OpenClaw, Claude Code , AI Agent 등을 이용하여 AI 비서 자동화 모임 정보 공유 카페입니다.
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Ritz
인증 18회 · 10시간 전
2026년을 지배하는 최고의 AI 깃허브 저장소, 알아두면 좋은것-01
2026년을 지배하는 최고의 AI 깃허브 저장소, 알아두면 좋은것
AI는 지금 매우 빠르게 발전하고 있지만, 실시간으로 이 변화가 실제로 일어나는 것을 볼 수 있는 한 곳은 GitHub입니다.
GitHub의 Octoverse 2025 보고서에 따르면, AI 관련 저장소는 크게 성장했으며, 이제 수백만 개의 AI 프로젝트가 플랫폼에서 이용 가능합니다. 그것은 한 가지를 분명히 보여줍니다. 개발자들은 더 이상 AI에 대해서만 이야기하는 것이 아니라, 그것으로 구축하고 있다는 것입니다.
솔직히 말해서, 여기서부터 흥미로워집니다.
이 이야기에서는 2026년을 지배하고 있는 몇몇 최고의 AI GitHub 저장소를 살펴볼 것입니다.
모든 것을 간단하고 초보자 친화적으로 유지하겠습니다. 우리는 각 저장소가 무엇을 하는지, 개발자들이 왜 그것에 관심을 가지는지, 그리고 현재 AI 생태계에서 어디에 적합한지에 대해 이야기할 것입니다.
시작합시다.
N8N
N8N은 실제로 사용하기 시작할 때 더 말이 되는 도구 중 하나입니다.
처음에는 간단한 자동화 도구처럼 보입니다. 많은 코드를 작성하지 않고도 하나의 앱을 다른 앱과 연결하고, 몇 단계를 만들고, 워크플로우를 구축합니다. 예를 들어, 양식에서 데이터를 가져와 Google Sheets로 보내거나 Slack에서 누군가에게 알리거나 다른 API를 트리거할 수 있습니다. 그 부분은 새로운 것이 아닙니다. Zapier와 Make 같은 도구들은 수년 동안 이것을 해왔습니다.
하지만 n8n은 개발자들에게 더 많은 제어력을 제공하기 때문에 다르게 느껴집니다.
간단한 워크플로우에는 비주얼 빌더를 사용할 수 있지만, 상황이 더 복잡해지면 막히지 않습니다. 사용자 정의 JavaScript 작성, API 작업, 웹훅 처리, 데이터 변환, 원하는 방식으로 로직을 구축할 수 있습니다. 그것이 아마도 기술 팀이 그것을 좋아하는 가장 큰 이유 중 하나일 것입니다.
AI 측면은 그것을 더욱 흥미롭게 만듭니다.
이제 워크플로우는 "이런 일이 발생하면, 그렇게 하세요"와 같은 기본적인 작업에만 국한되지 않습니다. 워크플로우 내부에 AI 단계를 추가할 수 있습니다. 그래서 이메일이 들어오면 AI 모델이 그것을 읽고, 메시지를 이해하고, 요약하고, 분류한 다음 올바른 장소로 보낼 수 있습니다. 또한 콘텐츠 워크플로우, 고객 지원 흐름, 리드 자격 시스템 또는 AI가 사고의 일부를 수행하는 내부 도구를 구축할 수 있습니다.
n8n이 주목받는 또 다른 이유는 자가 호스팅입니다.
이것은 지루하게 들릴 수 있지만, 매우 중요합니다. 많은 기업들은 자사의 개인 고객 데이터나 내부 비즈니스 데이터가 너무 많은 외부 플랫폼을 통해 이동하는 것을 원하지 않습니다. n8n을 사용하면 자체 서버에서 실행하고 워크플로우와 데이터에 대한 더 많은 제어력을 유지할 수 있습니다.
그렇기 때문에 n8n은 2026년에 단순한 또 다른 자동화 도구가 아닙니다. 그것은 일반적인 비즈니스 자동화와 AI 기반 워크플로우 사이의 유용한 다리가 되고 있습니다. 개발자, 스타트업, 소규모 팀에게 그것은 모든 것을 불필요하게 복잡하게 만들지 않고 도구, 데이터, AI를 한 곳에서 연결하는 실제 문제를 해결하기 때문에 주목할 만한 저장소 중 하나입니다.
올라마
올라마는 지역 AI 운동을 이해하는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다.
