n8n AI Agent 기초

들어가며

n8n은 AI Agent를 가장 쉽게 구축할 수 있는 노코드 플랫폼 중 하나입니다.

이 글에서는 n8n에서 AI Agent를 만드는 기초 개념과 첫 Agent 구축 방법을 알아봅니다.

AI Agent란?

🤖 AI Agent = LLM + 도구(Tools) + 메모리
자율적으로 판단하고, 도구를 사용해 작업을 수행하는 AI 시스템

일반 AI vs AI Agent

n8n AI Agent의 구성 요소

1. 🧠 LLM (대뇌)

• OpenAI GPT-4
• Claude
• Google Gemini
• 로컬 LLM (Ollama)

2. 🛠️ Tools (도구)

Agent가 실제로 수행할 수 있는 작업들:

• 웹 검색
• 이메일 전송
• 데이터베이스 조회/수정
• API 호출
• 파일 처리

3. 💾 Memory (기억)

• 대화 맥락 유지
• 이전 작업 기억
• 장기 기억 저장 (벡터 DB)

첫 AI Agent 만들기

Step 1: n8n 설치

# Docker로 빠른 설치
docker run -it --rm \
  -p 5678:5678 \
  n8nio/n8n

Step 2: AI Agent 노드 추가

1. 워크플로우 생성
2. AI Agent 노드 추가
3. LLM 연결 (OpenAI API 키 설정)

Step 3: 도구 연결

⚙️ 추천 첫 도구:

• Calculator (계산)

• Wikipedia (검색)

• HTTP Request (API 호출)

Step 4: 테스트 및 배포

• Chat 트리거로 테스트
• 웹훅으로 외부 연동

실전 예제: 이메일 비서 Agent

워크플로우 구성

[이메일 트리거] → [AI Agent] → [응답 전송]
                      ↓
            [도구: 일정 확인]
            [도구: 이메일 작성]
            [도구: 캘린더 등록]

Agent 프롬프트 예시

당신은 전문 비서입니다.
받은 이메일을 분석하고 다음 작업을 수행하세요:
1. 미팅 요청 → 캘린더 확인 후 답변
2. 정보 요청 → 관련 자료 검색 후 답변
3. 긴급 문의 → 슬랙으로 알림

주요 팁

✅ Do's

• 작은 범위부터 시작
• 도구는 3-5개로 제한
• 명확한 프롬프트 작성
• 에러 핸들링 추가

❌ Don'ts

• 너무 많은 도구 한번에 추가
• 모호한 지시문
• 테스트 없이 배포

다음 단계

📚 심화 학습 추천:

1. RAG (문서 기반 답변) 구현

2. 멀티 Agent 시스템

3. 벡터 DB 연동 (장기 기억)

마무리

n8n AI Agent는 아이디어를 현실로 만드는 도구입니다.

복잡해 보이지만, 핵심은 단순합니다:

LLM에게 도구를 주고, 무엇을 할지 알려주면 됩니다.

🎯 오늘의 도전: n8n을 설치하고, AI Agent 노드로 간단한 계산 Agent를 만들어보세요!