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Dev.to헤드라인2026. 06. 03. 00:17

Flowise vs n8n vs LangGraph 2026: AI 워크플로우 오케스트레이션 (Orchestration)

요약

Flowise, n8n, LangGraph 세 가지 AI 워크플로우 오케스트레이션 도구를 비교 분석합니다. 각 도구의 특징인 시각적 드래그 앤 드롭, 범용 자동화 통합, 프로덕션급 상태 머신 구축 능력을 상세히 다룹니다.

핵심 포인트

  • Flowise: 노코드 기반의 시각적 에이전트 그래프 구축에 최적
  • n8n: 기존 비즈니스 서비스와 AI 노드를 결합한 자동화에 강점
  • LangGraph: 복잡한 상태 관리가 필요한 프로덕션급 에이전트 개발용
  • 사용 목적에 따른 도구 선택이 프로젝트 성패를 결정함

이 기사는 원래 aifoss.dev에 게시되었습니다.

title: 'Flowise vs n8n vs LangGraph 2026: AI 워크플로우 오케스트레이션 (Orchestration)'
description: 'Flowise v3.1.2, n8n v2.21.5, 그리고 LangGraph v1.2.0 비교: 라이선스, 설정 복잡도, AI 기능, 그리고 로컬 셀프 호스팅 (self-hosted) 워크플로우에 가장 적합한 도구.'
pubDate: '2026년 5월 20일'

tags: ["flowise", "ai", "nocode", "selfhosted", "llm"]

현재 "로컬 AI 워크플로우를 어떻게 구축할 것인가"라는 모든 대화의 중심에는 세 가지 도구가 있습니다: Flowise, n8n, 그리고 LangGraph입니다. 언뜻 보기에는 세 가지 모두 LLM 호출을 오케스트레이션(orchestrate)하고, 도구들을 체이닝(chaining)하며, 에이전트(agent)를 실행할 수 있어 비슷해 보입니다. 하지만 실제 겹치는 부분은 훨씬 적습니다.

Flowise는 LangChain 기반의 에이전트 그래프(agent graphs)를 출력하는 시각적인 드래그 앤 드롭 (drag-and-drop) 캔버스입니다. n8n은 기존의 통합 엔진에 AI 노드(nodes)를 결합한 범용 자동화 플랫폼입니다. LangGraph는 코드를 통해 프로덕션급(production-grade) 에이전트를 구축하기 위한 Python 우선의 상태 머신 (state-machine) 라이브러리입니다. 여러분은 이 중 하나를 사용하게 될 것이며—아마 세 가지 모두를 사용하지는 않을 것입니다—잘못된 것을 선택하면 이를 되돌리는 데 실제 시간이 소요됩니다.

테스트된 버전: Flowise v3.1.2, n8n v2.21.5, LangGraph v1.2.0. 모두 셀프 호스팅 (self-hostable)이 가능합니다. 모두 동일하게 오픈 소스(open-source)인 것은 아닙니다. 이에 대해서는 곧 자세히 설명하겠습니다.

빠른 추천

많은 코드를 작성하지 않고 AI 챗봇, RAG 파이프라인(pipeline), 또는 멀티 에이전트(multi-agent) 워크플로우를 구축하고 싶다면: Flowise. 동일한 워크플로우 내에서 Slack, Postgres, Stripe, 그리고 CRM에 접근해야 하는 에이전트가 필요하다면: n8n (단, commitment 전에 라이선스 섹션을 읽어보세요). 복잡한 상태(state), 재시도(retries), 체크포인팅(checkpointing)을 갖추고 실제 사용자에게 배포되는 프로덕션 에이전트라면: LangGraph.

추상적인 관점에서는 단 하나의 승자가 존재하지 않습니다. 선택의 갈림길은 여러분이 프로토타이핑(prototyping)을 하는지, 비즈니스 시스템을 통합하는지, 아니면 프로덕션 에이전트 인프라를 작성하는지에 달려 있습니다.

