구글 랩스에서 선보인 ‘Opal’은 코드를 작성하지 않고도 다양한 AI 모델과 프롬프트를 조합해 미니 앱을 만들 수 있는 실험적 노코드 도구입니다. 단순히 프롬프트 입력과 응답 확인에 머물던 기존 생성형 AI 사용 방식을 넘어, AI가 어떤 단계를 거쳐 작동하는지를 사용자가 직접 설계할 수 있다는 점에서 기존 도구들과는 다른 방향성을 보여줍니다. 또한 기획자, 디자이너, 마케터, 크리에이터 등 기술적 배경이 없는 사용자도 자연어만으로 정교한 AI 워크플로를 만들 수 있어, AI 제작의 접근성을 크게 확장시켰습니다.

Opal은 2025년 7월 미국에서 출시된 이후 15개국을 거쳐 160개국 이상으로 빠르게 확대되며, 실험적 제품임에도 전 세계 사용자들에게 높은 관심을 받고 있습니다. 이는 “구글의 모델 역량을 투명하게 제어할 수 있는 노코드 환경”이라는 Opal의 방향성이 사용자 요구와 잘 맞아떨어진 결과라고 볼 수 있죠. 이번 글에서는 Opal을 어떻게 활용할 수 있을지 살펴보겠습니다.

구글 기술 기반의 새로운 워크플로 경험

Opal은 생성형 AI 파이프라인을 시각적으로 조립하는 방식으로 구성할 수 있게 해주는 것이 핵심입니다. 사용자가 만들고자 하는 앱의 목적과 흐름을 자연어로 설명하면, Opal은 이를 입력 단계–생성 단계–출력 단계로 구성된 다단계 워크플로 형태로 변환합니다.

입력 단계에서는 기본 지침을 담은 프롬프트와 함께 파일 업로드, YouTube 링크, 구글 드라이브 문서 등을 활용할 수 있습니다. 생성 단계에서는 사용할 모델을 직접 선택합니다. 예를 들면 제미니(Gemini)가 텍스트나 이미지를 분석하고, 이미젠(Imagen)이 이미지를 생성하며, 비오(Veo)가 영상을 생성하도록 지정할 수 있습니다. 이후 후처리 단계를 거친 결과물은 카드형 UI 또는 리스트 형태의 미니 앱으로 표현됩니다.

이 모든 처리 과정은 캔버스 위에서 시각적으로 표시되며, 각 단계를 클릭해 프롬프트 또는 모델 호출 내용을 수정할 수 있습니다. API 호출이나 매개 변수 관리, 예외 처리 같은 개발적 요소를 몰라도 복잡한 흐름을 구성할 수 있다는 점에서 Opal은 단순 생성 도구가 아니라 생성형 AI 워크플로를 시각적으로 설계할 수 있는 플랫폼에 가깝습니다.

다만 현재 베타 단계에서는 코드를 직접 삽입할 수 없어 기능 확장은 제한적입니다. 그럼에도 여러 구글 모델을 하나의 앱에서 조합해 텍스트, 이미지, 비디오가 포함된 간단한 앱을 빠르게 제작할 수 있다는 점은 Opal이 제공하는 강력한 장점입니다. 구글은 간단한 WYSIWYG 방식의 앱 제작은 Opal, 코드 기반 생성은 새롭게 공개된 Antigravity로 구분하며 두 도구의 역할을 명확히 나누는 전략을 취하는 것으로 보입니다.

구글 Opal이 제공하는 기술적 차별점

Opal의 차별점은 크게 세 가지로 정리할 수 있습니다.

첫째, 자연어 기반의 워크플로 자동 생성 기능입니다. 사용자가 만들고 싶은 앱의 목적을 입력하면 Opal이 필요한 단계를 자동으로 구성하고, 이후 사용자가 세부적으로 수정하며 완성도를 높일 수 있는 템플릿 형태의 단계를 제공합니다.

둘째, 단계별 디버깅과 병렬 실행 기능입니다. 각 단계를 개별적으로 실행해 결과를 확인하거나 오류가 발생한 위치를 즉시 파악할 수 있어 문제 해결 속도가 매우 빠릅니다. 여러 단계가 동시에 실행되는 병렬 처리 기능은 복잡한 생성 흐름의 전체 실행 시간을 줄여 주는 장점이 있습니다.

셋째, 즉시 배포 기능입니다. Opal은 호스팅을 자체적으로 처리하므로 서버 설정이나 배포 환경을 별도로 준비할 필요 없이, 완성된 앱을 링크 형태로 공유할 수 있습니다.

Opal을 활용한 실전형 AI 미니 앱 제작 사례

예제로는 헬스클럽에 막 등록한 초보자를 위한 운동 가이드 앱을 제작해 보았습니다.

1) 프롬프트 입력

앱의 목적과 기능을 자연어로 입력하면 Opal은 이를 분석해 여러 단계로 구성된 워크플로를 자동 생성합니다.

헬스클럽에 이제 막 등록하여 운동하는 초보자를 위한 앱을 개발합니다. 헬스클럽을 보통 일주일에 몇 번 갈 것인지를 입력받고 그 횟수에 맞게 운동 부위를 나뉘어 올바른 자세와 방법을 가이드 해줍니다. 각 운동에 대해서는 이미지와 영상으로 자세를 자세히 알려줍니다.

