n8n의 AI Agent 노드 완전 가이드: 6가지 Agent 비교와 활용법
2022년 챗GPT가 세상에 나온 이후 우리는 AI 시대에 살고 있다고 말할 수 있다.
그러나 AI의 진정한 가치는 자동화와 결합될 때 빛을 발한다고 생각한다.
보통 사람들은 어떤 질문에 대답해주는 AI 챗봇에 만족하고 있을까? 아니면 실제로 행동하고 업무를 처리하는 AI 비서가 필요할까?
n8n의 AI Agent 노드는 단순한 AI 대화를 넘어 실제 작업을 수행하는 지능형 워크플로우를 구축할 수 있게 해줄 것이다.
이 글에서는 n8n에서 제공하는 6가지 AI Agent 노드의 특징, 장단점, 그리고 활용 사례를 심층적으로 살펴보도록 하겠다.
AI Agent란? 자율적인 AI 작업 처리자
AI Agent는 단순한 AI 모델과는 다르다. 일반적인 AI 모델이 입력에 대한 응답만 생성한다면, AI Agent는 목표를 달성하기 위해 추론하고 행동하는 자율적인 시스템이다. Agent는 환경을 인식하고, 최적의 도구를 선택하며, 필요한 행동을 취할 수 있다.
n8n은 LangChain 프레임워크와의 통합을 통해 다양한 AI Agent를 시각적 워크플로우에서 쉽게 구현할 수 있게 해준다. Agent 노드는 외부 데이터 소스, API, 애플리케이션과 상호작용하여 복잡한 작업을 자동화할 수 있다.
n8n의 6가지 AI Agent 노드 비교
n8n에서는 현재 6가지 유형의 AI Agent 노드를 제공한다.
각각의 Agent는 고유한 특성과 장단점을 가지고 있어 특정 사용 사례에 더 적합할 수 있다.
아래 표에서 이들을 간단하게 비교해 보았다:
| Agent 유형 | 주요 특징 | 최적 사용 사례 | 지원 LLM | 메모리 지원 |
| Tools Agent | 다양한 외부 도구 활용 가능, 표준화된 출력 형식 | 여러 시스템과 통합된 복잡한 워크플로우 | OpenAI, Groq, Mistral, Anthropic, Azure OpenAI |
✓ |
| Conversational Agent |
자연스러운 대화에 최적화, 맥락 유지 | 챗봇, 고객 지원, 가상 비서 | 제한 없음 | ✓ |
| SQL Agent | 자연어를 SQL로 변환, 데이터베이스 상호작용 | 데이터 분석, BI 도구, 내부 대시보드 | 제한 없음 | ✓ |
| OpenAI Functions Agent |
OpenAI 함수 호출 모델 최적화 | OpenAI 함수 기능을 활용한 워크플로우 | OpenAI만 가능 | ✓ |
| ReAct Agent | 추론과 행동의 반복적 사이클, 복잡한 작업 분해 | 여러 단계의 복잡한 문제 해결 | 제한 없음 | ✗ |
| Plan and Execute Agent |
높은 수준의 계획 수립 후 단계별 실행 | 구조화된 접근이 필요한 복잡한 작업 | 제한 없음 | ✗ |
이제 각 Agent의 특징과 활용법을 자세히 살펴보도록 하자.
1. Tools Agent: 만능 도구 활용 전문가
Tools Agent는 n8n에서 가장 범용적이고 강력한 Agent이다.
LangChain의 도구 호출 인터페이스를 구현하여 100개 이상의 다양한 도구와 앱에 접근할 수 있다.
주요 특징:
- 확장성: 100개 이상의 앱 노드와 도구 연동 가능
- 정확한 도구 선택: 작업에 따라 최적의 도구를 자율적으로 선택
- 표준화된 출력: 일관된 형식의 결과 제공
- 광범위한 LLM 지원: OpenAI, Anthropic, Mistral 등 다양한 모델 지원
활용 사례:
- 종합 정보 대시보드: "지난주 매출 현황과 주요 소셜 미디어 반응을 요약해줘" - Google Sheets, Slack, Twitter 도구를 순차적으로 활용
- 고객 지원 자동화: "고객 이메일에 자동 응답하고 CRM에 티켓 생성" - Gmail, Zendesk, Slack 도구 연계
- 연구 보조원: "이 주제에 대한 최신 연구를 찾고 요약해줘" - SerpApi, Wikipedia, 웹 검색 도구 활용
Tools Agent는 가장 범용적인 Agent로, 대부분의 자동화 시나리오에 적합하다.
2. Conversational Agent: 자연스러운 대화 전문가
Conversational Agent는 사용자와의 자연스러운 대화에 최적화된 Agent이다. 대화 맥락을 이해하고 유지하면서 도구를 활용할 수 있다.
