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 Agent를 참고하세요.

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 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#

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 Model#

Agent가 chat model을 사용할 때 대화 시작 시 도구 목록 뒤에 추가할 텍스트를 입력합니다. 도구 목록을 직접 추가할 필요가 없습니다. LangChain이 자동으로 도구 목록을 추가합니다.

Suffix Message for Regular Model#

Agent가 regular/instruct model을 사용할 때 대화 시작 시 도구 목록 뒤에 추가할 텍스트를 입력합니다. 도구 목록을 직접 추가할 필요가 없습니다. LangChain이 자동으로 도구 목록을 추가합니다.

Return Intermediate Steps#

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#

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.

관련 리소스#

자세한 내용은 LangChain의 ReAct Agents 문서를 참고하세요.

템플릿 및 예제#

메인 AI Agent 노드의 Templates and examples 섹션을 참고하세요.

일반적인 문제#

자주 묻는 질문이나 문제 및 제안된 해결책은 Common issues를 참고하세요.