잠시 후 캔버스에는 여러 노드로 구성된 앱 개발 화면이 생성됩니다. 앞으로 어떻게 바뀔지는 모르지만 현재 베타 버전에서는 프롬프트 입력에 사용한 언어와 상관없이 모든 노드는 영어로 표시됩니다. 사용자 입력 화면으로 시작하여 그 입력값을 받아, 필요한 콘텐츠를 생성하여 최종 결과 화면에 이르는 앱의 뼈대가 만들어진 것입니다.

화면 상단을 보면 캔버스는 App 모드와 Editor 모드가 있고 App 모드를 선택하면 현재 앱의 UI를 확인할 수 있습니다.

2) 생성 흐름 구성

Generate로 시작하는 생성 노드에는 기본 프롬프트와 모델 선택이 포함되며, 사용자는 원하는 모델(제미니, 이미젠, 비오 등)로 자유롭게 변경할 수 있고 지침에 해당하는 프롬프트를 다듬을 수 있습니다.

3) 출력 구성

최종 출력 방식은 카드형 UI 또는 구글 문서(Google Docs) 스타일로 선택할 수 있으며, 생성한 텍스트, 이미지, 영상 등을 조합해 하나의 결과물을 제공하도록 설정할 수 있습니다.

이 흐름을 통해 초보자를 위한 운동 루틴, 올바른 자세 이미지, 동작 설명 영상 등을 자동 구성하는 앱을 쉽게 만들 수 있습니다.

4) 앱의 배포

첫 실행을 하여 일주일에 네 번 헬스장에 방문한다는 입력을 한 후 결과 화면입니다. Day별로 어떤 운동을 할지, 이미지와 영상을 통해 상세한 가이드를 제공해 주는 앱이 만들어졌습니다.

초기 결과물의 이미지나 영상은 의도와 다르게 만들어질 수 있기에, 프롬프트나 모델을 조정하여 좀 더 의도에 맞는 결과물을 만들 수 있게 수정할 수 있습니다. 또한 직접 생성해 보니, 멀티미디어 콘텐츠를 생성하는 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이 부분은 개선이 필요해 보입니다. 따라서 생성된 결과물을 다운로드하여 다른 앱에서 재활용하는 것도 좋은 전략일 수 있습니다.

오픈AI 에이전트 빌더와의 차이

Opal과 비교될 때 가장 많이 언급되는 도구는 오픈AI의 에이전트 빌더입니다.

두 도구는 “노코드 AI 제작”이라는 공통점이 있지만 지향점은 다릅니다. 에이전트 빌더는 이메일·문서 처리, 외부 API 호출 등 실제 업무를 수행하는 업무 자동화형 AI 작업자를 만드는 데 최적화되어 있습니다. MCP(Model Context Protocol) 기반의 확장성을 지원하며 여러 외부 시스템과의 통합에 강점을 가집니다.

반면 Opal은 콘텐츠 생성 중심의 미니 앱을 만들고, 모델 조합과 단계 제어를 정교하게 설계하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 시각적 편집과 디버깅은 Opal의 강점이지만 외부 시스템 연동은 상대적으로 제한적입니다. 커넥터나 MCP 기능을 제공하지 않으며, 구글 생태계 기반의 입력과 출력에 최적화된 구조죠.

다음 표는 두 제품의 차이를 한눈에 정리한 것입니다.

노코드 시장에서 Opal의 위치는?

Zapier, n8n, Make 등은 외부 서비스 연동을 중심으로 발전해 온 반면, Opal은 생성형 AI 모델 조합과 단계별 제어에 최적화된 도구입니다. 외부 연동 기능은 약하지만, 구글 생태계 기반의 AI 생성 작업에서는 Opal만의 장점이 명확하게 드러납니다.

Opal의 설계 방식은 레시피 기반의 요리 과정에 비유할 수 있습니다. 다른 도구가 다양한 외부 재료(외부 API)를 갖춘 대형 주방이라면, Opal은 구글의 고품질 재료(모델 능력)를 활용해 사용자가 직접 레시피(워크플로)를 구성하는 고급 주방에 가깝습니다. 각 단계의 ‘조리법(프롬프트)’을 세밀하게 조절할 수 있고, 어떤 단계에서 문제가 발생했는지 즉시 알려주는 투명한 피드백 기능을 제공합니다. 다만 현재로서는 구글 생태계 내에서만 재료를 사용할 수 있다는 제약이 존재합니다.

마치며: Opal이 제공하는 실제 활용 가치

Opal은 리서치 자동화, 보고서 생성, 멀티미디어 콘텐츠 제작 등 다양한 작업을 하나의 흐름으로 묶을 수 있습니다. 텍스트와 이미지, 그리고 영상 생성이 결합된 콘텐츠를 빠르게 제작해야 하는 마케팅이나 교육, 창작 분야에서 특히 강점을 보일 수 있을 것입니다. 또한 새로운 아이디어를 MVP 형태로 빠르게 시험해 볼 수 있어 프로토타이핑 도구로도 활용 가치가 높습니다.

Opal은 생성형 AI 기능을 정밀하게 조합하고 워크플로를 시각적으로 제어할 수 있는 새로운 노코드 제작 환경을 제시하며, AI 제작 권한을 개발자 중심에서 더 많은 사용자로 확장하는 흐름을 만들어내고 있습니다. 외부 연동 기능은 아직 제한적이지만 디버깅, 병렬 실행, 시각적 편집 등 핵심 기능은 완성도가 높습니다. 구글의 업데이트가 지속된다면 Opal은 향후 AI 앱 제작 시장에서 중요한 역할을 차지할 것으로 기대됩니다.

<참고하면 좋은 자료>