OpenAI Functions Agent 노드를 사용해 OpenAI 함수 모델을 사용할 수 있습니다. 이 모델은 함수가 호출되어야 할 때를 감지하고 함수에 전달해야 할 입력값을 응답으로 반환합니다.

AI Agent 노드 자체에 대한 자세한 내용은 AI Agent를 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.

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 chatInput이라는 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 10입니다.

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. LangSmith와 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 issues를 참조하세요.