8n – 기본 UI의 테마나 로고 변경에 대한 공식 지원은 없으며, 제품 로고/이름 제거는 라이선스상 금지되어 있습니다. 따라서 자체 브랜딩을 위해선 소스포크 후 UI 코드를 수정해야 하며, 이는 중급 난이도 작업입니다. (예: 상단 로고 교체, 문구 변경 등에 수주 이상 소요 예상)
- Activepieces – 엔터프라이즈 모드에서는 Admin 콘솔에서 브랜딩을 설정할 수 있어 난이도가 낮습니다. 커뮤니티 에디션도 MIT 라이선스이므로 코드를 자유롭게 편집해 로고, 색상 테마를 변경할 수 있으며, UI 구조가 비교적 단순하여 개발 0.5~1 man-month 내에 자체 브랜드로 커스터마이징이 가능합니다.
- Dify – Open-core 라이선스로 UI의 로고와 저작권 문구 제거가 제한됩니다. 내부용으로 색상 정도는 바꿀 수 있으나, “Dify” 로고를 완전히 없애는 것은 허용되지 않습니다. 코드 단 수정은 가능하지만 라이선스 위반이며, 이를 감수하고 수정하려 해도 React 기반 복잡한 UI라 수정 난이도가 중간입니다. (권장: 별도 UI 개발 없이 내부 용도로 그대로 사용)
- Langflow – 완전 오픈소스라 UI를 자유롭게 변경 가능합니다. Streamlit 스타일의 간단한 웹 UI로 시작했으나 현재 React/TS로 재구성되어 있어, 로고 교체나 명칭 변경은 비교적 **쉬운 편(수일~1주 내)**에 완료할 수 있습니다. MIT 라이선스이므로 화이트라벨링에도 제약이 없습니다.
- Flowise – Apache 2.0으로 브랜딩 변경이 가능하며, Next.js 코드에서 로고 이미지나 타이틀을 교체할 수 있습니다. UI 구성요소가 크지 않아 난이도는 낮은 편이며, 실제 사용자들도 로컬에서 로고를 바꾸거나 로그인 화면 문구를 변경하는 사례가 있습니다. (예상 공수: 1~2주)
- Botpress – Botpress Studio(관리자 UI)의 테마/브랜딩 변경은 다소 복잡합니다. 기본적으로 Botpress 명칭과 로고가 곳곳에 박혀 있어 제거하려면 소스 수정이 필요하며, 예전 AGPL 버전에서는 이를 위해 포크하여 UI 수정한 커뮤니티 버전 사례가 있습니다. 최신 Botpress (MIT)는 법적 제한은 없으나, UI 규모가 커 직접 수정에 1~2 man-month는 잡는 것이 좋습니다.
- LLMStack – **오픈소스(특수 라이선스)**로 UI 수정은 가능하며, React 기반 관리화면의 로고/텍스트를 바꾸는 것은 비교적 간단합니다. (개발 2~3주 이내 작업 예상) 다만 LLMStack은 제품명과 연계된 Promptly 클라우드가 있어, 공식적으로 화이트라벨링을 장려하지는 않습니다. 내부 포크로 UI를 수정해 사용하되, 상업 배포는 하지 않는 선에서 가능할 것입니다.
- Automatisch – 커뮤니티판은 AGPL이므로 자유롭게 UI 변경이 가능하고, 본인이 변경한 코드를 배포 시 공개하기만 하면 됩니다. Next.js로 작성된 프런트엔드에서 로고/명칭을 교체하는 것은 난이도 중간으로 (며칠~1주 작업), n8n 대비 코드베이스가 작아 수월합니다. UI 자체가 담백해서 디자인 커스터마이징 요구가 크지 않을 수 있습니다.
- Windmill – Windmill은 관리자 UI 테마 변경에 대해 공식 옵션을 제공하지 않습니다. 로고를 교체하려면 Sveltekit 프런트엔드를 수정해 빌드해야 하므로 진입장벽이 약간 높습니다. Rust 부분은 손댈 필요 없지만, UI 번들링에 익숙해야 합니다. 대략 1 man-month 정도로 자체 포크하여 회사 브랜드를 입힐 수 있습니다. (엔터프라이즈 고객의 경우 커스텀 브랜딩을 지원할 가능성 있음)
- OpenBlocks – AGPL로 공개되어 UI 완전 변경이 가능합니다. Admin UI에서 기본적으로 다크/라이트 테마가 있고, 로고는 코드 수정으로 교체할 수 있습니다. UI 구조가 React+Ant Design으로 체계적이어서, 개발자가 디자인 가이드만 있으면 2~3주 내에 원하는 스타일로 개조할 수 있습니다. RBAC 등 UI 요소가 많아 큰 변경은 시간이 더 들 수 있습니다.
자동화 흐름/플러그인 수정:
- n8n – 확장성이 높으나 코딩 필요합니다. 커스텀 노드(플러그인)를 TS로 작성해 추가할 수 있으며, 공식 문서와 CLI 툴이 있어 구현 난이도는 중간 수준입니다. 예를 들어, 내부 시스템 API와 연결하는 새 노드 하나 개발에 수일 정도 소요됩니다. 또는 HTTP 요청, JavaScript 함수 노드로 즉석 통합을 할 수도 있어 간단한 커스터마이징은 개발 공수 거의 없이 가능하고, 복잡한 통합은 노드 개발로 대응하면 됩니다.
- Activepieces – **Pieces(통합 모듈)**를 TypeScript로 쉽게 개발할 수 있도록 SDK와 핫리로드 기능을 제공합니다. 새로운 SaaS API 연동이나 커스텀 로직 삽입이 필요하면, 코드를 작성해 프로젝트에 추가하면 됩니다. Plug-in 제작 난이도가 낮아(n8n과 유사 혹은 더 간단) 하나의 피스 개발에 1주 이내로 완료될 수 있습니다. 또한 코드 조각 실행 기능이 있어 간단한 스크립트 수정은 UI 상에서 즉시 가능합니다.
- Dify – 플러그인 아키텍처를 통해 기능 확장을 지원합니다. 예를 들어, 새로운 툴(예: Slack 연결)을 에이전트가 사용하도록 하거나, 커스텀 벡터DB를 붙이려면 플러그인 형태로 개발합니다. 공식 가이드에 따라 Python으로 플러그인 스켈레톤을 작성해야 하며 (Extension Plugin - Dify), 이는 AI 워크플로우 도메인 지식을 요합니다. 개발 난이도 중간~높음이며, 복잡도에 따라 수 주 이상의 작업이 될 수 있습니다. (대신 대부분의 흔한 기능은 이미 Marketplace에 존재)
- Langflow – LangChain이 지원하는 모듈이면 Langflow에서도 거의 지원됩니다. 만약 새로운 데이터 소스나 API 통합이 필요하면 LangChain 커스텀 체인/툴을 작성한 뒤, 이를 Langflow에 추가 등록해야 합니다. Python 개발에 능숙하다면 새 노드 타입 추가에 1~2주 정도 들 수 있으며, Langflow 오픈소스 커뮤니티에 기여하여 채택되기도 합니다. 전체적으로 코드 수정으로의 확장이 용이한 편입니다.
