OpenAI Functions Agent 노드 문서

n8n AI Agent 노드의 OpenAI Functions Agent를 사용하는 방법을 알아봅니다. OpenAI 함수 호출 모델을 활용한 에이전트 통합 기술 문서입니다.

OpenAI Functions Agent 노드를 사용해 OpenAI 함수 모델 을 사용할 수 있습니다. 이 모델은 함수가 호출되어야 할 때를 감지하고 함수에 전달해야 할 입력값을 응답으로 반환합니다. AI Agent 노드 자체에 대한 자세한 내용은 AI Agent 를 참조하세요. 이 에이전트는 Chat Trigger 노드와 함께 사용할 수 있습니다. 메모리 서브 노드를 연결하면 사용자가 여러 쿼리로 대화를 이어갈 수 있습니다. 메모리는 세션 간에 유지되지 않습니다. OpenAI Chat Model 필수 이 에이전트에는 반드시 OpenAI Chat Model 을 사용해야 합니다. 노드 파라미터 # 다음 파라미터를 사용해 OpenAI Functions Agent를 설정합니다. Prompt(프롬프트) # 노드가 프롬프트(사용자의 쿼리 또는 채팅에서의 입력)를 구성하는 방법을 선택합니다. 다음 중에서 선택합니다: Take from previous node automatically : 이 옵션을 선택하면 노드가 chatInput 이라는 이전 노드의 입력을 기대합니다. Define below : 이 옵션을 선택하면 Prompt (User Message) 필드에 프롬프트로 사용할 정적 텍스트 또는 동적 콘텐츠를 위한 표현식을 제공합니다. Require Specific Output Format(특정 출력 형식 요구) # 이 파라미터는 노드가 특정 출력 형식을 요구할지 여부를 제어합니다. 켜면 n8n이 다음 출력 파서 중 하나를 노드에 연결하도록 요청합니다: Auto-fixing Output Parser Item List Output Parser Structured Output Parser 노드 옵션 # 다음 옵션을 사용해 OpenAI Functions Agent 노드의 동작을 세밀하게 조정합니다: System Message(시스템 메시지) # 대화가 시작되기 전에 에이전트에게 메시지를 보내려면 보낼 메시지를 입력합니다. 이 옵션을 사용하여 에이전트의 의사 결정을 안내합니다. Max Iterations(최대 반복 횟수) # 사용자의 프롬프트에서 좋은 답변을 생성하기 위해 모델이 실행해야 하는 횟수를 입력합니다. 기본값은 10 입니다. Return Intermediate Steps(중간 단계 반환) # 에이전트가 수행한 중간 단계를 최종 출력에 포함할지(켜짐) 여부(꺼짐)를 선택합니다. 에이전트가 수행한 단계를 기반으로 에이전트의 동작을 추가로 개선하는 데 유용할 수 있습니다. Tracing Metadata(추적 메타데이터) # 이 에이전트의 추적 이벤트에 커스텀 키-값 메타데이터를 추가합니다. LangSmith 와 같은 추적 도구에서 실행을 필터링하고 디버깅하는 데 유용합니다. 키 또는 값이 비어 있는 항목은 무시됩니다. 템플릿 및 예제 # 메인 AI Agent 노드의 Templates and examples 섹션을 참조하세요. 일반적인 문제 # 자주 묻는 질문 또는 문제 및 권장 해결 방법은 Common issues 를 참조하세요.