Build Your First No-Code n8n AI Agent (Beginner’s Guide)

 

1. AI 에이전트 소개 및 간단한 챗봇 구축

이 비디오는 n8n에서 AI 에이전트를 구축하는 초보자 Crash Course입니다. 첫 번째 시나리오는 매우 간단하며, 5분 안에 챗봇을 만들 수 있습니다. 이 챗봇은 수학 질문에 답할 수 있습니다. 예를 들어, “45 * 3은 무엇입니까?”라고 물으면 계산기를 사용하여 응답을 제공합니다. 또한 Wikipedia와 같은 다른 도구와 연결하여 질문에 답변할 수도 있습니다. 두 번째 챗봇은 좀 더 고급이지만 구축하는 데 시간이 오래 걸리지 않습니다. 텔레그램을 사용하여 메시지를 보내고 “오늘 오후 5시에 요리하는 캘린더 이벤트를 만들어주세요.”라고 말하면, 챗봇은 사용자의 요청을 이해하고 캘린더에 이벤트를 추가합니다. 또한 추가되거나 변경된 캘린더 이벤트는 Google Sheets에 기록됩니다. 이 두 가지 챗봇을 구축하는 과정을 통해 AI 에이전트의 기본 개념을 이해하고, 자신만의 챗봇을 만들 수 있는 토대를 마련할 수 있습니다.

무료로 제공되는 Blueprint를 다운로드하여 n8n 계정으로 가져와서 이 비디오를 따라하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 AI 에이전트를 구축하는 과정을 더 빠르고 쉽게 배울 수 있습니다. n8n에서 새로운 시나리오를 만들고 Workflow를 시작합니다. Workflow에서 “Add first step”을 클릭하고, 다양한 트리거 중에서 “On Chat Message”를 선택합니다. 이는 n8n 내부 메시지를 사용하여 자동화를 구동하는 기본 트리거입니다. “On Chat Message” 노드를 설정한 후에는 Workflow에서 메시지를 보낼 수 있습니다. 하지만 아직은 아무런 일도 일어나지 않는데, AI 에이전트가 연결되지 않았기 때문입니다. 다음 단계는 “AI Agent” 노드를 추가하고 설정하는 것입니다. “AI Agent” 노드에서 입력 필드, 출력 필드 및 설정 탭을 볼 수 있습니다. 설정 탭에서 “Agent” 드롭다운 메뉴를 클릭하고 “Tools Agent”를 선택합니다. “Tools Agent”는 계산기, Wikipedia 등 다양한 도구를 연결하여 AI 에이전트가 질문에 가장 적합한 도구를 선택하도록 합니다.

2. 챗봇 모델 및 메모리 설정

Tools Agent를 선택하면 세 가지 옵션(Chat Model, Memory, Tool)이 나타납니다. 먼저 Chat Model을 연결해야 합니다. Chat Model은 AI 에이전트의 두뇌 역할을 하며, 질문을 이해하고 도구를 선택하고 응답하는 방법을 결정합니다. Chat Model에 연결하기 위해 “+” 버튼을 클릭하면 다양한 대규모 언어 모델(LLM) 중에서 선택할 수 있습니다. Anthropic, OpenAI 등 다양한 옵션이 있지만, 여기서는 대부분의 비디오에서 사용하는 OpenAI를 선택합니다. n8n을 처음 사용하는 경우 OpenAI 계정을 연결해야 합니다. “Credentials”를 클릭하고 “Create new credentials”를 선택한 다음 OpenAI API 키를 입력합니다. API 키는 OpenAI 플랫폼에서 생성할 수 있습니다. OpenAI 플랫폼에 로그인하여 “API Keys” 섹션으로 이동하여 새 키를 생성하고 복사하여 n8n에 붙여넣습니다. OpenAI API를 사용하려면 결제 정보를 제공하고 예산을 설정해야 합니다. “Profile” 섹션에서 “Billing”을 클릭하고 최소 $5의 크레딧을 추가합니다.

Chat Model을 연결한 후에는 사용할 모델을 선택할 수 있습니다. 여기서는 기본 모델인 “GPT-4 mini”를 사용합니다. 다음 단계는 메모리를 설정하는 것입니다. “Memory” 드롭다운 메뉴에서 첫 번째 옵션인 “Easiest”를 선택합니다. 메모리는 AI 에이전트가 이전 메시지를 기억하고 이전 질문에 대한 컨텍스트를 유지하도록 합니다. 메모리가 없으면 “평균 온도는 얼마입니까?”와 같은 후속 질문에 대해 AI 에이전트가 어떤 도시에 대한 것인지 알 수 없습니다. 하지만 메모리가 있으면 AI 에이전트가 이전 질문을 기억하고 올바른 응답을 제공할 수 있습니다. 메모리 컨텍스트 창 크기를 5 또는 10으로 설정할 수 있지만, 여기서는 기본값인 5를 유지합니다.