- Flowise – LangChainJS 기반이라 새로운 통합은 JS로 작성 가능합니다. Flowise 자체에 노드 추가 플러그인 시스템은 아직 제한적이지만, 소스 내에 커스텀 노드를 TS로 구현하여 빌드하면 됩니다. 또는 간단하게는 JavaScript 코드 노드를 사용해 외부 API와 통신할 수도 있습니다. 만약 새로운 기능을 정식 추가하려면 약 1주 정도 개발 및 테스트가 예상되며, Flowise 커뮤니티도 PR을 활발히 수용하고 있습니다.
- Botpress – 공식적으로 통합/플러그인 개발을 장려합니다. npm 패키지 형태의 Botpress Integration을 CLI로 생성하여 Slack 등 새로운 채널이나 Action을 추가할 수 있고, Botpress Hub에 배포할 수도 있습니다. 난이도는 Node.js 개발 경험이 있다면 평이하며, 문서 예제를 따라 수일 내 간단한 통합을 작성할 수 있습니다. 또한 “Bot as code” 형태로 JS SDK를 사용해 복잡한 로직을 구현하는 것도 가능하여 개발자의 자유도가 높습니다.
- LLMStack – 아직 플러그인 시스템은 별도로 공개되지 않았고, 필요한 경우 소스 수정으로 기능 추가를 해야 합니다. 예를 들어 새로운 데이터 커넥터를 만들려면 Django 모델/뷰를 추가하고 React UI도 확장해야 하므로, 난이도가 다소 높습니다. Slack/Discord 외에 다른 채널 연동이나 신규 툴 추가 등을 위해서는 수 주~1개월 가량의 개발 공수가 들 수 있습니다. (이 부분에서 Langflow 대비 부족함이 있어, 커뮤니티에서도 기능 확장성을 개선 중입니다.)
- Automatisch – 오픈소스 노드 추가가 가능합니다. n8n과 유사하게 새 서비스를 연결하는 노드를 TS로 작성하여 프로젝트에 포함할 수 있습니다. Automatisch의 구조가 단순해, 새 연결 개발은 1주 이내인 경우가 많고, 실제로 여러 사용자가 자신이 필요한 통합을 PR로 기여하고 있습니다. 또한 기본 제공 HTTP 요청 모듈 등을 활용해 간단한 API 연동은 코드 작성 없이도 해결 가능한 경우가 있어 융통성이 있습니다.
- Windmill – 코드 그 자체가 워크플로우이므로, 필요한 기능은 그냥 해당 기능을 수행하는 스크립트를 작성하면 됩니다. 즉, 플러그인을 개발하는 개념이 따로 없고, 개발자가 곧바로 Python/TypeScript로 원하는 작업(예: 특정 API 호출+후처리)을 하는 함수를 만들어 Workflow에 넣으면 됩니다. 따라서 커스터마이징 난이도는 매우 낮고, 별도 프레임워크 지식 없이 일반 코딩 실력으로 대응 가능합니다. (하지만 완전히 새로운 스크립트 언어 지원 등 플랫폼 자체 확장은 Rust 지식이 필요해 어렵습니다.)
- OpenBlocks – UI 컴포넌트 측면에서 Custom React 컴포넌트 모듈을 작성해 추가할 수 있도록 SDK가 열려 있습니다. 예를 들어 특별한 차트 위젯이나 사내 디자인 시스템 컴포넌트를 통합하려면, 해당 컴포넌트를 React로 구현하고 OpenBlocks에 등록할 수 있습니다. 난이도는 React 개발 경험이 있으면 낮은 편이며 (몇 주 이내 구현), 그 결과 내부 툴 UI에서 재사용 가능한 모듈로 활용 가능합니다. 서버 측 통합은 SQL/REST 커넥터가 내장되어 대부분 해결되고, 없더라도 서버 코드를 수정해 새로운 데이터소스 커넥터를 추가할 수 있습니다 (이 경우 Node.js 개발 필요).
사내 에이전트(Agent) 연동:
- n8n – 사내에서 자체 개발한 AI 에이전트를 n8n과 연동하려면, 해당 에이전트를 API로 노출한 후 n8n의 HTTP Request 노드나 커스텀 노드를 통해 호출하면 됩니다. 예컨대 사내 FAQ 챗봇 엔진이 별도로 있다면, n8n 워크플로우에서 질문 수신 → 사내 API 호출 → 응답 반환 순서를 구성할 수 있습니다. n8n에 OpenAI 노드 등 AI 통합이 내장되어 있지만, 고유한 에이전트 로직을 직접 실행하는 기능은 없으므로 보통은 REST 통신으로 연결합니다. 구현 공수는 에이전트 API 마련 여부에 따라 다르나, 일반적으로 며칠~1주 내에 워크플로우 통합이 가능합니다.
- Activepieces – Activepieces는 AI 기능을 일급 시민으로 통합하고 있어, 자체 에이전트 연동이 비교적 수월합니다. 예를 들어 Activepieces의 AI SDK를 사용해 사내 에이전트를 하나의 “피스(Piece)”로 구현할 수 있고, 이를 다른 플로우와 결합해 사용할 수 있습니다. 또한 웹훅으로 에이전트를 트리거하거나, Activepieces 내 Chat 인터페이스 피스를 활용해 사람-에이전트 상호작용을 삽입할 수도 있습니다. 대체로 중간 난이도이며, 2~4주 내에 사내 에이전트를 노코드 플로우에 녹여낼 수 있습니다 (API 연동시 며칠로 단축).
- Make – Make는 AI 에이전트를 직접 호스팅할 수 없고, 외부 AI 서비스(OpenAI 등)를 API로 호출하는 방식만 지원합니다. 따라서 사내 에이전트를 활용하려면 해당 에이전트에 REST API 인터페이스를 만들어야 하며, Make 시나리오에서 HTTP 모듈로 호출→응답을 처리하게 해야 합니다. Make 내에서 루프나 복잡한 대화 상태 유지는 어려우므로, 에이전트의 대화 상태 관리는 외부에서 하고 Make는 단순 호출 역할만 수행하는 식이 됩니다. 이 접근은 구현은 간단하지만 (에이전트 API 호출 세팅만 하면 됨), Make 자체는 AI 특화 기능이 부족해 한계가 있습니다.
