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안녕하세요, 재혁님.

말씀하신 것처럼 요즘 AI의 코딩 수준이 웬만한 개발자만큼 좋아진 것은 사실입니다. 그래서 “그렇다면 왜 굳이 n8n을 사용하고, 그 안에서 코드를 작성해야 하느냐”는 점이 궁금하셨던 것 같습니다.

물론 말씀하신 대로 n8n을 사용하지 않고, 강의에서 다루는 사주 Agent 전체를 랭체인이나 랭그래프 같은 도구를 활용해 100% 코드 기반으로 구현해도 전혀 문제는 없습니다. 실제로 그렇게 구현하는 방식도 충분히 가능합니다.

다만 여기서 중요한 점은, “사주 Agent를 만들어야 한다”라는 목적이 주어졌을 때 그 Agent 또는 서비스의 전체 구조를 어떻게 설계할지, 어떤 파이프라인으로 구성할지, 어떤 기능을 어디에서 처리할지 등을 머릿속에서 충분히 구체화할 수 있는 개발 지식과 기획 역량이 있느냐입니다.

그 정도의 능력과 실력이 있다면 100% 코드로 구현하는 것도 가능합니다. 하지만 그렇지 않은 상태에서 AI를 활용해 모든 것을 코드로만 구현하려고 하면, 생각보다 간단하지 않을 수 있습니다. AI가 코딩을 잘하는 것은 맞지만, 중요한 것은 AI의 능력 자체가 아니라 그 AI를 제대로 활용하고 지시할 수 있는 사람의 능력이기 때문입니다.

바이브 코딩이 유행하고, AI의 코딩 실력이 인간을 넘어서는 영역까지 발전했음에도 불구하고, 실제 실무에서 실력 있는 개발자를 뽑는 일이 AI가 없던 시절보다 오히려 더 어려워졌다고 느끼는 이유도 이와 비슷하다고 생각합니다.

오히려 경험이 많고 실력이 있는 개발자들일수록 어떤 기능을 빠르게 테스트하거나 구현해보기 위해 n8n과 같은 도구를 적극적으로 사용하는 경우도 많습니다. 100% 코드로 구현할 수 있음에도 불구하고, 시간 대비 결과물을 얻는 속도는 n8n이 훨씬 빠를 수 있습니다. 특히 프로토타입 개발이나 파이프라인 설계 테스트 같은 부분에서는 비교하기 어려울 정도로 큰 장점이 있습니다.

물론 규모가 크고 복잡한 프로젝트라면, 먼저 n8n에서 테스트를 통해 전체 구조를 설계하고 여러 요소를 검증한 뒤, 문제가 없다고 판단되면 이를 코드로 옮겨 구현하는 경우도 있습니다. 반대로 규모가 크지 않은 프로젝트라면, 일부 백엔드 기능을 n8n으로 구성해 실제 서비스에 활용하는 경우도 있습니다.

강의에서 만세력을 구하는 부분은 코드로 작성하고, 나머지 기능은 n8n에서 작업하는 것도 이와 비슷한 맥락으로 보시면 될 것 같습니다. 해당 서비스에서 만세력 알고리즘은 정확한 데이터를 추출하는 것이 핵심이기 때문에 코드로 구현하는 것이 적합합니다. 반면 나머지 기능들은 굳이 모두 코드로 작성하지 않아도 n8n의 노드 구성만으로 충분히 구현할 수 있기 때문에 그렇게 진행하고 있는 것입니다.

물론 n8n은 프론트엔드 기능이 부족하기 때문에, 강의 후반부에서는 프론트 영역 역시 별도의 코드로 구현하고 있습니다.

예전에는 코드가 무언가를 만들기 위해 반드시 필요한 절대적인 기술이자 기반이었다면, 지금의 코드는 하나의 도구이자 구성 요소에 가까워졌다고 생각합니다. 우리가 챗GPT, 클로드, 제미나이 같은 AI에게 엑셀 파일이나 PDF를 던져주고 분석이나 처리를 요청하면, 이런 Agent들은 즉시 필요한 코드를 생성해서 사용하고, 필요가 없어지면 버리는 방식으로 동작합니다.

그만큼 코드는 이제 절대적인 목적이 아니라, 특정 기능을 수행하기 위한 하나의 수단으로 변화하고 있습니다. 중요한 것은 “코드를 썼느냐, 쓰지 않았느냐”가 아니라, 내가 무엇을 만들고자 하는지, 어떤 문제를 해결하고자 하는지에 더 집중하는 것이라고 생각합니다.

결국 코드를 사용했는지 여부 자체는 점점 큰 의미가 없어지는 세상이 되고 있다고 저는 개인적으로 보고 있습니다.

아무쪼록 궁금하셨던 부분에 도움이 되셨기를 바랍니다.