2026년에 시도해볼 만한 상위 10대 AI 에이전트 관리 플랫폼

비즈니스들은 필요할 때 사고하고, 결정하며, 행동할 수 있는 스마트 시스템을 원합니다. 현실에서는 말처럼 쉽지 않습니다.

일이 너무 많은 도구에 분산되고 중간에 너무 많은 사람이 개입되면 자동화의 공백이 드러나기 시작하기 때문입니다.

워크플로우가 복잡해질수록 무엇이, 왜 고장 났는지 파악하기가 더 어려워집니다.

이러한 변화로 에이전트 개발이 우선순위 과제입니다. 메시지를 작성하거나 문서를 요약할 수 있기 때문이 아니라(그건 쉬운 부분입니다), 여러분의 tools 내에서 자율적으로 행동할 수 있기 때문입니다.

이 글에서는 최고의 AI 에이전트 관리 플랫폼을 분석하고, 각 플랫폼의 강점, 그리고 여러분의 워크플로우에 적합한 플랫폼을 선택하는 방법을 소개합니다.

AI 에이전트 관리 플랫폼에서 무엇을 찾아야 할까요?

AI 에이전트는 일시적인 유행이 아닙니다. 가트너는 AI 에이전트가 일상 업무 결정의 15%를 처리할 것이라고 예측합니다.

따라서 팀에서 AI 에이전트 도입을 고려 중이라면, 에이전트 관리 플랫폼은 다음과 같은 기능을 갖춰야 합니다:

AI 에이전트 관리 플랫폼 개요

최고의 AI 에이전트 관리 플랫폼

다음으로, 최고의 AI 에이전트 관리 플랫폼과 각 플랫폼이 가장 적합한 분야를 살펴보겠습니다.

1. ClickUp (통합 프로젝트 관리 및 워크플로우 자동화에 최적)

사람들은 'AI 에이전트'라는 말을 들으면 종종 비즈니스 외부에서 작동하는 독립형 봇을 상상합니다.

세계 최초의 통합 AI 작업 공간인 ClickUp은 이 개념을 뒤집습니다. 작업, 문서, 채팅, 소유자, 마감일, 의존성, 우선순위 등 에이전트 운영에 필요한 인사이트를 보유한 AI 에이전트 관리 플랫폼입니다.

즉, 에이전트를 먼저 구축한 후 프로세스에 어떻게 연결할지 고민하는 방식이 아니라, 프로세스부터 시작하여 에이전트가 그 프로세스에 자연스럽게 통합되도록 하는 것입니다.

이를 가능하게 하는 요소는 다음과 같습니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트: 워크플로우에 맞춰 즉시 사용 가능한 맞춤형 솔루션

ClickUp 슈퍼 에이전트는 항상 작업 공간을 감시하며 트리거에 기반해 특정 작업을 수행하도록 훈련할 수 있습니다. 이 에이전트는 사용자가 정의한 로직으로 작동하지만, 기본적인 자동화 규칙을 훨씬 뛰어넘는 기능을 제공합니다.

이러한 전문 에이전트는 컨텍스트를 분석하고, 적절한 워크플로우를 트리거하며, 인간(또는 서로)과 소통하여 일을 진행시킬 수 있습니다.

ClickUp에는 특정 워크플로우를 위해 구축된 여러 사전 구축된 에이전트 경험이 포함되어 있습니다.

예를 들어:

AI 에이전트를 효과적으로 관리하기 위해 ClickUp에서는 다음을 구성할 수 있습니다:

또한, 비즈니스 특성에 맞춰(규칙, 업무 인계, 에스컬레이션 경로 등) 행동하는 AI 에이전트를 구축하고자 할 때, ClickUp은 작업 공간 설정에 따라 동작하고 실행할 수 있는 맞춤형 에이전트를 지원합니다.

이 비디오에서는 20분 이내에 ⏰ 자신만의 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다:

ClickUp Brain: 에이전트 뒤에 숨은 상황 인식 AI

AI 에이전트가 실행자라면, ClickUp Brain은 에이전트가 여러분의 업무를 이해하도록 돕는 계층입니다. 작업 공간 정보(작업, 문서, 담당자, 마감일, 댓글)는 물론 연결된 앱까지 연동되기 때문입니다.