- Dify – 사내 LLM/에이전트 연동에 최적화되어 있습니다. Dify는 다양한 LLM 제공자를 지원하며(OpenAI, HuggingFace 등), 자체 호스팅한 모델을 API 호환 형태로 등록할 수 있습니다. 만약 사내에 커스텀 AI 모델/에이전트가 있다면, Dify의 Model Provider 인터페이스를 구현하거나 OpenAI 호환 REST API로 감싸서 Dify에 연결하면, Dify의 워크플로우에서 해당 모델을 호출하도록 설정할 수 있습니다. 또한 플러그인으로 사내 지식베이스나 툴을 에이전트가 쓰도록 할 수도 있습니다. 구현 난이도는 중간이며, 보통 2~3주 내에 내부 AI 인프라와 Dify를 통합할 수 있습니다.
- Langflow – Langflow 자체가 에이전트를 구성하는 도구이기 때문에, 사내 에이전트를 Langflow로 재구현하거나 Langflow 체인 내에 사내 서비스 호출 노드를 삽입하는 방식으로 통합합니다. 예를 들어 LangChain의 Tool로 사내 에이전트 API를 호출하도록 만들면, Langflow에서 해당 Tool을 에이전트에게 부여할 수 있습니다. 이 경우 사내 에이전트는 “툴”로 전환되므로, 원래의 논리를 유지하려면 일부 래핑이 필요합니다. 직접 구현된 완전한 에이전트라면 Langflow와 병렬로 두고 API 레벨에서 연동하는게 나을 수 있습니다. 통합 난이도는 상황별로 다르나 중간 정도이며, 일반적으로 REST 호출로 연결 시 1주 내외, LangChain 레벨에서 깊이 결합 시 2~3주가량 소요될 수 있습니다.
- Flowise – Flowise도 LangChainJS의 능력을 활용하므로, 사내 에이전트를 LangChainJS Tool 또는 Chain으로 래핑하여 Flowise에서 사용 가능하게 할 수 있습니다. 예를 들어 사내 AI 서비스의 SDK를 사용해 LangChain Tool 클래스를 작성하고, Flowise에 해당 노드를 추가하면 됩니다. 혹은 Langflow와 마찬가지로 HTTP 요청 노드를 통해 사내 에이전트 API를 호출하는 간단한 방법도 있습니다. 구현 난이도는 비교적 낮은 편이고, Node.js 개발에 익숙하다면 1~2주 내에 자체 에이전트를 Flowise 상에서 활용할 수 있게 만들 수 있습니다.
- Botpress – Botpress에서는 사내 에이전트를 대화 스킬 혹은 API 호출로 연동할 수 있습니다. 예를 들어 Botpress 대화 흐름 중 특정 단계에서 외부 API를 호출하는 액션을 설정할 수 있으므로, 사내 에이전트의 API endpoint를 연결하면 됩니다. Botpress는 멀티턴 대화와 상태관리 등을 자체 처리하므로, 사내 에이전트가 Botpress와 역할이 겹칠 경우 Botpress를 프런트로 두고 에이전트를 백엔드 서비스로 호출하는 구성이 적절합니다. 이 작업은 난이도 낮으며 Botpress의 HTTP 요청 모듈 사용만으로 수일 내 완료할 수 있습니다. (Botpress X orchestration이 필요하다면 Botpress 대신 사내 에이전트를 단독 사용하는 편이 나을 수도 있습니다.)
- LLMStack – LLMStack은 자체 워크플로우 내에서 여러 LLM과 도구를 오케스트레이션하므로, 사내 에이전트를 하나의 도구(툴)로 편입시킬 수 있습니다. 예를 들어 사내 문답 시스템이 있다면 LLMStack 체인 중 해당 시스템을 호출하는 스텝을 Python 코드로 작성하여 포함시킵니다. 또한 LLMStack은 슬랙/디스코드 같은 채널 통합을 기본 제공하므로, 사내 에이전트가 텍스트로 질의응답하는 형태라면 이를 래핑하여 LLMStack의 에이전트로 기능하게 할 수 있습니다. 직접적인 방법으로는 LLMStack Workflow에서 HTTP 요청을 사내 에이전트 API로 보내고 응답을 받아 다음 노드로 넘기는 것입니다. 난이도는 중간이며, 1~2주 내에 초기 통합이 가능하고, 세부 조율(예: 에러처리)은 추후 다듬습니다.
- Automatisch – Automatisch는 AI 에이전트보다는 일반 업무 자동화에 초점이 있지만, HTTP 노드나 커스텀 코드 실행을 통해 사내 에이전트를 호출할 수 있습니다. 예컨대 Slack 메시지를 트리거로 받아 Automatisch에서 사내 에이전트 API에 POST하고, 응답을 Slack으로 보내는 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 복잡한 사고-행동 루프를 Automatisch 내에서 구현하긴 어렵지만, 단발성 질의응답 정도는 처리 가능합니다. 난이도는 낮으며, 워크플로우만 잘 설계하면 몇 시간~몇 일 내에 기본 연동이 이뤄집니다.
- Windmill – 아주 유연한 통합이 가능합니다. Windmill에서 Python/Node 코드로 사내 에이전트의 SDK를 불러 직접 호출하거나, HTTP를 통해 상호작용을 스크립트화하면 됩니다. 예를 들어 Windmill 워크플로우의 첫 번째 단계로 Slack으로부터 질문을 받고, 두 번째 단계에서 Python 코드로 사내 에이전트를 불러 답변을 생성, 세 번째 단계에서 Slack API로 답변을 전송하는 식으로 엔드투엔드 자동화를 구성할 수 있습니다. 이는 그냥 파이썬 스크립트를 작성하는 것과 유사한 난이도이며, 개발 기간도 1주 내외로 짧습니다. Windmill 자체가 에이전트의 판단 로직을 간섭하지 않으므로, 대부분의 통합을 개발자 의도대로 구현할 수 있습니다.
- OpenBlocks – OpenBlocks는 내부 웹 애플리케이션을 구성하는 플랫폼이라, 사내 에이전트를 UI로 감싸는 용도로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 “에이전트 질의 입력폼 + 실행 버튼 + 답변 표시”와 같은 페이지를 OpenBlocks로 만들어 사내 에이전트 API와 연동하면, 개발 없이도 간단한 UI를 얻게 됩니다. 이를 위해 REST API 통합을 설정하고, 에이전트 호출 결과를 받아 화면 컴포넌트에 바인딩하면 됩니다. 난이도는 낮은 편이며 (몇 일~1주 작업), 다만 OpenBlocks는 워크플로우 엔진이 아니므로 에이전트의 프로세스를 제어하지는 못하고 프런트엔드 대시보드 역할만 수행합니다.

