Sim Studio: 시각적 AI 에이전트 워크플로우의 혁신

안녕하세요.

오늘은 AI 에이전트 워크플로우를 손쉽게 시각적으로 구성하고 실행할 수 있는 오픈소스 플랫폼, Sim Studio 에 대해 소개드립니다. 최근에 에이전트가 중요해지면서 다양한 에이전트 개발 툴들이 나오고 있습니다. Sim studio 는 복잡한 에이전트 개발을 간편하게 만들고, 다양한 로컬 LLM과 통합할 수 있는 이 혁신적인 도구에 대해 하나씩 알아보겠습니다.

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Sim Studio 란 무엇인가?

✨ Sim Studio 개요

Sim Studio는 오픈소스 AI 에이전트 워크플로우 빌더로, 다양한 AI 기능을 시각적으로 구성하고 실행할 수 있는 플랫폼입니다. LangChain, Flowise, AutoGen 등과 유사한 프레임워크지만, 시각적인 에디터와 로컬 모델 연동 기능 등 차별화된 특징을 갖추고 있습니다. Apache 2.0 라이선스로 공개되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있습니다.

⚙️ AI 생태계에서의 역할과 중요성

AI 시스템 개발은 점점 복잡해지고 있고, 다수의 도구와 프레임워크, LLM 연동이 필요합니다. Sim Studio는 이러한 복잡성을 줄이고 개발자뿐만 아니라 비개발자도 쉽게 워크플로우를 구성할 수 있도록 지원합니다.

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Sim Studio의 핵심 기능

🧩 ReactFlow 기반의 시각적 워크플로우 에디터

Sim Studio의 가장 큰 특징은 시각적 워크플로우 편집기입니다. ReactFlow를 기반으로 구현되어 있어 사용자는 블록을 드래그 앤 드롭하여 쉽게 에이전트를 연결할 수 있습니다.

🧠 로컬 LLM 연동 (Ollama 기반)

Ollama를 활용하여 로컬 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있습니다. 이는 GPU 또는 CPU 환경 모두에서 사용할 수 있으며, 클라우드 API 비용 부담 없이 테스트가 가능합니다.

🛠️ 개발자를 위한 현대적 기술 스택

• Zustand – 상태 관리를 위한 경량 라이브러리
• Drizzle ORM – PostgreSQL과 함께 사용되는 타입 안전 ORM
• Tailwind CSS – UI 컴포넌트 스타일링

🐳 Docker 기반 설치 지원

Docker Compose를 통해 손쉽게 로컬에서 Sim Studio를 실행할 수 있습니다. 다음은 기본적인 실행 명령입니다:

# 저장소 클론
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/sim.git
cd sim

# 환경변수 설정
cp sim/.env.example sim/.env

# Docker 실행
docker compose up -d --build

 

접속 주소: http://localhost:3000/w/

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경쟁 프레임워크와의 비교

⚖️ LangChain과의 차이점

LangChain은 코드 기반의 체이닝 구성에 중점을 둡니다. 반면 Sim Studio는 GUI 기반으로 구성되며, 더 빠르게 프로토타입을 만들 수 있습니다.

🧪 Flowise 대비 장점

Flowise도 시각적인 구성 도구이지만, Sim Studio는 로컬 모델 연동 및 다양한 기술 스택 통합에서 앞서 있습니다.

🔁 AutoGen과의 비교

AutoGen은 멀티에이전트 구성에 강점이 있지만, 시각화 인터페이스는 제한적입니다. Sim Studio는 사용자 경험을 시각적으로 직관화한 UI를 제공합니다.

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Sim Studio 시작하기

☁️ 클라우드 버전 실행 방법

• 공식 웹사이트: https://www.simstudio.ai
• 계정 생성 후, 즉시 워크스페이스에 접속 가능

🐳 Docker 로컬 설치 가이드

로컬에서 설치하려면 위에서 소개한 Docker 명령어를 그대로 사용할 수 있습니다. 모델까지 연동하려면 다음 스크립트를 추가 실행합니다:

# 로컬 모델 설치
./sim/scripts/ollama_docker.sh pull <모델명>

# 로컬 모델 기반 Sim Studio 실행
./start_simstudio_docker.sh --local

🧑‍💻 VSCode Dev Container 설정

1. VSCode 또는 Cursor, Windsurf 설치
2. Remote - Containers 확장 설치
3. 프로젝트 열기 > "Reopen in Container" 선택

🔧 수동 설치 방법

• 의존성 설치: npm install
• 데이터베이스 초기화: npx drizzle-kit push
• 로컬 서버 실행: npm run dev

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Sim Studio의 기술 스택

🖥️ 프론트엔드: Next.js 기반

Next.js의 App Router 기능을 활용하여 성능과 확장성 모두를 갖춘 구조입니다.

🗄️ 백엔드: PostgreSQL + Drizzle ORM

PostgreSQL과 Drizzle ORM을 통해 데이터 저장과 관리를 효율적으로 처리합니다.

🔐 인증 시스템: Better Auth

간편한 이메일 로그인 기능을 제공하며, Google/GitHub OAuth도 지원합니다.

🎨 UI 구성: Tailwind CSS + Shadcn

스타일링은 Tailwind CSS를, 컴포넌트는 Shadcn 기반으로 구현되어 있습니다.

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Sim Studio의 활용 사례

🧪 에이전트 워크플로우 프로토타입

빠른 아이디어 검증을 위한 프로토타이핑 도구로 매우 유용합니다.

🤖 멀티 에이전트 파이프라인 구성

다양한 기능을 수행하는 에이전트를 병렬 또는 순차적으로 연결해 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

⚗️ 로컬 AI 모델 테스트

Ollama를 통해 로컬에서 모델을 쉽게 테스트하고, 비용 없이 결과를 확인할 수 있습니다.

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결론 : Sim Studio가 바꾸는 AI 워크플로우 개발

🚀 접근성과 생산성을 겸비한 새로운 패러다임

Sim Studio는 복잡한 에이전트 시스템을 누구나 쉽게 만들 수 있도록 도와주는 혁신적인 도구입니다. 시각적인 구성, 로컬 모델 테스트, 다양한 확장성으로 인해 앞으로 AI 에이전트 개발의 새로운 표준으로 자리매김할 가능성이 높습니다.

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출처

https://github.com/simstudioai/sim

GitHub - simstudioai/sim: Open-source AI Agent workflow builder.