주요 특징:
- 대화 맥락 관리: 이전 대화 내용을 기억하고 참조
- 유연한 상호작용: 사용자 의도를 더 잘 파악하고 자연스럽게 응답
- 도구 설명: 시스템 프롬프트에 도구를 설명하여 적절한 도구 활용
- 모든 LLM 지원: 특정 모델에 의존하지 않음
활용 사례:
- 고객 지원 챗봇: 자연스러운 대화를 통한 문제 해결 및 정보 제공
- 가상 비서: 일정 관리, 알림 설정 등 개인화된 지원
- 내부 지식 검색: 회사 문서, FAQ에 대한 대화형 인터페이스 제공
Conversational Agent는 Tools Agent보다 유연하지만 도구 활용의 정확성은 다소 떨어질 수 있다.
3. SQL Agent: 데이터베이스 상호작용 전문가
SQL Agent는 자연어로 데이터베이스에 질문하고 결과를 시각적으로 제공하는 Agent이다.
주요 특징:
- 자연어-SQL 변환: 일반 언어 질문을 SQL 쿼리로 변환
- 데이터베이스 통합: MySQL, PostgreSQL, SQLite 지원
- 시각적 결과: 쿼리 결과를 읽기 쉬운 형태로.표현
- 스키마 이해: 데이터베이스 구조를 자동으로 분석하고 이해
활용 사례:
- 내부 BI 도구: "지난 분기 최고 매출 제품은?" → SQL 쿼리 생성 및 실행
- 데이터 분석 지원: "고객 이탈율 추세는?" → 데이터 추출 및 분석
- 실시간 보고서: "현재 재고가 5개 미만인 제품은?" → 즉시 정보 제공
SQL Agent는 데이터 분석가가 아닌 사람도 복잡한 데이터 질문을 할 수 있게 해준다.
4. OpenAI Functions Agent: OpenAI 모델 최적화 전문가
OpenAI Functions Agent는 OpenAI의 함수 호출 기능에 최적화된 Agent이다.
주요 특징:
- OpenAI 전용: OpenAI 함수 호출 모델과만 호환
- 효율적인 도구 호출: OpenAI의 함수 호출 방식으로 더 정확한 도구 선택
- 구조화된 출력: 도구 입력 매개변수를 정확하게 생성
- 성능 최적화: OpenAI 모델의 도구 호출 능력을 최대한 활용
활용 사례:
- 정밀한 도구 제어가 필요한 워크플로우
- OpenAI 모델을 주로 사용하는 프로젝트
- 구조화된 데이터 처리가 필요한 자동화
OpenAI Functions Agent는 OpenAI 모델만 지원하는 제한이 있지만, 그 모델들과 가장 잘 작동한다.
5. ReAct Agent: 추론과 행동의 사이클 전문가
ReAct(Reasoning and Acting) Agent는 추론과 행동을 반복하는 사이클을 통해 복잡한 문제를 해결한다.
주요 특징:
- 체계적인 접근: 추론-행동-관찰 사이클로 문제 해결
- 복잡한 작업 분해: 큰 문제를 작은 단계로 나누어 처리
- 단계적 처리: 각 단계의 결과를 분석하고 다음 단계 결정
- 메모리 미지원: 과거 대화를 기억하지 않음
활용 사례:
- 복잡한 연구 작업: 여러 단계의 정보 수집 및 분석
- 문제 해결 시나리오: 버그 진단, 문제 해결책 제시
- 튜토리얼 생성: 단계별 가이드 작성
ReAct Agent는, 메모리를 지원하지 않기 때문에 지속적인 대화보다는 복잡한 단일 작업 처리에 적합하다.
6. Plan and Execute Agent: 계획적인 실행 전문가
Plan and Execute Agent는 ReAct를 기반으로 하지만 명확한 계획 단계가 추가된 Agent이다.
주요 특징:
- 전략적 계획: 전체 작업에 대한 고수준 계획 먼저 수립
- 체계적인 실행: 계획에 따라 단계별로 작업 실행
- 진행 상황 추적: 각 단계의 성공 여부 모니터링
- 메모리 미지원: 과거 대화를 기억하지 않음
활용 사례:
- 프로젝트 기획: 복잡한 프로젝트의 단계별 계획 수립
- 다단계 자동화: 여러 시스템에 걸친 복잡한 워크플로우
- 구조화된 분석: 체계적인 접근이 필요한 데이터 분석
Plan and Execute Agent는 체계적인 접근이 필요한 복잡한 작업에 가장 적합하다.