요약: 로고/UI 브랜딩은 Activepieces 등 일부를 제외하면 대부분 직접 코드 수정이 필요하며, n8n은 라이선스상 제한이 있습니다. 플러그인/통합 기능 확장 면에서는 n8n, Botpress처럼 성숙한 SDK를 제공하는 경우 개발 공수가 적게 들고, Dify같이 AI 특화 플랫폼은 플러그인 개발에 시간 투자가 필요할 수 있습니다. 사내 에이전트 연동의 경우, HTTP API를 통한 통합은 모든 플랫폼에서 공통적으로 지원되며, Activepieces, Dify처럼 AI 기능을 고려한 도구는 전용 SDK나 설정으로 보다 쉽게 연동할 수 있습니다.

보안 기능

n8n – 사용자 관리 및 권한 제어 기능을 지원합니다. 버전 0.168.0부터 다중 사용자 및 RBAC(User Management)가 도입되어 팀 단위 사용이 가능하며 (Add multiple users to your n8n instance! - User Management MVP), LDAP/SAML SSO는 엔터프라이즈 옵션으로 제공합니다. Credentials(외부 서비스 인증 정보)는 암호화되어 DB에 저장되며, 실행시 토큰/비밀번호 등이 노출되지 않게 처리됩니다. 다만 기본 Community 에디션은 싱글테넌트(한 조직) 용도로 설계되어 있어, 여러 고객을 위한 멀티테넌시는 고려되지 않았습니다.
Activepieces – 엔터프라이즈급 보안을 지향합니다. 프로세스 격리를 통해 각 워크플로우 스텝을 별도 프로세스로 실행함으로써, n8n의 vm2 기반 샌드박스보다 높은 격리 보안을 확보했습니다. 이는 멀티테넌트 환경에서도 개별 사용자의 코드가 시스템에 미치는 영향을 최소화합니다. 또한 Audit Log, SSO(OIDC), 권한관리(Project-level Permissions) 등의 보안 기능을 제공하며, 자체 호스팅시 데이터가 모두 로컬에 저장되므로 GDPR 등 규제 준수가 용이합니다.
Make – 클라우드 서비스로서 플랫폼 차원의 보안(OAuth 2.0 인증, 2FA, SOC 2 준수 등)을 갖추고 있습니다. 시나리오 내 민감정보(예: API 키)는 암호화되어 저장되며, 실행 로그도 사용자만 접근 가능합니다. 멀티테넌트 SaaS인 만큼 각 사용자 간 데이터 격리가 철저히 구현되어 있고, 엔터프라이즈 플랜에서는 SAML SSO, IP 접근제한 등의 기능도 제공합니다. 단, 사용자는 보안 설정을 세세히 제어할 수 없고 Make에 데이터를 위탁해야 합니다.
Dify – 자체 호스팅시 데이터 프라이버시를 확보할 수 있는 설계입니다. 벡터 데이터베이스(TiDB 등)를 통합해 모든 프롬프트/응답 기록을 관리하며, OpenAI 같은 LLM API 키도 로컬 환경변수로 저장하여 외부에 노출되지 않습니다. Dify 워크스페이스 개념으로 프로젝트별로 데이터가 격리되며, Role(Owner/Member) 기반 접근 제어를 제공합니다. 코드 실행 샌드박스(DifySandbox)는 Python/Node 코드를 격리 실행하나, 이것이 멀티유저 시나리오에 얼마나 안전한지는 추가 검증 필요합니다.
Langflow – 단일 사용자가 주로 쓰는 도구이므로 인증 체계가 기본적으로 없음(배포시 별도 프록시 인증 적용 권장) (Flowise Unauthenticated Access | Tenable®). 최근 버전에서는 앱 전체 Basic Auth와 대시보드별 접근 제어 등이 추가되고 있으나, 완벽한 멀티유저 보안을 제공하진 않습니다. 따라서 서버에 Langflow를 올릴 경우 방화벽이나 VPN 등 외부 보호를 함께 구성해야 합니다. 데이터 측면에서는, 프롬프트나 API 키 등이 config 파일에 평문 저장될 수 있어 권한있는 사용자만 서버에 접근하도록 해야 합니다.