두 가지 큰 이점을 얻으실 수 있습니다:

🎯 더 나은 상황 인식 (에이전트가 추측하지 않음). 실제 프로젝트 이력, 의존성, 팀 우선순위에 기반한 의사결정을 내립니다. 따라서 무작위 팀원에게 알림을 보내거나 작업을 반복하는 대신, 팀의 워크플로우를 반영하는 방식으로 행동합니다.

🎯 더 빠른 실행 (에이전트가 한 곳에서 요약, 플랜, 실행 가능). 모든 것이 동일한 시스템 내에서 이루어지므로, 에이전트는 플랫폼 전환이나 분리된 소스에서 데이터를 가져올 필요 없이 업데이트를 확인하고, 요약본을 생성하며, 작업을 할당할 수 있습니다.

AI 기반 프로젝트 요약: 다양한 프로젝트 수준에서 맥락을 반영한 실행 가능한 요약 제공

ClickUp의 AI 기반 프로젝트 요약 기능은 산발적인 업데이트를 즉시 명확하게 정리해 줍니다. 작업 공간의 모든 항목을 일일이 읽지 않아도 진행 상황과 장애 요소를 빠르게 파악할 수 있습니다.

프로젝트 업데이트 외에도 이 기능은 실행을 적극적으로 지원합니다. ClickUp Brain은 AI를 활용해 하위 작업 자동 생성, 의존성 정의, 프로젝트 진행 상황에 따른 타임라인 조정 등 작업을 자동화합니다. 지능형 프로젝트 코디네이터처럼 작동하며, 발생한 사항을 요약할 뿐만 아니라 주의가 필요한 부분을 강조하여 신속한 방향 조정을 가능하게 합니다.

프로젝트 개요를 요청하기만 하면, 상황 인식 인사이트와 실행 가능한 제안이 담긴 스마트 요약본을 받아보실 수 있습니다.

자동화: 일상 업무를 간소화하고 수동 노력을 줄이세요

ClickUp 자동화 기능을 통해 간단한 시각적 빌더로 트리거-조건-액션 워크플로우를 생성할 수 있습니다.

빠른 설정을 위해 미리 준비된 자동화 템플릿 라이브러리를 활용하여 작업 할당, 댓글 게시, 상태 변경, 목록 이동 등 일반적인 워크플로우를 처리할 수 있습니다.

또한 ClickUp 이벤트(예: 양식 제출 또는 작업 상태 변경 시)에 의해 트리거되는 이메일을 자동화할 수 있습니다. 이는 이해관계자나 클라이언트와의 소통을 능동적으로 유지하고자 할 때 특히 유용합니다.

ClickUp 최고의 기능

ClickUp의 한도

ClickUp 가격 정책

ClickUp 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 ClickUp에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 레딧 사용자가 ClickUp Super Agents를 이렇게 평가했습니다:

현재 기능이나 버그가 출시로 표시될 때 트리거되도록 설정된 에이전트 하나가 운영 중입니다. 이 에이전트는 ClickUp 작업을 읽고 GitHub를 교차 참조한 후, 자동으로 롤링 릴리스 노트 문서를 업데이트하고 영업 팀과 마케팅 팀에 알립니다. 지금까지 흩어진 작업 설명과 개발자 코멘트를 기술적 지식이 없는 마케팅 팀도 쉽게 이해할 수 있는 깔끔하고 읽기 쉬운 노트 형식으로 정리하는 데 탁월한 역할을 해왔습니다.

2. Voiceflow (대화형 AI 에이전트 구축 및 확장 최적)

Voiceflow는 채팅 및 음성 기반 대화형 에이전트 구축을 위해 설계되었습니다. 드래그 앤 드롭 방식의 플로우차트 인터페이스로 코딩보다는 아이디어를 스케치하는 듯한 느낌을 줍니다. 단 몇 분 만에 전체 고객 상호작용을 설계하고 즉시 테스트하며, 처음부터 다시 시작하지 않고도 세부 조정이 가능합니다.

