AI 에이전트 노드#

AI 에이전트는 데이터를 수신하고, 합리적인 결정을 내리며, 특정 목표를 달성하기 위해 환경 내에서 행동하는 자율 시스템입니다. AI 에이전트의 환경은 에이전트 자신이 아닌 모든 것을 포함하며, 고객 문의, 도구 또는 기타 맥락이 포함될 수 있습니다.

AI 에이전트 노드는 여섯 가지 LangChain 에이전트 옵션을 제공합니다.

이 페이지에서는 사용 가능한 에이전트의 요약과 각 에이전트에 대한 자세한 페이지 링크, 템플릿 및 예제, 그리고 추가 리소스 링크를 찾을 수 있습니다.

도구 연결

AI 에이전트 노드에 최소한 하나의 도구 서브 노드를 연결해야 합니다.

사용 가능한 에이전트#

n8n은 다음과 같은 에이전트를 제공합니다:

도구 에이전트 (기본값): 이 에이전트는 외부 도구 및 API를 사용하여 작업을 수행하고 정보를 검색합니다. 다양한 도구의 기능을 이해하고 작업에 따라 어떤 도구를 사용할지 결정할 수 있습니다. 이 에이전트는 LLM을 다양한 외부 서비스 및 데이터베이스와 통합하는 데 도움을 줍니다.

여기서 시작

n8n은 대부분의 사용 사례에 이 에이전트를 사용하는 것을 권장합니다. 이 에이전트는 대부분의 시나리오를 처리하며, 도구와 작업할 때 최고의 경험을 제공합니다.
대화형 에이전트: 이 에이전트는 인간과 유사한 대화를 합니다. 맥락을 유지하고 사용자 의도를 이해하며 관련된 답변을 제공할 수 있습니다. 이 에이전트는 일반적으로 챗봇, 가상 비서 및 고객 지원 시스템 구축에 사용됩니다. 선호하는 AI 모델이 도구 호출을 지원하지 않거나 더 간단한 상호작용을 처리하는 경우 이 에이전트가 좋은 선택입니다.
OpenAI 함수 에이전트: 이 에이전트를 OpenAI 함수 모델와 함께 사용하십시오. 이 에이전트와 함께 OpenAI 챗 모델을 사용해야 합니다.
계획 및 실행 에이전트: 이 에이전트는 주어진 작업을 해결하기 위한 높은 수준의 계획을 세우고 그 계획을 단계별로 실행합니다. 구조적 접근 및 신중한 계획이 필요한 작업에 가장 유용합니다.
ReAct 에이전트: 이 에이전트는 주어진 작업에 대해 추론하고, 필요한 작업을 결정한 후 이를 실행합니다. 작업을 완료할 때까지 추론과 행동의 사이클을 따릅니다. ReAct 에이전트는 복잡한 작업을 더 작은 하위 작업으로 분해하고, 우선순위를 매기고, 이를 하나씩 실행할 수 있습니다.

메모리 없음

ReAct 에이전트는 메모리 서브 노드를 지원하지 않습니다. 이는 이전 프롬프트를 기억하거나 지속적인 대화를 시뮬레이션할 수 없음을 의미합니다.
SQL 에이전트: 이 에이전트는 SQL 데이터베이스를 데이터 소스로 사용합니다. 자연어 질문을 이해하고, 이를 SQL 쿼리로 변환하며, 쿼리를 실행하고, 결과를 사용자 친화적인 형식으로 제시할 수 있습니다. 이 에이전트는 데이터베이스에 대한 자연어 인터페이스를 구축하는 데 유용합니다.

템플릿 및 예제#

일반적인 문제#

일반적인 오류나 문제 및 제안된 해결 단계에 대해서는 일반 문제를 참조하세요.

AI 용어집 (AI Glossary)#

완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

n8n 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩

AI 에이전트 노드#

사용 가능한 에이전트#

템플릿 및 예제#

관련 리소스#

일반적인 문제#

AI 용어집 (AI Glossary)#