Flowise – 인증 및 SSO 지원 기능을 갖췄습니다. Flowise 1.6+ 버전에서는 기본 **앱 단위 인증(사용자명/비밀번호)**과 OIDC 기반 SSO 통합을 제공하여 무단 접근을 막을 수 있습니다 (SSO | FlowiseAI - Flowise Docs). 또한 Chatflow(개별 봇) 단위로도 별도 토큰을 요구하는 옵션이 있어, 임의 사람이 특정 봇에 질의하지 못하게 할 수 있습니다. 최근 CVE-2024-31621 인증 우회 취약점이 발견되었으나 패치되었으므로, 업데이트를 적용하면 안전합니다 (Flowise 1.6.5 - Authentication Bypass - TypeScript webapps Exploit). Credential 관리, API 키 암호화 등도 구현되어 있어 전반적인 보안 수준은 양호합니다.
Botpress – 대화형 AI 플랫폼으로서 보안 기능을 다수 내장하고 있습니다. 예를 들어 **역할 기반 접근제어(RBAC)**로 봇별 편집/보기 권한을 구분할 수 있고, API 토큰 관리, 사용자 발화 로그의 PII 마스킹 등의 기능이 있습니다. 또 Botpress Enterprise에서는 SSO/SAML, On-Prem 클러스터링 등 기업 보안 요구사항을 충족합니다. Botpress Cloud를 사용하면 DB 암호화, 네트워크 보안 등은 Botpress 측에서 관리해주며, 자체 호스팅시에는 HTTPS 적용, JWT 시크릿 설정 등을 통해 관리자 UI와 API를 보호해야 합니다.
LLMStack – 기본 사용자 인증 및 조직 관리를 제공합니다. 기본 Admin 계정 (admin/promptly)으로 로그인한 후 조직을 만들고 사용자들을 초대할 수 있으며, 조직별로 워크스페이스(프로젝트)를 격리합니다. 따라서 멀티테넌시(여러 조직) 운영시에도 데이터가 분리되며, JWT 기반 인증으로 API 호출 시에도 권한 제어가 이뤄집니다. 또한 백엔드가 Django인 만큼 CSRF 보호, ORM 레벨 인젝션 방어 등 웹 보안 기본기를 잘 갖추고 있습니다. 라이선스 키로 기능 제한을 걸기도 하지만, 커뮤니티판에서는 기능 풀 액세스 가능합니다.
Automatisch – 싱글 사용자 환경으로 설계되어, 기본 보안은 Admin 계정 인증 정도입니다. OAuth2로 Slack 등 연결시 토큰 암호화 저장, Webhook 시크릿 검증 등의 기능은 포함되어 있습니다. 그러나 사용자별 권한 분리나 조직 개념은 없으므로, 여러 사람이 쓸 경우 Reverse Proxy 앞단에서 Basic Auth를 걸거나, VPN 내에서만 접근하도록 해야 합니다. 데이터 프라이버시는 Activepieces처럼 완전 자가 서버 보관이므로 높지만, 멀티유저 격리 등의 고급 보안은 추후 기능에 속합니다.
Windmill – 엔터프라이즈 기능으로 강력한 보안을 갖추도록 설계되었습니다. 자체 사용자/그룹 관리, Role 권한, Secret 관리(API 키 등을 중앙 관리) 기능이 있으며, LDAP/SSO 통합은 EE 라이선스로 제공됩니다. 스크립트 실행 샌드박싱은 WASM으로 제한되어 있어, 악의적 스크립트가 호스트 OS에 미치는 영향을 통제합니다. 또한 실행 로그와 히스토리를 남겨 감사 추적이 가능합니다. 기본적으로 조직 내부 인프라에서 운영하는 것을 가정하므로 네트워크 경계 보안은 조직측에 맡기되, 앱 자체적으로는 권한체계와 안전한 코드실행에 집중합니다.
OpenBlocks – 내부 애플리케이션 빌더답게, **세분화된 권한관리(RBAC)**를 지원합니다. 사용자는 Viewer, Editor, Admin 등 권한으로 구분되고, 앱별로 접근 권한을 달리 설정할 수 있습니다. 또한 실행 이력 및 변경 이력이 자동 저장되어, 누가 어떤 변경을 했는지 추적 가능합니다. 데이터 소스 연결시 암호/키는 암호화되어 저장되며, OAuth2 연동 서비스의 토큰도 안전하게 관리됩니다. 멀티테넌트로 여러 조직을 서비스하기보다는 한 조직 내 다수 사용자 시나리오에 맞춰져 있으며, 자체 호스팅이므로 네트워크 보안(HTTPS 등)은 사용자 설정에 따릅니다.

