ReAct AI Agent 노드 문서

n8n의 AI Agent 노드에서 ReAct Agent를 사용하는 방법을 배웁니다. ReAct Agent를 워크플로우에 통합하기 위한 기술 문서를 따라 하세요.

기능 제거됨 n8n은 2025년 2월에 이 기능을 제거했습니다. ReAct Agent 노드는 ReAct 로직을 구현합니다. ReAct(reasoning and acting)는 chain-of-thought 프롬프팅의 추론 능력과 행동 계획 생성을 결합합니다. ReAct Agent는 주어진 태스크에 대해 추론하고, 필요한 행동을 결정한 후 실행합니다. 태스크를 완료할 때까지 추론과 행동의 사이클을 반복합니다. ReAct Agent는 복잡한 태스크를 더 작은 하위 태스크로 분해하고, 우선순위를 정하며, 순서대로 실행할 수 있습니다. AI Agent 노드 자체에 대한 자세한 내용은 AI Agent 를 참고하세요. 메모리 없음 ReAct Agent는 메모리 서브 노드를 지원하지 않습니다. 따라서 이전 프롬프트를 기억하거나 지속적인 대화를 시뮬레이션할 수 없습니다. 노드 파라미터 # 다음 파라미터를 사용하여 ReAct Agent를 구성합니다. Prompt # 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 # 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 # 옵션을 사용하여 대화 시작 시 Agent에게 전송할 메시지를 생성합니다. 메시지 유형은 사용하는 모델에 따라 다릅니다: Chat models : 이 모델들은 세 가지 컴포넌트(AI, system, human)가 상호작용하는 개념을 가지고 있습니다. 시스템 메시지와 인간 메시지(프롬프트)를 받을 수 있습니다. Instruct models : 이 모델들은 별도의 AI, system, human 컴포넌트 개념이 없습니다. 하나의 텍스트 본문인 instruct 메시지를 받습니다. Human Message Template # 이 옵션을 사용하여 사용자 프롬프트를 확장합니다. 이는 Agent가 한 반복에서 다음 반복으로 정보를 전달하는 방법입니다. 사용 가능한 LangChain 표현식: {input} : 사용자 프롬프트를 포함합니다. {agent_scratchpad} : 다음 반복을 위해 기억할 정보입니다. Prefix Message # 대화 시작 시 도구 목록 앞에 추가할 텍스트를 입력합니다. 도구 목록을 직접 추가할 필요가 없습니다. LangChain이 자동으로 도구 목록을 추가합니다. Suffix Message for Chat M