이 tool을 사용하면 단일 에이전트를 설계한 후 웹 채팅, 메시징 앱, 심지어 전화(IVR)와 같은 여러 채널에 걸쳐 논리를 재구축하지 않고 배포할 수 있습니다. 이러한 옴니채널 지원은 특히 모든 접점에서 지원 및 쿼리를 처리할 수 있는 AI 인력을 구축하려는 경우 시간을 절약하고 모든 것을 일관되게 유지합니다.

에이전트는 실시간으로 FAQ, 도움말 문서, 제품 콘텐츠를 참조할 수 있으므로 운영 팀이 내용을 업데이트하면 에이전트의 답변도 자동으로 업데이트됩니다.

Voiceflow의 주요 기능

Voiceflow의 한도

Voiceflow 가격 정책

보이스플로우 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Voiceflow에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

G2 사용자가 Voiceflow를 이렇게 평가했습니다:

Voiceflow에서 가장 마음에 드는 점은 놀라울 정도로 직관적이고 유연하다는 것입니다! 시각적 흐름 빌더 덕분에 복잡한 대화형 경험을 압도감 없이 쉽게 설계할 수 있습니다. 음성 및 채팅 어시스턴트를 모두 한 곳에서 신속하게 프로토타이핑하고 테스트하며 배포할 수 있다는 점이 정말 좋습니다.

⭐ ClickUp의 강점: 대부분의 팀은 AI로부터 실질적인 결과를 얻는 데 어려움을 겪습니다. 전략이 강력한 ROI를 제공한다고 답한 팀은 7.2%에 불과하며, 거의 절반에 가까운 팀이 지난해 도입한 tools를 이미 포기했습니다.

가장 큰 이유는? AI 확산, 즉 너무 많은 연결되지 않은 tools와 부족한 조정 때문입니다.

ClickUp BrainGPT가 판도를 바꿉니다. 검색, 자동화, 생성까지 모든 기능을 하나의 스마트 작업 공간에 통합하여 업무를 처리하기 위해 여러 앱을 찾아다닐 필요가 없습니다.

음성으로 대화하고, 텍스트로 입력하여, 백그라운드에서 자동으로 실행하세요. 음성 우선 명령어 지원( ClickUp Talk-to-Text ), 최상위 모델(ChatGPT, Claude, Gemini 등), Google Drive, Notion, GitHub, SharePoint와의 심층 연동을 통해 ClickUp Brain MAX는 일을 통합하고 간소화하도록 설계되었습니다.

3. Devin AI (기업용 소프트웨어 엔지니어링 자동화에 최적)

Devin AI는 AI 에이전트를 활용한 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우 자동화를 위해 특별히 설계되었습니다. '이 모듈을 리팩토링하라' 또는 '보고 대시보드를 구축하라'와 같은 지시를 내리면, 해당 도구는 코드베이스 전반에서 작업을 수행합니다. ETL 마이그레이션이나 대규모 리팩토링과 같은 작업을 처리하기 위해 여러 유형의 AI 에이전트가 병렬로 실행됩니다.

'Ask Devin' 시각적 인터페이스는 AI 기반 IDE 어시스턴트처럼 작동합니다. 코드를 업로드하거나 질문을 하거나 간단한 설명을 얻을 수 있습니다. 상호작용 간에 컨텍스트를 유지하기 때문에 문서와 tools를 계속 전환하는 것보다 훨씬 유연하게 느껴집니다.

모든 작업이 기록됩니다. 따라서 데빈이 한 번 해결한 문제는 다음에 검색할 수 있습니다. 마치 코딩하고, 문서화하고, 학습하는 개발자 에이전트를 보유한 것과 같습니다.

Devin AI의 주요 기능

Devin AI의 한계점

Devin AI 가격 정책

Devin AI 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Devin AI에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 레딧 사용자가 Devin AI를 이렇게 평가했습니다:

제 회사 중 한 곳이 Devin을 꽤 일찍 도입했습니다. 겉보기엔 인상적이었습니다. Slack과의 연동으로 접근성이 매우 뛰어났고, 사용자 경험도 정말 훌륭했습니다. 상대적으로 높은 가격대에도 그만한 가치가 있다고 느꼈습니다.