지난 몇 년 동안 대부분의 사람들은 클라우드 도구를 통해 AI를 사용해 왔습니다. 웹사이트를 열고 프롬프트를 보내면 모델이 회사 서버 어딘가에서 실행됩니다. 그것은 간단하지만 몇 가지 문제점도 있습니다. 인터넷 연결이 필요하고, 보통 유료 API 한도에 의존하며, 데이터는 완전히 자신의 기계 내부에 있지 않습니다.
올라마는 다른 방향으로 나아갑니다.
이를 통해 대규모 언어 모델을 자신의 컴퓨터에서 직접 실행할 수 있습니다. 즉, Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek 등과 같은 모델을 다운로드한 다음, 매번 클라우드 API에 의존하지 않고 로컬에서 실행할 수 있습니다. 개발자들에게 이것은 AI 실험을 더 저렴하고, 더 사적이며, 더 유연하게 만들기 때문에 큰 문제입니다.
올라마의 가장 좋은 점은 로컬 AI를 너무 복잡하게 만들지 않는다는 것입니다.
모델을 테스트하기 위해 환경을 설정하는 데 몇 시간을 할애할 필요는 없습니다. 몇 가지 명령으로 모델을 가져와 실행한 다음 기계에서 채팅을 시작할 수 있습니다. 또한 데스크톱 앱 및 기타 도구와도 잘 작동하므로, 깊이 기술적이지 않은 사람들도 길을 잃지 않고 로컬 AI를 시도할 수 있습니다.
사생활은 올라마가 그렇게 인기를 얻게 된 가장 큰 이유 중 하나입니다.
모델이 로컬에서 실행될 때, 프롬프트와 파일은 컴퓨터를 떠날 필요가 없습니다. 이것은 개인 코드를 다루는 개발자, 민감한 문서를 다루는 회사, 또는 단순히 AI 설정에 대한 더 많은 통제권을 원하는 모든 사람에게 중요합니다.
올라마가 중요한 또 다른 이유는 비용입니다.
클라우드 AI API는 강력하지만, 많은 테스트를 하거나 프로토타입을 제작하거나 반복적인 실험을 실행할 때 비용이 많이 들 수 있습니다. 올라마는 개발자들이 청구서에 추가되는 모든 요청들에 대해 걱정하지 않고 다양한 모델을 탐색할 수 있는 방법을 제공합니다.
Ollama는 Open WebUI와 같은 도구와도 잘 작동합니다. 함께, 그들은 상업용 AI 제품과 가까운 느낌을 주지만, 더 많은 제어권을 손에 넣을 수 있는 자체 호스팅 AI 채팅 경험을 제공할 수 있습니다.
그렇기 때문에 올라마는 단순한 GitHub 저장소 그 이상이 되었습니다. 이는 개발자들이 AI에 대해 생각하는 방식에 더 큰 변화를 나타냅니다. 모든 것이 클라우드에서 실행될 필요는 없습니다. 때때로, 자신의 기계에서 AI를 실행하는 것이 더 간단하고, 안전하며, 더 똑똑합니다.
오픈클로
OpenClaw는 2026년 가장 큰 오픈 소스 AI 이야기 중 하나입니다. 그것은 개인 AI 비서 프로젝트로 시작했지만, 개발자들이 그 아이디어를 보고 왜 중요한지 즉시 이해했기 때문에 매우 빠르게 훨씬 더 큰 것으로 변모했습니다. OpenClaw는 브라우저 탭 안에서만 AI를 사용하는 대신, 비서를 실제 일상적인 도구 및 장치에 더 가깝게 가져옵니다.
OpenClaw의 주요 아이디어는 간단하지만 강력합니다. 이것은 자신의 기기에서 실행되고 메시징 플랫폼, 개발자 도구, 브라우저 및 기타 서비스와 같이 이미 사용하고 있는 앱과 연결되는 개인 AI 비서입니다. 그래서 매번 별도의 AI 앱을 여는 대신, 이미 시간을 보내고 있는 곳에서 비서와 상호작용할 수 있습니다.
OpenClaw를 흥미롭게 만드는 것은 사람들이 수년 동안 이야기해 온 "진짜 AI 비서" 아이디어와 얼마나 가깝게 느껴지는지에 있습니다. 그것은 브라우징, 양식 작성, 명령 실행, 코드 작성, 작은 작업 실행, 워크플로우 관리, 그리고 다양한 도구 연결과 같은 일들에 도움이 될 수 있습니다. 간단히 말해서, 이것은 단순히 질문에 답변하는 챗봇이 아닙니다. 그것은 조치를 취할 수 있는 에이전트에 더 가깝습니다.
