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OpenAI 5

Multi-Agent 협주곡: n8n으로 구현하는 차세대 AI 에이전트 오케스트라

혼자서는 불가능했던 일들이 여러 AI가 함께 해서 가능해진다면?상상해 보자. 데이터 분석 전문 AI가 시장 동향을 파악한 후, 그 정보를 바탕으로 창작 전문 AI는 매력적인 콘텐츠를 만들고, 검증 전문 AI는 품질을 확인하며, 배포 전문 AI가 최적의 채널로 자동 발송하는 Multi Agent 협업 시스템 말이다. 가까운 미래에 이루어질 것 같은 얘기 아닐까 생각하기 쉽다.하지만, 이것이 바로 Multi-Agent n8n 구현의 핵심이다. 2025년, 단일 AI의 한계를 뛰어넘어 다중 AI 에이전트 워크플로우가 비즈니스 자동화의 새로운 패러다임으로 떠오르고 있고, 바로 우리가 직접 구축할 수 있다.🎼 Multi-Agent 시스템: AI들의 완벽한 하모니Multi-Agent란 무엇인가?Multi-Agen..

n8n으로 유튜브 쇼츠 반자동화하기: 월 5달러로 매일 콘텐츠 생성하는 실전 노하우

얼마 전 유튜브 영상에서 시현님의 'n8n을 활용한 쇼츠 자동화 튜토리얼'을 보고 나도 한번 n8n으로 쇼츠 자동화를 해봐야겠다고 생각했다. 요즘 숏츠 영상으로 돈 벌었다는 사람들이 너무 많은지라 사기성 부업 글은 거르고 있지만, 쇼츠 자동화라는 것을 통해 한번 시도는 해봐야겠다고 생각해 왔던 터였다."매일 유튜브 동영상을 또는 쇼츠를 올리고 싶은데 시간이나 능력이 없어서 포기하고 계신가?"나도 똑같은 고민이었다. 매일 새로운 콘텐츠를 기획하고, 촬영하고, 편집하는 것이 얼마나 힘든 일인지 몸소 체험했기 때문이다. 하지만 n8n 유튜브 쇼츠 반자동화 시스템을 구축한 후로 하루 10분만 투자해도 나름 괜찮은 쇼츠를 꾸준히 업로드할 수 있게 되었다고 생각한다.오늘은 실제로 운영하고 있는 워크플로우와 앞으로의..

OpenAI API를 사용한 'Hello World' 작성

ChatGPT의 가능성 ChatGPT에서 발표한 GPTs로 이제 프로그래머가 아닌 일반 사람들이 자기만의 AI를 활용할 수 있는 세상이 열리게 되었다. 상상해 보자. 친구와 대화하는 것과 마찬가지로 컴퓨터와 빠르게 소통할 수 있는 세상을! 그런 세상이 어떻게 보일까? 일상 생활 속에서 어떤 응용 프로그램을 만들어 사용할까? 이러한 인공 지능 모델의 영향은 단순한 음성 어시스턴트를 넘어서며, OpenAI의 모델 덕분에 개발자들은 이제 한때 과학 소설로만 여겨졌던 방식으로 우리의 필요를 이해하는 응용 프로그램을 만들 수 있다. ChatGPT란? 그런데 GPT-4와 ChatGPT는 무엇일까? 먼저 이러한 인공지능 모델의 기초, 기원 및 주요 기능을 알아보도록 하자. 이러한 모델의 기본을 이해함으로써 다음 세대..

ChatGPT의 거침없는 발걸음

오늘 ChatGPT의 'OpenAI DevDay'가 있었고, 향후 많은 사람들이 유용하게 사용할 수 있는 기능들이 추가되는 것을 확인한 하루였다. 이제 정말 나만의 비서를 쓸 수 있는 시대가 도래하고 있다는 것을 알리는 자리가 아니었나 싶다. 가족들에게도 각자 상황에 맞는 비서를 셋팅할 수 있다고 하니, 좀 더 발빠르게 대비할 필요가 있지 않을까 싶다. 다음 내용은 오늘 OpenAI 홈페이지에 올라온 글이다(구글 번역). 우리는 특정 목적을 위해 생성할 수 있는 ChatGPT의 사용자 지정 버전('GPTs'라 함)을 출시하고 있습니다. GPTs는 누구나 일상 생활, 특정 작업, 직장 또는 집에서 더 도움이 되도록 맞춤형 버전의 ChatGPT를 만들고 해당 창작물을 다른 사람들과 공유할 수 있는 새로운 방..

ChatGPT에 대한 배경 및 기본 구조 이해

1. Rule based programming 머신러닝 이전에 했던 방식으로 Input된 대상을 구별하기 위한 특징들(features)을 사람들이 직접 찾아내서, 판단할 수 있는 로직을 코딩으로 작성하여 결과(Output)을 찾아내는 방식임. 2. Hand designed feature based machine learning 사람들이 특징들(features)을 찾아내고, 특징들에 대한 로직은 코딩 대신 머신러닝(Machine Learning)을 통해 만들어 결과(Output)을 찾아내는 방식임. * 머신러닝(Machine Learning)에 대한 기본 이해 학습 단계1. 학습데이터 준비 (사람들이 직접 특징 정의하고 학습 데이터 생성을 위한 코딩 작업 수행) 1-1. 이미지 수집 → 1-2. 특징 정의..

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