4. LangChain (맞춤형 LLM 기반 에이전트 프레임워크 구축에 최적)

LangChain은 오픈소스이므로 AI 에이전트의 작동 방식을 완전히 맞춤형으로 설정할 수 있습니다. ReAct와 같은 즉시 사용 가능한 템플릿이 제공되어 빠르게 시작할 수 있습니다. 프롬프트, 도구, 액션을 연결하기만 하면 도구가 백그라운드에서 흐름을 자동으로 조정합니다.

에이전트는 사용자 입력에 따라 능동적으로 의사결정을 내리고, 외부 API를 호출하며, 지식베이스를 검색하고, 데이터 소스와 상호작용할 수 있습니다. LangGraph를 사용하면 에이전트가 상태를 저장하고 작업을 일시 중지한 후 중단된 부분부터 다시 시작할 수 있어 맥락을 잃지 않습니다. 이는 한 번에 완료할 수 없는 비즈니스 프로세스에 이상적입니다.

LangChain의 최고의 기능들

LangChain의 한계점

LangChain 가격 정책

LangChain 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 LangChain에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

한 G2 사용자가 LangChain을 이렇게 평가했습니다:

이 프레임워크는 제가 Python으로 구축한 모든 에이전트형 AI 또는 생성형 AI 사용 사례에 가장 선호하는 도구입니다. pip install 명령어로 간편하게 설치할 수 있으며, 방대한 문서와 함께 제공하는 기능의 다양성과 유연성도 뛰어납니다.

5. n8n (AI 기반 오픈소스 워크플로우 자동화에 최적)

벤더에 종속되지 않고 AI 기반 워크플로우 자동화를 구축하려는 경우 n8n이 좋은 선택입니다. 오픈소스이며 자체 호스팅이 가능하므로 모든 것을 자체 인프라에서 운영하고 데이터 및 워크플로우를 완전히 통제할 수 있습니다. 어떤 대규모 언어 모델도 연결하고, 자체 비즈니스 규칙을 설정하며, 작업을 진행할 수 있습니다.

비주얼 에디터는 매우 직관적입니다. 각 단계는 캔버스 위의 노드입니다. AI 작업을 끌어다 놓기만 하면 트리거나 데이터베이스에 연결되어 에이전트가 완성됩니다.

역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 워크플로우 구축, 검토 또는 실행 권한을 정의할 수 있으며, 버전 관리를 통해 변경 사항 추적과 오류 롤백이 용이합니다. 환경 분리(개발, 스테이징, 프로덕션)를 통해 팀은 자동화 기능을 배포하기 전에 안전하게 테스트하고 반복할 수 있습니다.

n8n의 최고의 기능

n8n의 한계점

n8n 가격 정책

n8n 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 n8n에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

Capterra 사용자가 n8n을 이렇게 평가했습니다:

이 플랫폼의 자체 호스팅 옵션은 놀라울 정도입니다. 또한 자동화 스크립트를 타입스크립트나 자바스크립트로 작성할 수 있게 해줍니다. 웹 개발자로서 자동화를 위해 별도의 언어를 배울 필요가 없다는 점이 큰 장점입니다.

6. Crew AI (AI 에이전트 팀을 운영하는 기업에 최적)

CrewAI는 여러 AI 에이전트가 실제 팀처럼 함께 작동하도록 설계되었습니다. 크루 회원을 설정하고, 역할을 할당하며, 협업 방식을 정의하면 플랫폼이 모든 것을 백그라운드에서 조정합니다. 시각적 에디터와 내장된 AI 코파일럿이 워크플로우 생성을 단계별로 안내하므로 설정은 매우 쉽습니다.

엔지니어는 API를 활용해 로직을 맞춤형으로 설정할 수 있으며, 프로젝트 관리자와 같은 비기술 담당자도 코드를 건드리지 않고 UI를 통해 에이전트를 구성하고 관리할 수 있습니다.

