에이전트 대 체인
n8n v2.29이 워크플로에서는 채팅 쿼리를 에이전트1 또는 체인2 중 어디로 보낼지 선택할 수 있습니다. 대화형 워크플로 데모입니다. 이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요. AI 에이전트는 요청에 응답하고, 결정을 내리고, 사용자를 위해 실제 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템입니다.
이 워크플로에서는 채팅 쿼리를 에이전트1 또는 체인2 중 어디로 보낼지 선택할 수 있습니다. 이는 에이전트가 체인보다 강력한 몇 가지 방식을 보여줍니다.
대화형 워크플로 데모입니다. 워크플로 JSON 보기 또는 n8n 공식 문서에서 확인하세요.
주요 기능#
이 워크플로는 다음을 사용합니다:
- Chat Trigger: 워크플로를 시작하고 사용자의 채팅 상호작용에 응답합니다. 이 노드는 사용자 지정 가능한 채팅 인터페이스를 제공합니다.
- Switch node: 쿼리에 지정한 내용에 따라 쿼리를 에이전트 또는 체인으로 전달합니다. "agent"라고 말하면 에이전트로 전송되고, "chain"이라고 말하면 체인으로 전송됩니다.
- Agent: Agent 노드는 워크플로의 다른 구성 요소와 상호작용하며 어떤 도구3를 사용할지 결정합니다.
- Basic LLM Chain: Basic LLM Chain 노드는 연결된 LLM과의 채팅을 지원하지만 메모리4나 도구는 지원하지 않습니다.
예제 사용하기#
이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.
Footnotes
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AI 에이전트는 요청에 응답하고, 결정을 내리고, 사용자를 위해 실제 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 사용자 입력을 해석하고, 사용 가능한 정보와 리소스를 활용해 요청을 가장 잘 처리하는 방법을 결정합니다. ↩
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AI 체인을 사용하면 구성 요소를 순차적으로 호출하여 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 리소스와 상호작용할 수 있습니다. n8n의 AI 체인은 영구 메모리를 사용하지 않으므로 이전 컨텍스트를 참조하는 데는 사용할 수 없습니다(이 경우 AI 에이전트를 사용하세요). ↩
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AI 맥락에서 도구란 AI가 요청에 응답할 때 특정 정보나 기능을 얻기 위해 참조할 수 있는 부가 리소스입니다. AI 모델은 도구를 사용해 외부 시스템과 상호작용하거나 특정한 세부 작업을 완료할 수 있습니다. ↩
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AI 맥락에서 메모리는 AI 도구가 상호작용 간에 메시지 컨텍스트를 유지할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 예를 들어 매 메시지마다 지속적인 컨텍스트를 함께 제출하지 않고도 AI 에이전트와 대화를 이어갈 수 있습니다. n8n에서는 AI 에이전트 노드가 메모리를 사용할 수 있지만, AI 체인은 사용할 수 없습니다. ↩