OpenClaw가 많은 관심을 받은 또 다른 이유는 로컬에서 실행되기 때문입니다. 즉, 어시스턴트는 클라우드 기반 어시스턴트에 완전히 의존하는 대신 자신의 장치에서 작동하도록 설계되었습니다. 개발자와 개인 정보 보호를 중요하게 생각하는 사용자에게 이는 데이터가 어떻게 이동하는지, 그리고 어시스턴트가 어디에서 실행되는지에 대한 더 많은 제어력을 제공하기 때문에 큰 포인트입니다.
그 프로젝트는 또한 "기술" 아이디어 덕분에 인기를 얻었습니다. OpenClaw는 새로운 능력으로 확장될 수 있어, 고정된 도구라기보다는 성장하는 플랫폼처럼 느껴집니다. 이것은 많은 개발자들이 자신의 워크플로우, 팀 또는 개인 생산성 시스템을 위한 맞춤형 기술을 구축하는 것을 상상할 수 있기 때문에 그들을 흥분시키는 부분입니다.
동시에, OpenClaw는 사용자가 맹목적으로 설치해서는 안 됩니다. 웹 탐색, 쉘 명령 실행, 앱 제어, 개인 계정 연결이 가능한 도구는 세심한 관리가 필요합니다. 사용자들이 허용하는 것을 이해하지 못하면 광범위한 권한은 위험해질 수 있습니다. 보안 연구원과 개발자들은 이미 안전, 권한 제어, 그리고 제3자 기술에 대한 우려를 제기했습니다. 그래서 OpenClaw는 흥미롭지만, 책임감 있는 사용도 필요합니다.
그럼에도 불구하고, OpenClaw는 AI 에이전트가 아마도 향하고 있는 방향을 나타내기 때문에 이 목록에 포함될 자격이 있습니다. AI가 단순히 채팅창 안에만 머물지 않는 미래를 보여줍니다. 그것은 우리의 도구와 연결되고, 우리의 워크플로우를 이해하며, 다양한 앱에서 실제 작업을 완료할 수 있도록 도와줍니다. 그렇기 때문에 OpenClaw는 2026년에 가장 화제가 된 AI 저장소 중 하나가 되었습니다.
랭플로우
랭플로우는 AI 개발이 점점 더 시각적이고 실험하기 쉬워지고 있는 좋은 예입니다.
이전에는 프롬프트, 도구, 메모리, 문서 및 검색 기능을 갖춘 AI 앱을 구축하려면 보통 먼저 많은 백엔드 코드를 작성해야 했습니다. 모델을 연결하고, 벡터 데이터베이스를 설정하고, 프롬프트를 관리하고, 메모리를 처리하고, 체인을 테스트한 다음 API를 통해 모든 것을 노출해야 했습니다. 초보자들에게는 실제 아이디어가 작동하기 시작하기도 전에 그 과정이 무겁게 느껴질 수 있습니다.
Langflow는 이 과정을 더 간단하게 만들려고 노력합니다.
개발자에게 AI 워크플로우를 시각적으로 구축할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다. 프롬프트, 모델, 도구, 메모리, 데이터 소스, 검색 단계를 블록처럼 연결할 수 있습니다. 전체 AI 파이프라인을 코드 내부에서만 상상하는 대신, 각 부분이 다음 부분과 어떻게 연결되는지 실제로 볼 수 있습니다.
이것은 특히 RAG 응용 분야에 유용합니다.
RAG는 단순히 AI 모델이 자신의 문서나 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것을 의미하므로, 일반적인 훈련에만 의존하는 대신 그 정보를 기반으로 답변할 수 있습니다. Langflow는 파일, 임베딩, 벡터 데이터베이스, 검색어, 프롬프트 및 LLM을 하나의 흐름에서 시각적으로 연결할 수 있기 때문에 이러한 문서 기반 AI 시스템을 만드는 것을 더 쉽게 만듭니다.
Langflow가 유용한 또 다른 이유는 속도입니다.
AI 아이디어를 테스트할 때, 처음부터 전체 백엔드를 구축하고 싶지는 않습니다. 때로는 흐름이 작동하는지 여부를 확인하고 싶을 뿐입니다. 랭플로우가 그 점에 도움이 됩니다. 프로토타입을 빠르게 만들고, 다양한 모델을 테스트하고, 프롬프트를 변경하고, 검색 설정을 조정하고, 모든 것을 반복해서 다시 만들지 않고도 결과를 볼 수 있습니다.