요약: Activepieces는 프로세스 격리 등으로 멀티테넌시 보안을 고려했고, Windmill, OpenBlocks는 **내부 통제(권한, 감사)**에 강점을 가집니다. 반면 Langflow, Automatisch 등은 기본적으로 단일 사용자/조직 용도여서 외부 노출시 별도 보호가 필요합니다. Flowise, Botpress 등은 인증/SSO, 암호화, 감사 등의 측면에서 엔터프라이즈 수준 보안 기능을 제공하고 있으며, Dify나 LLMStack도 조직 단위 격리와 데이터 자주권 확보 측면에서 기업 요구에 부합합니다.

확장성 (플러그인, 모듈 추가 등 용이성)

n8n – 확장성이 매우 뛰어납니다. 400개 이상의 기본 노드를 제공하고, 커뮤니티 제작 노드도 계속 늘고 있습니다. 새로운 API 통합이나 커스텀 로직이 필요하면 Code 노드(JS)로 즉시 처리하거나, 정식 노드를 만들어 플러그인으로 추가할 수 있습니다. 또한 n8n은 함수, 서브워크플로우, 루프/조건 등 로직 노드를 갖춰 복잡한 시나리오도 하나의 플로우에서 확장해 만들 수 있습니다. 내부적으로 Data Transformation, Error Handling 옵션이 있어 시나리오가 커져도 관리가 수월합니다.
Activepieces – Pieces 모듈식 아키텍처 덕분에, 대부분의 외부 시스템 연동이 모듈 추가로 해결됩니다. 현재 200여개의 Pieces를 제공하며, 오픈소스 기여로 생태계가 확장 중입니다. Piece는 npm 패키지로 관리되므로 독립적 배포/업데이트가 가능해 유지보수성과 확장성이 좋습니다. 또한 Activepieces는 트리거-액션 구조 외에 Loop, Wait(딜레이), Approval 등 워크플로우 제어 피스도 지원하여 유연한 확장을 뒷받침합니다.
Make – 1,000개 이상의 앱 통합을 제공하며(공식 라이브러리 + 사용자 커스텀 커넥터 포함), 시나리오 안에 JSON/일반 HTTP 모듈을 통해 새로운 서비스를 호출할 수 있어 사실상 모든 API 서비스와 연동 가능합니다. 다만 코드 실행이나 DB 조건 처리 같은 로직은 제한적이라, 그런 부분은 다른 도구와 함께 써야 합니다. Make 자체는 폐쇄적이어서, 사용자가 Make 플랫폼 기능을 확장(예: 새 연산자 추가)할 수는 없으나, 워크플로우 조합으로 대부분의 요구를 충족하는 방대한 내장 기능세트를 갖추고 있습니다.
Dify – LLM 기능 확장성에 초점을 맞춥니다. 플러그인 시스템으로 새로운 도구(예: 웹검색, 사내DB질의)를 LLM 워크플로우에 추가할 수 있고, “앱 마켓플레이스”에서 커뮤니티 플러그인을 설치하여 기능을 늘릴 수 있습니다 (Dify.AI · The Innovation Engine for Generative AI Applications). 또한 프롬프트 지침, 벡터DB 교체, 모델 교체 등 AI 파이프라인 각 요소를 교체/확장 가능하도록 설계되었습니다. 일반적인 업무자동화 측면의 확장성은 높지 않지만, 생성형 AI 앱 구성요소를 다양하게 실험/확장할 수 있다는 점에서 특화 확장성이 있습니다.
Langflow – LangChain에서 지원하는 모든 Chain, LLM, Tools 등을 Langflow에서 쓸 수 있어 기능적 확장성이 LangChain에 의해 담보됩니다. 사용자는 필요시 커스텀 LangChain 객체를 작성해 추가할 수 있고, 벡터저장소, 모델 등도 플러그형태로 갈아끼울 수 있습니다. UI 상에서도 노드간 연결, 입력값 매핑 등을 자유롭게 할 수 있어 구성 확장성이 높습니다. 반면 LangChain 범위를 벗어난 임의 기능(예: Slack 메시지 트리거)은 Langflow 자체로는 지원하지 않으므로, 그러한 부분은 수동으로 코드를 작성하거나 Langflow 외부에서 처리해야 합니다.
Flowise – LangChainJS의 모듈식 구성요소를 그대로 활용하므로, 새로운 LLM 모델, Embedding, Tool 등을 추가하기 용이합니다. 또한 Flowise는 템플릿 기능을 제공하여 자주 사용하는 LLM 앱 구성을 저장/배포할 수 있고, UI 상에서 파라미터 노출 여부 등을 설정해 재사용성을 높일 수 있습니다. Node.js 환경이라 npm 모듈(예: 특정 API SDK)을 불러와 노드 내에서 쓰는 것도 가능하여, 개발자가 생각하는 거의 모든 연동을 구현할 수 있습니다.
Botpress – 플러그인/모듈식 확장성이 뛰어납니다. Botpress Hub에는 다양한 Integration(채널, API), Skill(기능) 모듈이 등록될 예정이고, SDK로 직접 제작해 올릴 수도 있습니다. 또 대화 흐름을 **모듈화(하위 플로우)**하거나 여러 봇 간 공유 컴포넌트를 만들 수 있어, 대규모 챗봇 운영시에도 구조를 확장/관리하기 수월합니다. Botpress의 코드 에셋(액션 코드, NLUnderstanding 등) 역시 사용자 지정이 가능해, 챗봇 기능을 넘어서 범용 LLM 에이전트 플랫폼으로 확장할 수 있습니다.
LLMStack – 현재 지원하는 통합(데이터커넥터, 채널 등)이 많지는 않으나, 오픈소스이므로 원하는 부분을 수정하여 늘릴 수 있습니다. Slack/Discord 외에 이메일 등 다른 채널 추가, 새로운 데이터 소스(importers) 추가 등이 가능하며, 이러한 시도를 하는 포크들이 있습니다. 다만 UI상에서 플러그인을 끼우는 구조가 아니어서, 확장을 위해선 코드 작업이 필요합니다. 워크플로우 관점에서는 에이전트 체인을 복합적으로 구성하고 여러 조직을 운영할 수 있으므로, 회사 내 다양한 용도로 한 번 구축으로 여러 인스턴스 확장이 가능합니다.
Automatisch – Zapier 대안으로서 범용 확장성을 추구합니다. Slack, 구글, DB 등 20여개 이상의 기본 커넥터가 제공되고 계속 추가 중이며, 워크플로우 내에서 조건 분기, 반복도 지원해 복잡한 시나리오를 구성할 수 있습니다. AGPL 덕분에 필요한 기능을 사용자가 직접 추가하여 배포할 수 있고, 데이터 제한 없이 확장 가능합니다. 특히 자체 서버에 무제한 워크플로우 실행이 가능하므로, 기업에서 부하에 따라 인프라만 증설하면 대규모 확장이 가능합니다 (Zapier처럼 작업량 과금이 없음).
Windmill – 프로그래밍 언어 수준의 확장성을 가집니다. 지원 언어로 필요한 모든 처리를 구현할 수 있고, 그 결과물을 UI 또는 API로 노출할 수 있습니다. 예를 들어, Windmill에 새로운 서드파티 Python 패키지를 설치하여 활용하거나, Go 코드로 고성능 처리를 구현할 수 있습니다. Workflow를 코드로 작성 가능하므로 GitOps 확장성도 있습니다. 또한 Windmill 작업자는 컨테이너로 스케일 아웃 가능하므로 (엔터프라이즈판), 부하 증가 시 시스템을 수평 확장하여 성능을 높일 수 있습니다.
OpenBlocks – 내부 시스템 통합 확장성에 초점을 맞춥니다. 다양한 DB와 API를 연결할 수 있어 회사 내 여러 데이터 소스를 한 화면에서 조회/조작 가능하게 확장할 수 있고, React 컴포넌트 SDK로 외부 UI 위젯을 가져와 붙일 수도 있습니다. 플로우 논리는 자바스크립트로 자유롭게 제어할 수 있어 특별한 제약 없이 확장 가능합니다. 다만 OpenBlocks 자체는 이벤트 기반 앱만 만들기 때문에, 백그라운드 잡이나 스케줄러 등은 다른 솔루션과 결합해야 합니다. 그래도 이러한 사용 한계를 제외하면, 엔드유저가 원하는 형태로 내부툴을 무한히 확장할 수 있습니다.