이 도구는 CRM, 이메일, webhook과 같은 도구와도 연결되므로, 에이전트 팀이 구성되면 메시지에 응답하고 시스템을 업데이트하며 앱 전반에 걸쳐 작업을 트리거할 수 있습니다. 모니터링을 위해 각 에이전트가 수행한 작업과 그 이유에 대한 전체 로그를 제공하여 디버깅을 손쉽게 해줍니다.

Crew AI의 주요 기능

Crew AI의 한계점

Crew AI 가격 정책

Crew AI 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 크루 AI에 대해 어떻게 말하고 있을까요?

한 레딧 사용자가 크루 AI를 이렇게 평가했습니다:

최근 크루AI(CrewAI)를 활용해 다중 에이전트 워크플로우를 구축해 왔는데, 전반적으로 긍정적인 경험을 했습니다. 작업 분해와 에이전트 간 협조가 원활하게 이루어집니다.

7. Microsoft Copilot (Microsoft 365 전반에 통합된 AI 생산성 도구로 최적)

Microsoft 365 생태계 내에서 작업한다면, Microsoft Copilot은 여러분의 워크플로우를 자연스럽게 확장해 주는 도구처럼 느껴질 것입니다.

생산성 향상을 위한 AI 에이전트 활용을 시작하는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다. Copilot이 Word, Excel, Outlook, Teams 같은 도구들에 내장되어 있기 때문이죠. Copilot Studio를 사용해 에이전트가 수행할 작업(재무 조정 자동화나 내부 티켓 처리 등)을 정의하고, 접근할 데이터를 선택하기만 하면 Microsoft 스택을 고려하여 모든 설정이 자동으로 이루어집니다.

사용자는 이러한 앱에서 Copilot과 채팅하며 유용하고 상황에 맞는 응답을 받을 수 있습니다. 또한 Microsoft Graph를 활용하므로, 단일 앱이 아닌 조직 전체의 데이터를 이해합니다.

Microsoft Copilot의 최고의 기능들

Microsoft Copilot의 한도점

Microsoft Copilot 가격 정책

Microsoft Copilot 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Microsoft Copilot에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

G2 사용자가 Microsoft Copilot을 이렇게 평가했습니다:

Copilot Studio는 방대한 코드 작성 없이 대화형 AI 에이전트를 구축하는 과제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 최소한의 기술적 부담으로 내부 쿼리 처리, 반복 작업 자동화, 프로세스 안내 등 다양한 기능을 수행하는 AI 에이전트를 설계하고 배포할 수 있습니다.

8. Vellum AI (기업급 AI 워크플로우 및 에이전트 구축에 최적)

에이전트 구축 시, 평이한 언어로 작업을 설명하면 Vellum이 tools에 연결하고 논리를 처리하며 실행 시마다 정확히 수행하는 작업을 보여주는 작동 가능한 에이전트를 생성합니다.

시각적 빌더를 통해 프롬프트, 모델, 데이터 소스를 GUI에서 드래그 앤 드롭하거나 코드에 임베드할 수 있습니다. 이 하이브리드 방식 덕분에 기술 팀과 비기술 팀이 동일한 에이전트 설계에 협업할 수 있습니다.

프롬프트 에디터에서 프롬프트 출력을 나란히 비교하고, 조정하고, 즉시 재실행할 수 있습니다. 함수 호출도 지원되므로 에이전트가 API를 호출하거나 중간에 로직을 실행할 수 있습니다.

Vellum AI의 주요 기능

Vellum AI의 한계점

Vellum AI 가격 정책

Vellum AI 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 Vellum AI에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

레딧 사용자가 Vellum AI를 이렇게 평가했습니다:

Vellum은 에이전트 빌더로서 매우 실용적입니다. 원하는 기능을 설명하기만 하면 자동으로 워크플로우를 구축해 주기 때문이죠. 사실상 학습 곡선이 없습니다. 엔지니어링 시간을 할애하고 싶지 않다면, Vellum의 비브 코딩 방식의 AI 자동화 접근법이 매우 합리적입니다.

