n8n을 이용한 AI 에이전트 구축 완벽 가이드: 기초부터 실전까지

오늘은 N8N을 이용한 AI 에이전트를 처음부터 끝까지 구축하는 방법을 배워보겠습니다. 기초 개념부터 시작해 점점 고급 기술로 나아갈 예정인데요. 본격적으로 개발을 시작하기 전에, 먼저 AI 에이전트란 무엇이며 왜 중요한지 이해하는 것이 필요합니다.

1. 에이전트 시스템이란?

에이전트 시스템(agentic system)은 여러 개의 에이전트와 워크플로우(workflow)로 구성된 환경을 의미합니다. 여기서 워크플로우란 자동화된 프로세스를 의미하며, 일정한 입력(input)이 주어지면 미리 정의된 출력(output)이 생성됩니다. 예를 들어, 고객이 제품을 구매하면 주문 확인 이메일을 자동으로 발송하는 시스템이 하나의 워크플로우입니다.

반면 **에이전트(agent)**는 동적인 자동화 시스템입니다. 즉, 미리 정해진 프로세스를 따르는 것이 아니라, 대화형 인공지능 모델이 상황에 맞게 필요한 도구를 선택하여 작업을 수행합니다. 예를 들어, 고객 지원 에이전트가 고객의 문의에 따라 주문 내역을 조회하거나 환불을 처리하는 것이 이에 해당합니다.

워크플로우 vs. 에이전트

워크플로우는 정해진 입력이 있으면 동일한 출력이 발생하지만, 에이전트는 입력에 따라 다양한 도구를 활용하여 유동적으로 대응합니다. 즉, 에이전트는 특정 상황에 맞는 최적의 해결책을 스스로 찾아내는 능력을 가집니다.

2. n8n을 활용한 AI 에이전트 구축

n8n은 다양한 API와 자동화 기능을 제공하는 워크플로우 자동화 도구입니다. 이를 활용하면 AI 에이전트를 보다 효과적으로 구축할 수 있습니다.

2.1 n8n 기본 개념

n8n에는 여러 가지 노드(node) 가 존재하며, 이들은 특정 기능을 수행하는 블록과 같습니다. 기본적으로 다음과 같은 다섯 가지 노드 유형이 있습니다.

• 트리거(Trigger) 노드: 자동화를 시작하는 역할 (예: 새로운 채팅 메시지가 도착하면 자동 실행)
• 액션(Action) 노드: 특정 작업을 수행 (예: 이메일 발송, 데이터 저장 등)
• 유틸리티(Utility) 노드: 데이터 변환 및 필터링 (예: 조건문, 필터 적용 등)
• 코드(Code) 노드: 직접 코드를 실행하여 기능 확장 가능 (예: HTTP 요청, JavaScript 실행 등)
• AI 에이전트 노드: AI 기반 에이전트를 만들고, 메모리 저장 및 검색 기능 추가 가능

2.2 워크플로우 생성

1. n8n 계정 생성 후 로그인
2. 새로운 워크플로우 생성 (우측 상단의 Create Workflow 버튼 클릭)
3. 트리거 노드 추가 (예: 사용자가 채팅을 입력하면 시작되도록 설정)

이제 기본적인 자동화 워크플로우가 준비되었습니다.

2.3 AI 에이전트 추가하기

이제 AI 에이전트를 워크플로우에 추가하여 보다 지능적인 자동화를 구축해보겠습니다.

1. AI 에이전트 노드 추가
2. OpenAI API 연동 (GPT-4 모델 사용 가능)
3. 메모리 기능 추가 (대화의 맥락을 기억할 수 있도록 설정)

이렇게 설정하면 AI 에이전트가 사용자의 질문에 대해 대화형으로 응답할 수 있으며, 대화의 흐름을 이해하고 유지할 수 있습니다.

3. 에이전트에 도구(Tools) 추가하기

AI 에이전트는 다양한 도구를 활용하여 보다 강력한 기능을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 가정용 재고 관리 시스템을 구축한다고 가정해보겠습니다.

3.1 AirTable과 연동하여 재고 관리하기

1. AirTable 노드 추가 (n8n에서 AirTable 연동 지원)
2. AirTable API 연결 (개인 API 키 입력)
3. 재고 검색 기능 추가
   • 특정 상품의 현재 수량 확인
   • 재고 부족 여부 체크
4. 재고 업데이트 기능 추가
   • 예: "치약을 두 개 더 샀어요" → 자동으로 데이터베이스 업데이트

3.2 AI가 자동으로 필요한 도구 선택하도록 설정

AI 에이전트는 대화 내용을 분석하여 필요한 도구를 자동으로 호출할 수 있습니다. 예를 들어, "우리 집에서 재고가 부족한 물건이 뭐야?"라고 물어보면 자동으로 AirTable에서 데이터를 검색하여 부족한 품목을 알려줍니다.

이처럼 AI 에이전트는 검색(Search) → 업데이트(Update) → 실행(Execute) 의 단계를 거치며 유동적으로 반응할 수 있습니다.

4. 고급 기능: 에이전트 간 연결

보다 강력한 AI 시스템을 만들기 위해 여러 개의 에이전트를 연결하는 방법도 있습니다.

1. 하나의 에이전트가 다른 에이전트를 호출하도록 설정
2. 각 에이전트를 특정 역할에 맞게 분류 (예: 재고 관리 에이전트, 고객 지원 에이전트 등)
3. 워크플로우 간 데이터 공유 (예: 주문 확인 후 재고 업데이트 자동화)

이 방법을 활용하면 보다 체계적인 AI 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.

5. 결론: AI 에이전트 시스템의 무한한 가능성

이제 AI 에이전트가 단순한 챗봇이 아니라, 다양한 도구를 활용하여 유연하게 문제를 해결하는 강력한 자동화 시스템이라는 점을 이해하셨을 것입니다.

이번 글에서는 n8n을 활용하여 AI 에이전트를 구축하는 기본적인 방법을 소개했는데요. 이를 바탕으로 여러분의 비즈니스나 프로젝트에 맞게 AI 에이전트를 활용할 수 있을 것입니다.