요약: n8n, Botpress는 이미 수백 개 통합을 내장하고 있고 SDK로 새 노드/모듈을 추가하기 쉬워 범용 확장성이 높습니다. Activepieces, Automatisch도 커넥터 추가가 비교적 쉬워 필요에 따라 생태계를 확장해나갈 수 있습니다. Langflow/Flowise는 LangChain 지원 기능 한도 내에서 AI 분야의 확장성이 탁월합니다. Windmill은 직접 코딩을 통해 제약 없는 확장이 가능하며, OpenBlocks는 내부 데이터/프로세스 관련 확장에 강합니다. 반면 LLMStack은 아직 플러그인 구조가 미흡하여 향후 개선이 필요하고, Make는 폐쇄적이지만 워크플로우 구성요소가 워낙 다양해 실사용에서 확장성 제약이 적은 편입니다.

플러그인 / 서드파티 연동성 (Slack, DB, Webhook 등)

n8n – Slack, Discord, MS Teams 등 메신저 통합 노드를 기본 제공하며, 각종 관계형/NoSQL DB(MySQL, Postgres, Mongo 등) 노드도 있습니다. Webhook 트리거는 n8n의 핵심 기능으로, 외부 서비스에서 n8n 워크플로우를 HTTP로 호출할 수 있습니다. 또한 Webhook 응답도 작성 가능하여, n8n을 하나의 API 서비스처럼 활용할 수 있습니다. 이외에도 Send Email(SMTP), Google Workspace, Stripe, GitHub 등 대부분의 흔한 서드파티 서비스 노드가 내장되어 있어 커스텀 구현을 최소화해 줍니다.
Activepieces – Slack, Google Sheets, Trello, HubSpot 등 **200여개의 서드파티 커넥터(Pieces)**를 제공합니다. Slack 메시지 수신 트리거 및 전송 액션 모두 지원하며, Database 관련해서는 직접적인 DB 커넥터는 제한적이지만 SQL 실행 피스(예: PostgreSQL Query)를 통해 DB 액세스가 가능합니다. Webhook은 Trigger로 지원되어 외부 호출을 받아 워크플로우를 시작할 수 있습니다. 추가로 인터널 Webhook 기능으로 Activepieces 간 통신이나, Delay Until 등 사람 개입 대기 등 webhook을 활용한 플로우 제어도 가능합니다.
Make – 수백개의 앱 통합을 제공하며 Slack, DB, Webhook 모두 지원합니다. Slack의 경우 OAuth 연결을 통해 채널 메시지 모니터링, 전송을 할 수 있고, Webhook 모듈은 Make 시나리오를 외부 이벤트로 기동하는 데 쓸 수 있습니다. DB도 MySQL, PostgreSQL 커넥터가 있어 쿼리 실행, 새 행 감지 등을 다룰 수 있습니다. 또한 HTTP 모듈로 REST API 호출, JSON 파싱 등이 가능해 공식 커넥터 없는 서비스도 연동할 수 있습니다.
Dify – Slack 같은 협업툴과의 직접 통합보다는, LLM 플러그인 형태로 Slack API를 호출하거나, Dify가 만든 AI Assistants를 Slack에서 이용하는 방식으로 연동합니다. 예를 들어 Dify로 만든 챗봇을 Slack Bot으로 게시하는 기능이 추가될 것으로 예상됩니다. DB 연동은 벡터DB 위주(예: Milvus, Pinecone)로 지원하지만, 일반 SQL DB는 지원 대상이 아닙니다. Webhook/API 통합보다는 Dify 자체를 API로 활용하는 구조입니다. 즉, Dify는 자체가 서드파티에게 플러그인 제공자가 되는 형태입니다 (예: Zapier OpenAI 연결 대신 Dify API를 호출).
Langflow – Slack/DB 등의 서드파티 연동은 LangChain의 Tool/Utilities를 통해 가능합니다. LangChain에는 SQLDatabaseChain, Requests (HTTP 요청) 등이 있으므로, Langflow에서 데이터베이스 질의 체인을 구성하거나 API 호출 노드를 넣을 수 있습니다. 다만 Slack 같은 OAuth 인증 필요한 API와의 연동 UI는 없으므로, 이 경우 Langflow 내 Python 코드 노드를 활용하거나, Langflow 결과를 받아 별도 코드로 Slack 전송하는 식으로 처리해야 합니다.
Flowise – Slack 연동 모듈은 기본 포함되어 있지 않지만, HTTP 요청 노드 또는 JS 코드 노드를 이용해 Slack Webhook URL로 메시지를 보낼 수 있습니다. 데이터베이스도 비슷하게, JS 코드에서 DB driver를 호출하거나, LangChainJS의 SQL agent를 사용해 DB Q&A를 수행할 수 있습니다. Webhook은 Flowise Chatbot을 외부 서비스와 연결하는 용도로, Flowise에서 생성한 Chatbot을 API Endpoint로 호출 가능하므로 Slack slash command -> Flowise API -> Slack 응답 방식의 연동 구현이 가능합니다.
Botpress – Slack 채널 통합을 공식 지원합니다. Botpress Cloud의 Integration으로 Slack, MS Teams, Telegram 등을 바로 연결할 수 있고, 자체 호스팅시 Botpress Channel-Slack 모듈을 설치해 연동합니다. 또한 데이터베이스(Postgres)를 Botpress는 내부적으로 사용하며, 외부 DB 조회가 필요하면 Botpress Action 코드에서 DB 접속 라이브러리를 사용해 쿼리할 수 있습니다. Webhook의 경우 Botpress conversaiton API를 이용해 외부 이벤트로부터 메시지를 Botpress 봇에 전달하거나, Botpress가 시나리오 중 HTTP 요청을 수행하는 것도 가능합니다.
LLMStack – Slack/Discord 연동을 기본 기능으로 제공합니다. Slack Slash Command나 Mention 등을 트리거로 LLMStack 체인을 실행하고, 결과를 해당 채널에 답변하도록 설정할 수 있습니다. 데이터베이스 연동은 PDF, Notion 등 문서 데이터를 벡터DB로 변환해 질의하는 형태로 제공되고, SQL DB 직접 질의 기능은 특별히 언급되지 않습니다. Webhook/API는 LLMStack이 Restful API로 체인 실행을 노출하므로, 외부 서비스가 LLMStack을 호출할 수 있고, 반대로 LLMStack 내 Python 코드에서 requests로 임의 API 호출을 해올 수 있습니다.
Automatisch – Slack 통합 커넥터가 내장되어 있어, Slack 메시지 수신을 트리거로 잡거나 Slack에 메시지 포스트 액션을 넣을 수 있습니다 (GitHub README에 예시). DB의 경우 PostgreSQL, Firebase 등의 커넥터 아이콘이 있으며, SQL 조회나 새 레코드 트리거 등이 가능합니다. Webhook 트리거/액션도 존재하여, Automatisch 워크플로우를 외부에서 HTTP POST로 호출하거나, 반대로 Automatisch가 외부 API에 요청을 보내 후처리하는 시나리오를 구성할 수 있습니다.
Windmill – Slack과의 연동은 Slack App을 생성하고 Windmill에 Signing Secret/Token을 설정하여, Slack 명령 처리 워크플로우를 실행하는 예제가 있습니다. 또한 Slack API를 호출하는 Python/TS 스크립트를 짜서 메시지 전송/조회가 가능합니다. 데이터베이스 연동은 Windmill 자체 기능으로 SQL 스크립트를 실행하면, DB 연결정보를 설정하여 DB 작업이 가능합니다. (Airflow처럼 DB Hook이 내장) Webhook도 Windmill에서 HTTP Trigger를 만들면, 해당 경로로 들어온 요청을 받아 특정 스크립트를 실행할 수 있어 외부 이벤트 연동이 쉽습니다.
OpenBlocks – Slack과 직접적인 연동 기능은 없지만, OpenBlocks에서 Slack Bot용 프런트엔드 페이지를 만들어 Slack OAuth 토큰을 받고 Slack API를 호출하는 식으로 구현할 수 있습니다. (상대적으로 우회적) DB 연동은 Native 지원으로, PostgreSQL, MongoDB, Redis 등에 대한 GUI 기반 연결설정 및 쿼리 실행을 지원합니다. 이를 통해 데이터 CRUD 앱을 만들기 용이합니다. Webhook은 OpenBlocks가 특정 이벤트를 외부로 호출한다기보다는, 사용자 액션(버튼 클릭 등) -> API 호출 컴포넌트로 이루어지며, 외부 서비스에서 OpenBlocks를 호출하는 것은 권장 패턴이 아닙니다 (OpenBlocks는 주로 UI 제공 역할).