9. IBM WatsonX (기업용 AI 개발 및 거버넌스에 최적)

IBM WatsonX는 에이전트 오케스트레이션 도구를 포함한 풀스위트 AI 플랫폼입니다. WatsonX Orchestrate를 사용하면 단계를 드래그 앤 드롭하여 워크플로우를 생성하고 계약 검토나 고객 지원 인계와 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 다단계 에이전트는 IBM 및 타사 도구 간에 연결됩니다.

IBM의 사전 훈련된 도메인 모델(예: watsonx.data)을 자체 AI 사용 사례에 맞게 미세 조정하고, 조직의 요구에 맞춤화된 에이전트를 구축할 수 있습니다. 엔지니어링 측면에 더 관심이 있다면, 실제 소프트웨어 프로젝트처럼 에이전트를 스크립팅하고 버전 관리하며 관리할 수 있는 SDK도 제공됩니다.

IBM WatsonX의 주요 기능

IBM WatsonX의 한도점

IBM WatsonX 가격 정책

IBM WatsonX 평가 및 리뷰

실제 사용자들은 IBM WatsonX에 대해 어떻게 평가하고 있을까요?

G2 사용자가 IBM WatsonX를 이렇게 평가했습니다:

IBM Watson x orchestrate는 자동화의 복잡성을 제거하고 직관적으로 느껴지게 한다는 점에서 인상적입니다. 복잡한 코드나 여러 개의 분리된 tools에 의존하는 대신, 평이한 언어로 작업을 위임하고 AI 에이전트들이 원활하게 협업하도록 할 수 있습니다.

10. Stack AI (워크플로우 도구 내에서 간소화된 AI 에이전트 배포에 최적)

Stack AI는 일반적으로 수동 노력이나 깊은 기술적 전문성이 필요한 작업을 자동화하는 데 적합합니다. AI 에이전트는 코딩 없이도 데이터를 분석하고, 질문에 답변하며, 구조화된 인사이트를 추출하고, 정보를 바탕으로 행동할 수 있습니다.

캔버스에서 로직을 구성하고 시스템을 연결할 수 있는 로우코드 시각적 워크플로우 빌더를 제공합니다. 따라서 해당 분야 전문가도 깊은 프로그래밍 기술 없이도 솔루션을 만들 수 있습니다.

이 플랫폼은 비정형 문서(PDF, 스캔본, 양식)를 정형화된 데이터로 변환하는 내장 tools를 제공합니다. 효율적인 데이터 추출을 위해 검색 강화 생성(RAG) 기술을 활용하여 회사 지식베이스에서 인용과 함께 답변을 검색할 수 있는 에이전트를 생성할 수 있습니다.

Stack AI의 최고의 기능들

스택 AI의 한계

Stack AI 가격 정책

Stack AI 평가 및 리뷰

Stack AI에 대해 실제 사용자들은 어떤 평가를 내리고 있을까요?

G2 사용자가 Stack AI를 이렇게 평가했습니다:

저는 주로 Stack AI를 활용해 창의적 워크플로우를 정리하고 가속화하는 에이전트를 구축합니다. 예를 들어 클라이언트 노트를 브리프로 전환하거나 보고서에서 신속한 인사이트를 추출하는 작업이죠. 또한 내부 사용(팀원 질문 답변)과 챗봇이 적합한 클라이언트 프로젝트를 위한 간단한 챗봇 설정에도 활용했습니다.

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최고의 AI 에이전트 플랫폼을 막 탐색하기 시작했다면, 쉽게 압도될 수 있습니다. 일부 플랫폼은 강력하지만 너무 복잡합니다. 다른 플랫폼은 단순해 보이지만 핵심 기능을 누락하고 있습니다.

ClickUp은 최적의 균형을 제공합니다. 제어권을 원하는 팀에게는 충분히 유연하면서도, 빠르게 작업을 처리하고 싶은 초보자에게도 친화적입니다.

반복 작업을 자동화하고, AI를 통합하며, 모든 것을 한 곳에서 추적하세요( 도구 난립은 이제 안녕 👋🏻). 혼자 작업하든 확장하든 효과적입니다.

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