멀티 에이전트 워크플로우에도 도움이 됩니다. 개발자들은 서로 다른 에이전트들이 서로 대화하거나, 도구를 사용하거나, 맥락을 기억하거나, 작업의 개별 부분을 처리할 수 있는 흐름을 설계할 수 있습니다. 이것은 Langflow를 챗봇뿐만 아니라 더 발전된 AI 애플리케이션에도 유용하게 만듭니다.
Langflow의 좋은 점은 개발자를 프로세스에서 완전히 제거하지 않는다는 것입니다. 그것은 단순히 그들에게 AI 파이프라인을 더 빠르게 설계, 테스트 및 이해하는 방법을 제공하여 프로덕션 코드로 더 깊이 들어가기 전에 제공합니다.
그렇기 때문에 랭플로우는 개발자, 데이터 과학자, AI 빌더들 사이에서 인기를 얻게 되었습니다. 복잡한 AI 워크플로우를 더 쉽게 볼 수 있고, 테스트하기 쉬우며, 설명하기 쉽게 만듭니다. 2026년에 AI 앱 개발을 배우는 모든 사람에게 랭플로우는 전체 프로세스를 덜 혼란스럽게 만들 수 있는 저장소 중 하나입니다.
랭체인
LangChain은 AI 개발자 세계에서 거의 무시할 수 없게 된 프로젝트 중 하나입니다.
개발자들이 처음 대규모 언어 모델로 앱을 구축하기 시작했을 때, 많은 프로젝트들이 외부에서 보기에는 단순해 보였습니다. 프롬프트를 보내고, 응답을 받아 사용자에게 보여줍니다. 하지만 뭔가 진지한 것을 만들려고 노력하는 순간, 상황은 더 복잡해집니다. 프롬프트, 메모리, 도구, 검색, 구조화된 출력, API 호출, 오류 처리, 그리고 때로는 여러 에이전트가 함께 작업해야 합니다.
LangChain은 개발자들에게 이러한 모든 움직이는 부품을 처리할 수 있는 프레임워크를 제공하기 때문에 인기를 얻었습니다.
개발자들은 모든 것을 0에서 구축하는 대신 LangChain의 구성 요소를 사용하여 모델을 도구, 문서, 데이터베이스 및 사용자 정의 로직과 연결할 수 있습니다. 이것은 AI가 단순히 질문에 답하는 것 이상을 수행하는 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있게 해줍니다. 데이터 검색, 함수 호출, API 사용, 컨텍스트 기억, 더 긴 워크플로우 추적이 가능합니다.
2026년에도 LangChain이 여전히 중요한 큰 이유 중 하나는 많은 AI 도구와 플랫폼이 이를 직접 사용하거나 어떤 방식으로든 지원하기 때문입니다. 예를 들어, 랭플로우는 동일한 생태계를 기반으로 구축되었습니다. 다른 플랫폼들도 LangChain과 연결되어 있는데, 이는 그것이 AI 에이전트 및 RAG 애플리케이션 구축의 일반적인 기반이 되었기 때문입니다.
LangGraph는 또한 이 생태계를 더욱 강력하게 만듭니다.
LangChain은 체인, 도구 및 검색에 유용하지만, LangGraph는 더 제어된 에이전트 워크플로우를 구축하고 싶을 때 유용합니다. 예를 들어, 에이전트가 다양한 단계를 거치거나, 결정을 내리거나, 작업을 반복하거나, 조건부 경로를 따라야 하는 경우, LangGraph는 개발자들에게 그에 대한 더 나은 구조를 제공합니다.
간단히 말해서, LangChain은 AI 앱을 구축하는 데 도움을 주고, LangGraph는 상태와 제어가 중요한 더 심각한 에이전트 워크플로우를 구축하는 데 도움을 줍니다.
개발자들은 챗봇, 문서 Q&A 시스템, 멀티 에이전트 워크플로우, AI 어시스턴트, 도구 호출 에이전트, 구조화된 데이터 추출, RAG 파이프라인 등 많은 일반적인 AI 프로젝트에 LangChain을 사용합니다. 초보자들에게 항상 가장 간단한 프레임워크는 아니며, 때로는 배우기에 많은 것처럼 느껴질 수도 있습니다. 하지만 기본 사항을 이해하면 왜 그렇게 널리 사용되었는지 알 수 있습니다.
LangChain은 단순한 또 다른 AI 저장소가 아니기 때문에 이 목록에 포함될 자격이 있습니다. 그것은 많은 현대 AI 앱이 구축되는 기초의 일부가 되었습니다. 모든 프로젝트에서 사용하지 않더라도, LangChain을 이해하면 실제 AI 애플리케이션이 무대 뒤에서 어떻게 구조화되는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
디파이
Dify는 팀이 실험에서 더 현실적인 것으로 전환하고자 할 때 유용하게 느껴지는 AI 플랫폼 중 하나입니다.
