n8n으로 AI 채팅 에이전트 만들기

n8n으로 AI 워크플로를 구축하는 방법을 배웁니다.

n8n으로 AI 워크플로를 구축하는 입문 튜토리얼에 오신 것을 환영합니다. n8n을 사용해 본 경험이 있든 처음이든, AI 워크플로의 구성 요소가 어떻게 맞물리는지 보여드리고, 목적에 맞게 쉽게 커스터마이징할 수 있는 AI 기반 채팅 에이전트를 만들어 보겠습니다. 많은 분들이 동영상 형식으로 새로운 정보를 접하는 것을 더 편하게 느낍니다. 이 튜토리얼은 n8n의 인기 동영상 중 하나를 기반으로 하며, 아래에 링크되어 있습니다. 동영상을 시청하거나 여기서 단계를 읽거나, 둘 다 활용해도 됩니다! 준비물 # n8n : 이 튜토리얼에서는 n8n cloud 서비스 사용을 권장합니다. 신규 사용자를 위한 무료 체험판이 있습니다! 셀프 호스팅 서비스의 경우 설치 페이지 를 참고하세요. 채팅 모델 자격 증명 : 이 튜토리얼에서는 OpenAI를 사용하지만 DeepSeek, Google Gemini, Groq, Azure 등도 쉽게 사용할 수 있습니다 (자세한 내용은 서브 노드 문서 참고). 학습 내용 # n8n의 AI 개념 AI Agent 노드 사용 방법 Chat 입력 다루기 AI 모델 연결 입력 커스터마이징 대화 관찰하기 지속성 추가하기 n8n의 AI 개념 # AI에 이미 익숙하다면 이 섹션을 건너뛰어도 됩니다. 이 섹션은 AI 개념과 n8n 워크플로에서 활용하는 방법에 대한 기본 소개입니다. AI 에이전트 는 대규모 언어 모델(LLM) 을 기반으로 합니다. LLM은 다음 단어를 예측하여 입력을 기반으로 텍스트를 생성합니다. LLM은 작업을 달성하기 위한 최적의 도구를 선택하거나 복잡한 의사결정을 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있지만, 결정을 직접 실행하거나 도구를 스스로 사용할 수는 없습니다. AI 에이전트는 목표 지향적 기능을 추가합니다. AI 에이전트는 도구 를 사용하고, 출력을 처리하며, 작업을 완료하고 문제를 해결할 수 있습니다. n8n에서 AI 에이전트는 몇 가지 추가 연결이 있는 노드로 표현됩니다. 기능 LLM AI 에이전트 핵심 기능 텍스트 생성 목표 지향적 작업 완수 의사결정 텍스트에서 선택 시뮬레이션 행동 선택 및 실행 도구/API 사용 불가 가능 워크플로 복잡성 단일 단계 다단계 범위 언어 생성 복잡한 실제 작업 수행 예시 단락을 생성하는 LLM 약속을 잡는 에이전트 AI 에이전트를 노드로 통합함으로써 n8n은 AI 기반 단계와 기존 프로그래밍을 결합하여 효율적인 실제 워크플로를 만들 수 있습니다. 예를 들어 이메일 주소 유효성 검사와 같은 간단한 작업은 AI가 필요하지 않지만, 이메일의 내용 처리나 멀티모달 입력(이미지, 오디오 등) 처리와 같은 복잡한 작업은 AI 에이전트의 탁월한 활용 사례입니다. 1. 새 워크플로 만들기 # n8n을 열면 다음 중 하나가 표시됩니다: 빈 워크플로우: 워크플로우가 없고 처음 로그인하는 경우. 이 워크플로우를 사용하세요. 개요 페이지의 워크플로우 목록. 버튼 을 선택하여 새 워크플로우를 만드세요. 2. 트리거 노드 추가하기 # 모든 워크플로에는 시작점이 필요합니다. n8n에서는 이를 '트리거 노드