각 도구의 실제 정체

Flowise v3.1.2 (Apache 2.0)는 드래그 앤 드롭 (drag-and-drop) 캔버스를 갖춘 셀프 호스팅 가능한 Node.js 애플리케이션입니다. LLM, 벡터 스토어 (vector stores), 리트리버 (retrievers), 도구 에이전트 (tool agents)와 같은 노드 (nodes)를 배치하고 시각적으로 연결합니다. 내부 그래프는 LangChain 프리미티브 (primitives)로 컴파일됩니다. 3.x 버전에서는 분기 (branching) 및 루핑 (looping)을 통해 멀티 에이전트 오케스트레이션 (multi-agent orchestration)을 처리하는 Agentflow가 도입되었습니다. 또한 OpenTelemetry 지원을 통한 실행 추적 (execution tracing), 역할 기반 액세스 제어 (role-based access control), 그리고 Graph RAG 기능을 추가했습니다. 2026년 5월 기준 GitHub 스타 수는 약 53,000개입니다.

n8n v2.21.5 (지속 가능한 사용 라이선스 (Sustainable Use License) — OSI 오픈 소스 아님)는 범용 워크플로우 자동화 도구로 시작되었습니다. 개발자를 위한 Zapier라고 생각하면 됩니다. 400개 이상의 사전 구축된 통합 (integrations), 시각적 에디터

  • Flowise: Apache 2.0 라이선스입니다. 이를 기반으로 제품을 구축하고, 출시하며, 외부 고객을 위해 호스팅할 수 있습니다. 제한 사항이 없습니다.
  • LangGraph: MIT 라이선스입니다. 동일하게 제한 없는 상업적 이용이 가능합니다.
  • n8n: 지속 가능 사용 라이선스 (Sustainable Use License)입니다. 내부 비즈니스 운영을 위해 셀프 호스팅 (self-host)할 수 있습니다. 하지만 엔터프라이즈 계약 없이 제3자에게 n8n을 호스팅 서비스로 제공할 수는 없습니다. n8n을 기반으로 '서비스형 자동화 (automation-as-a-service)'를 재판매하는 제품을 구축하려면 별도의 상업용 라이선스가 필요합니다. n8n은 소스 공개 (source-available) 모델이며, OSI(Open Source Initiative)의 정의에 따른 오픈 소스는 아닙니다.

개인 개발자와 내부 팀의 경우, n8n 라이선스가 문제를 일으키는 경우는 드뭅니다. 만약 사용 사례가 자동화된 워크플로우 (automated workflows)를 제품 기능으로서 외부 고객에게 제공하는 것을 포함한다면, Flowise나 LangGraph 기반의 서비스를 사용하는 것이 이러한 회색 지대를 완전히 피할 수 있는 방법입니다.

설치 및 하드웨어 (Installation and hardware)

Flowise v3.1.2

Node.js v18.15.0 또는 v20+ 버전이 필요합니다.

npm install -g flowise
npx flowise start
# UI 주소: http://localhost:3000

Docker:

docker run -d -p 3000:3000 flowiseai/flowise

하드웨어: 2 GB RAM은 개발 및 가벼운 테스트를 커버할 수 있습니다. 여러 명의 동시 사용자 및 에이전트 실행이 발생하는 운영 환경(Production)의 경우, 공식 문서에서는 최소 4 vCPU / 8 GB RAM을 권장합니다. 로컬 임베딩 모델 (embedding models)을 실행하거나 무거운 문서 처리 작업을 수행할 경우 최소 8 GB RAM 이상이 필요합니다. 기본 데이터베이스는 SQLite이며, 운영 환경에서는 PostgreSQL을 권장합니다.

n8n v2.21.5

Node.js 20.19–24.x 또는 Docker를 사용합니다.

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
...

