에이전트¹를 생각하는 한 가지 방법은 의사 결정 방법을 아는 체인으로 보는 것입니다. 체인이 서로 다른 AI 구성 요소에 대한 미리 정해진 호출 순서를 따르는 반면, 에이전트는 언어 모델을 사용해 어떤 작업을 수행할지 결정합니다.

에이전트는 의사 결정자 역할을 하는 AI의 일부입니다. 에이전트는 다른 에이전트 및 도구²와 상호작용할 수 있습니다. 에이전트에 쿼리를 보내면, 에이전트는 답변에 사용할 최적의 도구를 선택하려고 시도합니다. 에이전트는 특정 쿼리와 그 동작을 구성하는 프롬프트에 맞춰 적응합니다.

n8n의 에이전트#

n8n은 하나의 Agent node를 제공하며, 선택한 설정에 따라 다양한 유형의 에이전트로 동작할 수 있습니다. 사용 가능한 에이전트 유형에 대한 자세한 내용은 Agent node 문서를 참조하세요.

에이전트가 포함된 워크플로를 실행하면, 에이전트는 여러 번 실행됩니다. 예를 들어 초기 설정을 수행한 다음, 도구를 호출하는 실행을 거치고, 그 다음 도구 응답을 평가하고 사용자에게 응답하는 실행을 할 수 있습니다.

Footnotes

1. AI 에이전트는 요청에 응답하고, 결정을 내리며, 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. ↩

2. AI 맥락에서 도구란 AI가 요청에 응답할 때 특정 정보나 기능을 참조할 수 있는 추가 리소스입니다. AI 모델은 도구를 사용해 외부 시스템과 상호작용하거나 특정한 집중 작업을 완료할 수 있습니다. ↩