많은 개발자들이 간단한 챗봇이나 작은 RAG 데모로 AI 프로젝트를 시작합니다. 그것은 학습에 좋습니다. 하지만 같은 아이디어가 제대로 된 제품이 되어야 할 때는 일이 빠르게 커집니다. 모델 관리, 프롬프트 관리, 사용자 입력, 파일 처리, 검색, 워크플로우, 모니터링, 배포, 그리고 때로는 여러 AI 제공자에 대한 지원이 필요합니다.
Dify는 그 모든 것을 한 곳으로 모으려고 노력합니다.
팀들에게 AI 애플리케이션을 구축하고 관리할 수 있는 완전한 플랫폼을 제공합니다. 당신은 모든 작은 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 챗봇, 어시스턴트, 에이전트 워크플로우, 문서 기반 Q&A 시스템, 내부 AI 도구를 만들 수 있습니다.
Dify의 가장 강력한 부분 중 하나는 워크플로우 빌더입니다. 개발자들은 AI 앱이 어떻게 작동해야 하는지 단계별로 정의할 수 있습니다. 이 앱은 도구를 사용하고, 모델을 호출하고, 문서를 검색하고, 조건을 따르고, 일반 챗봇보다 더 복잡한 로직을 처리할 수 있습니다. 이는 AI가 응답할 뿐만 아니라 계획된 흐름 내에서 조치를 취하는 에이전트 워크플로우에 유용하게 만듭니다.
Dify는 또한 RAG 파이프라인을 지원하며, 이는 비즈니스 사용 사례에 매우 중요합니다. 회사는 자체 문서, 지식 기반 또는 내부 데이터를 연결하고 해당 정보를 기반으로 답변하는 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 이는 고객 지원 봇, 내부 회사 비서, 헬프데스크 도구, 제품 문서 검색 및 기업 Q&A 시스템에 유용합니다.
Dify와 같은 팀들이 또 다른 이유는 모델 제공업체와의 유연성 때문입니다. 모든 것을 하나의 AI 회사에 고정하는 대신, Dify는 다양한 제공업체 및 오픈 소스 모델과 협력할 수 있습니다. 이는 AI 팀들이 비용, 속도, 품질 및 개인 정보 보호를 위해 다양한 모델을 테스트하기를 종종 원하기 때문에 중요합니다.
자체 호스팅 옵션은 데이터 제어에 관심을 갖는 기업들에게 Dify를 더욱 매력적으로 만듭니다. 모든 팀이 완전히 관리되는 타사 도구를 통해 민감한 정보를 보내고 싶어하는 것은 아닙니다. Dify를 통해 팀은 자신의 개인 정보 보호 및 배포 요구에 맞는 설정을 선택할 수 있습니다.
간단히 말해서, Dify는 AI 앱 개발에서 지루한 설정 작업을 많이 제거해주기 때문에 유용합니다. 이를 통해 팀은 대시보드, 커넥터, 모니터링 및 배포 부품을 만드는 데 모든 시간을 보내는 대신 어시스턴트 또는 워크플로우의 실제 로직에 더 집중할 수 있습니다.
그렇기 때문에 Dify는 2026년에 주목해야 할 중요한 AI 저장소 중 하나가 되었습니다. 이것은 개발자 프레임워크와 완전한 AI 애플리케이션 플랫폼 사이 어딘가에 위치해 있어, 너무 많은 제어력을 잃지 않으면서 AI 제품을 더 빨리 구축하고자 하는 팀에게 실용적입니다.
오픈 웹UI
Open WebUI는 ChatGPT와 유사한 경험을 원하는 모든 사람에게 가장 유용한 프로젝트 중 하나이지만, AI가 어디에서 실행되고 데이터가 어떻게 처리되는지에 대한 더 많은 제어력을 제공합니다.
사람들이 로컬 AI에 대해 이야기할 때, 보통 올라마와 같은 도구를 먼저 언급합니다. 올라마는 자신의 기계에서 모델을 실행하는 데 도움을 주지만, 그 자체로는 대부분 백엔드 도구입니다. 모델과 채팅하거나, 대화를 관리하거나, 다양한 모델을 테스트하거나, 문서를 업로드하거나, 팀에 접근하려면 여전히 깨끗한 인터페이스가 필요합니다. 이것이 바로 Open WebUI가 중요한 지점입니다.