AI Agent 노드 사용 시 일반적인 이슈와 해결 방법
n8n의 AI Agent 노드를 사용하면서 발생할 수 있는 일반적인 문제와 해결 방법을 알아보자:
1. "내부 오류: 400 'content'에 대한 잘못된 값"
- 원인: Prompt 입력에 null 값이 포함되어 있을 때 발생
- 해결 방법:
- 수동 정의 프롬프트의 표현식이 유효한 값을 생성하는지 확인
- 연결된 Chat Trigger 노드에서 null 값이 없는지 확인
2. "Simple Memory 서브노드 오류"
- 원인: 구버전 Simple Memory 노드(이전에는 "Window Buffer Memory") 사용
- 해결 방법:
- Simple Memory 노드를 워크플로우에서 제거하고 다시 추가
3. "Chat Model 서브노드가 연결되어야 합니다" 오류
- 원인: Chat Model 서브노드 없이 Agent 노드 실행 시도
- 해결 방법:
- "+ Chat Model" 버튼을 클릭하여 Chat Model 서브노드 추가 및 연결
4. "프롬프트가 지정되지 않았습니다" 오류
- 원인: Agent가 이전 노드에서 자동으로 프롬프트를 가져오려고 할 때 발생
- 해결 방법:
- Agent 노드의 Prompt 매개변수를 "Connected Chat Trigger Node"에서 "Define below"로 변경
- 수동으로 프롬프트 입력 또는 다른 노드의 출력 데이터 참조
Agent 선택 가이드: 어떤 상황에 어떤 Agent가 적합할까?
상황별로 가장 적합한 Agent를 선택하는 방법을 알아보자:
- 다양한 도구와 앱을 연결해야 하는 경우: → Tools Agent - 가장 많은 도구와 통합 가능
- 자연스러운 대화형 상호작용이 중요한 경우: → Conversational Agent - 대화 맥락 유지에 최적화
- 데이터베이스 질의가 주요 기능인 경우: → SQL Agent - 자연어로 데이터베이스 쿼리 생성에 최적화
- OpenAI 모델을 주로 사용하는 경우: → OpenAI Functions Agent - OpenAI 모델의 기능을 최대한 활용
- 복잡한 다단계 작업을 처리해야 하는 경우: → ReAct Agent 또는 Plan and Execute Agent - 추론과 행동의 체계적 접근
실제 활용 예시: 영업 지원 AI Agent 구축하기
이제 실제 비즈니스 시나리오에 AI Agent를 적용하는 예시를 살펴보자. 영업 지원을 위한 AI Agent를 구축해보는 것을 가정했다:
시나리오: 영업 담당자를 위한 AI 비서
요구사항:
- 새로운 리드(잠재 고객)에 대한 정보 수집
- CRM 데이터베이스 조회 및 분석
- 맞춤형 이메일 제안서 작성
- 미팅 일정 조율 및 메일 발송
구현 방법:
- Tools Agent 설정:
- Chat Trigger 노드 연결 → AI Agent(Tools Agent) 추가
- Chat Model 서브노드로 OpenAI GPT-4 연결
- Memory 서브노드 추가로 대화 맥락 유지
- 필요한 도구 서브노드 연결:
- HTTP Request 도구 (회사/개인 정보 검색)
- Google Sheets 도구 (리드 데이터 조회/저장)
- Gmail 도구 (이메일 작성 및 발송)
- Google Calendar 도구 (일정 확인 및 미팅 생성)
- System Message 설정:
- 당신은 영업 담당자를 위한 AI 비서입니다. 잠재 고객 정보 수집, CRM 데이터 분석, 이메일 제안서 작성, 미팅 일정 관리를 도와줍니다. 항상 친절하고 전문적인 태도로 응대하며, 영업 담당자의 시간을 절약하는 것이 목표입니다.
이 설정으로 영업 담당자는 "ABC 회사에 대한 정보를 찾고, 맞춤형 제안서를 작성한 후, 다음 주에 미팅 잡아줘"와 같은 복합적인 요청을 AI Agent에게 할 수 있다.
마치며: AI Agent로 비즈니스 자동화의 새 시대를 열다
n8n의 AI Agent 노드는 자동화와 AI의 결합이 얼마나 강력한지 보여주는 완벽한 예시이다. 단순한 AI 대화를 넘어, 실제로 일을 처리하는 자율적인 비서를 구축할 수 있게 해준다.
앞으로 모든 비즈니스나 개인 작업 중 어떤 부분이 AI Agent의 도움을 받을 수 있을지 생각해보는 것이 중요하다고 본다. 반복적인 데이터 수집, 복잡한 분석, 다중 시스템 간 조율 작업까지 - 모두 AI Agent로 자동화할 수 있기 때문이다.
n8n의 시각적 인터페이스와 노드 기반 접근 방식은 코딩 지식 없이도 이러한 강력한 자동화를 구축할 수 있게 해준다.
오늘 바로 첫 번째 AI Agent 워크플로우를 시작해보자! 지금 시작하는 것은 너무 늦지 않기 위한 첫 걸음이다.