요약: Slack/Discord 연동은 n8n, Activepieces, Botpress, LLMStack, Automatisch 등이 내장 커넥터로 바로 지원하며, Windmill도 코드 작성으로 쉽게 처리 가능합니다. 데이터베이스 통합은 OpenBlocks처럼 내부 DB GUI까지 제공하는 경우도 있고, n8n/Automatisch처럼 SQL 노드가 있어 워크플로우 내 질의/갱신이 가능합니다. Webhook(HTTP 연동)은 거의 모든 도구가 지원하거나 코드로 구현 가능하며, 특히 n8n, Automatisch, Windmill 등은 Webhook 트리거/리스너를 간단히 구성할 수 있습니다. AI 특화 도구(Dify, Langflow 등)는 Slack/DB 연동보다는 AI 응답에 집중되어 있지만, API 호출을 통해 얼마든지 서드파티와 결합할 수 있습니다.

추가 프레임워크 및 기타 고려사항

위에서 다룬 11개 이외에도 오픈소스 자동화/AI 프레임워크들이 다수 존재합니다. 예를 들어 Node-RED, Apache Airflow, Camel 등도 워크플로우 엔진이지만, Node-RED는 범용 IoT/자동화에 가깝고 AI 에이전트 UI에는 적합하지 않아 제외했습니다. Airflow나 Temporal은 개발자 지향의 워크플로우 스케줄러로, UI 기반 노코드 툴과는 성격이 다릅니다. 또한 Dust, Haystack, Rasa 등 AI/챗봇 프레임워크도 있으나, 각각 제한된 용도나 UI 미제공 등의 이유로 본 비교에 포함하지 않았습니다.

비교 대상 프레임워크를 선택할 때, 조직의 기존 기술 스택, 보안 규정, 사용자 구성(개발자 여부), 그리고 예산/라이선스 제약을 모두 고려해야 합니다. 특히 상용 솔루션인 Make와 완전 오픈소스인 나머지 도구들의 트레이드오프를 명확히 인지하고 선택하는 것이 중요합니다.

각 프레임워크의 GitHub 저장소 및 공식 문서를 참고하여 실제 적용 전에 PoC(개념검증)를 진행하는 것을 권장합니다. 아래는 비교 대상 프레임워크의 GitHub 및 문서 링크 모음입니다:

n8n – GitHub: n8n-io/n8n, 문서: Docs.n8n.io
Make (Integromat) – 공식 사이트: make.com, 문서: Help.make.com
Activepieces – GitHub: activepieces/activepieces, 문서: activepieces.com/docs
Dify – GitHub: langgenius/dify, 문서: docs.dify.ai
Langflow – GitHub: langflow-ai/langflow, 문서: docs.langflow.org
Flowise – GitHub: FlowiseAI/Flowise, 문서: docs.flowiseai.com
Botpress – GitHub: botpress/botpress, 문서: botpress.com/docs
LLMStack (Promptly) – GitHub: trypromptly/LLMStack, 문서: docs.trypromptly.com
Automatisch – GitHub: automatisch/automatisch, 문서: automatisch.io/docs
Windmill – GitHub: windmill-labs/windmill, 문서: docs.windmill.dev
OpenBlocks – GitHub: openblocks-dev/openblocks, 문서: docs.openblocks.dev

AI 에이전트 워크플로우 오픈소스 프레임워크 비교 보고서

AI 에이전트 워크플로우 오픈소스 프레임워크 비교 보고서

핵심 요약 (Executive Summary)

비교 대상 프레임워크 목록 및 개요

비교 항목별 주요 내용

비용 및 라이선스 (상업적 사용 가능 여부 포함)

Self-Hosting (자체 호스팅) 가능 여부

사용자별 난이도 (개발자 vs 비개발자 친화도)

기술 스택 (구현 기술 및 호환성)

커뮤니티 규모 및 활성도

커스터마이즈 난이도 및 공수 (중급 개발자 기준)

보안 기능

확장성 (플러그인, 모듈 추가 등 용이성)

플러그인 / 서드파티 연동성 (Slack, DB, Webhook 등)

추가 프레임워크 및 기타 고려사항

추천 및 결론

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