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📣 인포그랩에서 OpenAI 기술 기반으로 자체 개발한 자동화 번역 프로그램을 통해 n8n 공식 문서의 한글판을 국내 최초로 제공합니다.

Tools AI Agent 노드#

Tools Agent는 외부 tools 및 API를 사용하여 작업을 수행하고 정보를 검색합니다. 이 에이전트는 다양한 도구의 기능을 이해하고 작업에 따라 어느 도구를 사용할지 결정할 수 있습니다. 이 에이전트는 LLM을 다양한 외부 서비스 및 데이터베이스와 통합하는 데 도움을 줍니다.

이 에이전트는 도구와 작업하는 향상된 능력을 가지고 있으며, 표준 출력 형식을 보장할 수 있습니다.

Tools Agent는 Langchain의 도구 호출 인터페이스를 구현합니다. 이 인터페이스는 사용 가능한 도구와 그 스키마를 설명합니다. 또한, 에이전트는 형식 도구로서 모델에 파서를 전달하기 때문에 향상된 출력 파싱 기능을 가지고 있습니다.

AI Agent 노드 자체에 대한 자세한 내용은 AI Agent를 참조하십시오.

이 에이전트는 Chat Trigger 노드와 함께 사용할 수 있습니다.
메모리 서브 노드를 연결하면 사용자가 여러 개의 질의를 포함한 지속적인 대화를 나눌 수 있습니다.
단, 메모리는 세션 간에 유지되지 않습니다.

이 에이전트는 다음과 같은 채팅 모델을 지원합니다:

The Tools Agent can use the following tools...

노드 매개변수#

다음 매개변수를 사용하여 Tools Agent를 구성하십시오.

프롬프트#

노드가 프롬프트(사용자의 질의 또는 채팅 입력)를 구성하는 방식을 선택하세요.

다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다:

  • 이전 노드에서 자동으로 가져오기(Take from previous node automatically):
    이 옵션을 선택하면 노드는 이전 노드에서 chatInput이라는 입력을 기대합니다.
  • 직접 정의(Define below):
    이 옵션을 선택하면 텍스트(Text) 필드에 사용할 프롬프트를 입력할 수 있습니다.
    동적 콘텐츠를 위해 표현식(Expressions)을 사용할 수도 있습니다.

특정 출력 형식 요구#

이 매개변수는 노드가 특정 출력 형식을 요구할지 여부를 제어합니다.

이 기능을 활성화하면 n8n에서 다음 출력 파서 중 하나를 노드에 연결하도록 요청합니다:

노드 옵션#

이 옵션을 사용하여 Tools Agent 노드의 동작을 정제하십시오:

시스템 메시지#

대화가 시작되기 전에 에이전트에게 메시지를 보내고 싶다면, 원하는 메시지를 입력하세요.

이 옵션을 사용하면 에이전트의 의사 결정 과정을 유도할 수 있습니다.

최대 반복 수#

모델이 사용자 프롬프트에 대한 적절한 응답을 생성하기 위해 실행할 횟수를 입력하세요.

기본값은 10입니다.

중간 단계 반환#

최종 출력에 에이전트가 수행한 중간 단계를 포함할지 여부를 선택하세요.

  • 활성화(ON): 에이전트가 수행한 중간 단계를 포함하여 출력합니다.
    이는 에이전트의 동작을 세밀하게 조정하는 데 유용할 수 있습니다.
  • 비활성화(OFF): 중간 단계를 포함하지 않고 최종 응답만 출력합니다.

이진 이미지 자동 통과#

이 옵션을 사용하여 바이너리 이미지를 에이전트에 이미지 유형 메시지(image type messages) 로 자동 전달할지 여부를 설정하세요.

  • 활성화(ON): 바이너리 이미지를 자동으로 에이전트에 전달합니다.
  • 비활성화(OFF): 바이너리 이미지를 자동 전달하지 않습니다.

템플릿 및 예제#

주요 AI Agent 노드의 템플릿 및 예제 섹션을 참조하십시오.

$fromAI()를 사용하는 도구에 대한 동적 매개변수#

앱 노드 도구의 매개변수를 동적으로 채우는 방법에 대해서는 AI가 $fromAI()로 도구 매개변수를 지정하게 하기를 참조하십시오.

일반적인 문제#

일반적인 질문이나 문제 및 제안된 솔루션에 대해서는 일반적인 문제를 참조하십시오.

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.
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