최소 하드웨어: 개발용으로 2 CPU 코어, 2 GB RAM이 필요합니다. 운영 환경(Production)의 경우 4 vCPU, 8 GB RAM, 그리고 SQLite 대신 PostgreSQL을 권장합니다. n8n의 문서에는 SQLite가 운영 환경에 부적합하다고 명시되어 있습니다. 실행 이력 (execution history)과 동시 워크플로우 (concurrent workflows)가 빠르게 부하를 주기 때문입니다.

LangGraph v1.2.0

Python 3.10+ 버전이 유일한 필수 요구 사항입니다.

pip install langgraph

# 핫 리로드 (hot reload) 기능이 포함된 로컬 개발 서버용:
...

프로덕션 (Production) 환경의 셀프 호스팅 (self-hosting)을 위해서는 PostgreSQL (체크포인트 저장소)과 Redis (스트리밍 발행/구독 (pub/sub))가 필요합니다. 기존 FastAPI 또는 Django 앱 내부의 순수 Python 라이브러리로서, LangGraph는 인프라 추가 부담이 거의 없습니다. 즉, 단지 코드일 뿐입니다. 하드웨어 최소 사양은 거의 전적으로 인퍼런스 (inference) 백엔드에 의해 결정됩니다. 만약 로컬에서 Ollama를 통해 모델을 실행 중이라면, Ollama 리뷰에서 GPU 및 RAM 요구 사항을 자세히 다루고 있습니다.

기능 비교

기능Flowise v3.1.2n8n v2.21.5LangGraph v1.2.0
인터페이스 (Interface)비주얼 캔버스 (Visual canvas)비주얼 캔버스 (Visual canvas)Python 코드
...

각 도구로 동일한 기능 구축하기

트레이드오프 (tradeoffs)를 보여주는 구체적인 예시로, PDF를 읽고, 청킹 (chunking)하고, 임베딩 (embeddings)을 로컬 벡터 데이터베이스 (vector database)에 저장한 뒤 질문에 답하는 RAG 챗봇을 들어보겠습니다.

Flowise 방식: PDF 로더 (loader) 노드를 드래그하고, 텍스트 스플리터 (text splitter)에 연결한 뒤, 이를 벡터 스토어 업서트 (vector store upsert)에 연결합니다. 그 다음 Retrieval QA 체인을 추가하고, LLM 노드와 대화 메모리 (conversation memory)를 연결합니다. 코드 없이 15분에서 20분이면 충분합니다. Flowise는 REST API 엔드포인트와 챗봇 임베드 (embed) 스니펫을 자동으로 생성합니다. 빠른 문서 Q&A 도구를 구축하는 데 있어서 이는 따라올 자가 없습니다.

n8n 방식: 문서 로더가 포함된 Vector Store Insert 노드를 사용한 다음, 검색을 위해 Chat with Vector Store 워크플로우를 사용합니다. 작동은 하지만, n8n의 RAG 툴링은 Flowise보다 빈약합니다. 즉, 벡터 데이터베이스 옵션이 더 적고, 청킹 (chunking) 전략에 대한 네이티브 제어 기능이 부족합니다. 설정 과정에서 n8n의 워크플로우 트리거 (trigger) 모델을 이해해야 하는데, 이는 챗봇 중심의 사용 사례에서 마찰을 일으킵니다. 독립형 RAG 챗봇의 경우, Flowise가 작동 가능한 상태까지 도달하는 데 더 빠릅니다.

LangGraph 방식: Python에서 상태 그래프 (state graph)를 정의합니다. retrieve 노드는 관련 청크를 가져오고, generate 노드는 검색된 컨텍스트 (context)와 함께 LLM을 호출하며, 엣지 (edges)는 라우팅 (routing)과 폴백 (fallbacks)을 처리합니다. 더 장황하지만, 컨텍스트 윈도우 (context window) 관리, 검색 점수 임계값 (retrieval scoring thresholds), 재시도 동작 (retry behavior), 폴백 체인 (fallback ch

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