3. 도구 에이전트 설정 및 활용

이제 AI 에이전트에 도구를 추가할 차례입니다. 첫 번째 도구는 “Calculator”입니다. Calculator 도구를 사용하면 AI 에이전트가 수학 방정식을 풀 수 있습니다. Calculator 도구를 추가하려면 “+” 버튼을 클릭하고 “Calculator”를 검색하여 선택합니다. Calculator 도구는 별도의 설정이 필요 없이 바로 사용할 수 있습니다. 챗봇에 “45 / 42.3은 얼마입니까?”와 같은 수학 질문을 하면 AI 에이전트가 Calculator 도구를 사용하여 응답을 제공합니다. 두 번째 도구는 “Wikipedia”입니다. Wikipedia 도구를 사용하면 AI 에이전트가 Wikipedia에서 정보를 검색할 수 있습니다. Wikipedia 도구를 추가하려면 “+” 버튼을 클릭하고 “Wikipedia”를 검색하여 선택합니다. Wikipedia 도구도 별도의 설정이 필요 없이 바로 사용할 수 있습니다. AI 에이전트에게 “Wikipedia에 따르면 달의 지름은 얼마입니까?”와 같은 질문을 하면 AI 에이전트가 Wikipedia 도구를 사용하여 응답을 제공합니다. 또한 AI 에이전트는 Calculator와 Wikipedia 도구를 동시에 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, “태양의 크기를 54로 나눈 값은 얼마입니까?”라고 물으면 AI 에이전트가 Wikipedia에서 태양의 크기를 검색한 다음 Calculator 도구를 사용하여 계산합니다.

AI 에이전트가 작동하는 방식은 다음과 같습니다. 사용자가 메시지를 입력하면 메시지가 AI 에이전트로 전송됩니다. AI 에이전트는 이전 메시지의 메모리를 가져오고, 모델에 전송합니다. 모델은 입력 내용을 분석하고 AI 에이전트에 다시 전송하여 어떤 도구를 사용할지 결정합니다. Calculator 도구를 사용해야 하는 경우 AI 에이전트가 Calculator 도구에 작업을 전송하고 응답을 받습니다. Wikipedia 도구를 사용해야 하는 경우 AI 에이전트가 Wikipedia 도구에 작업을 전송하고 응답을 받습니다. 두 도구를 모두 사용해야 하는 경우 AI 에이전트가 두 도구를 모두 사용하여 응답을 생성합니다. 그런 다음 AI 에이전트는 응답을 사용자에게 다시 전송합니다. 이러한 과정을 통해 간단한 AI 에이전트 챗봇을 구축할 수 있습니다. 이제 구축한 AI 에이전트 시나리오를 저장하고, 두 번째 AI 에이전트 구축으로 넘어갑니다.

4. 텔레그램 연동 및 캘린더 이벤트 자동화

두 번째 AI 에이전트는 좀 더 복잡하며, n8n에 기본적으로 저장되지 않은 메시징 플랫폼에 연결합니다. 여기서는 텔레그램을 사용하여 AI 에이전트와 상호 작용합니다. 텔레그램을 사용하면 n8n에 직접 들어가지 않고도 텔레그램에서 챗봇과 대화할 수 있습니다. 두 번째 AI 에이전트의 목표는 텔레그램에서 받은 메시지를 기반으로 캘린더 이벤트를 자동 생성하고 Google Sheets에 기록하는 것입니다. 먼저 텔레그램에서 메시지를 가져와서 텍스트 또는 오디오 파일인지 확인합니다. 오디오 파일인 경우 텍스트로 변환하고, 텍스트 메시지인 경우 바로 AI 에이전트로 보냅니다. AI 에이전트는 메시지를 분석하고 캘린더 이벤트를 생성하거나 업데이트합니다. 마지막으로 캘린더 이벤트 정보를 Google Sheets에 기록합니다. 개인 폴더로 돌아가서 새 워크플로우를 만들고, “Add first step”을 클릭합니다. “Telegram” 트리거를 검색하여 선택하고 “On Message”를 선택합니다. “On Message”는 텔레그램에서 메시지를 받을 때 워크플로우를 시작하는 트리거입니다. 텔레그램에서 액세스 토큰을 얻으려면 “Credentials”를 클릭하고 “Create new credentials”를 선택한 다음 “Open Docs”를 클릭하여 지침을 따릅니다. 텔레그램의 “BotFather”와 채팅을 시작하고, “/newbot” 명령어를 입력하여 새 봇을 만듭니다. 봇 이름과 사용자 이름을 입력하고 API 코드를 복사하여 n8n에 붙여넣습니다. 액세스 토큰을 입력하고 저장하면 텔레그램 트리거가 설정됩니다.

텔레그램 트리거가 제대로 작동하는지 확인하려면 “Test”를 클릭하고 텔레그램 봇에 메시지를 보냅니다. 메시지를 받으면 워크플로우가 성공적으로 트리거됩니다. 이제 메시지가 텍스트인지 오디오인지 확인해야 합니다. “If” 노드를 추가하고 “Voice” 값에 대한 조건을 설정합니다. 메시지에 오디오 파일이 포함되어 있으면 “true” 분기로 이동하고, 텍스트 메시지인 경우 “false” 분기로 이동합니다. 오디오 메시지의 경우 먼저 텔레그램에서 파일을 다운로드해야 합니다. “Telegram” 노드를 추가하고 “Get File” 작업을 선택합니다. 파일 ID를 얻으려면 텔레그램 트리거의 출력을 확인하고 “Voice” 객체의 “File ID” 값을 복사하여 “File ID” 필드에 붙여넣습니다. 다음 단계는 오디오 파일을 텍스트로 변환하는 것입니다. “OpenAI” 노드를 추가하고 “Transcribe a recording” 작업을 선택합니다. OpenAI 계정이 이미 연결되어 있으므로 별도의 설정은 필요하지 않습니다. 이제 오디오 파일이 텍스트로 변환됩니다. 오디오 또는 텍스트 메시지 모두 동일한 방식으로 처리되도록 “Data Transformation” 노드를 추가하고 “Edit Field” 작업을 선택합니다. “Text”라는 새 필드를 만들고, 오디오 메시지의 경우 변환된 텍스트를 값으로 설정하고, 텍스트 메시지의 경우 원본 텍스트를 값으로 설정합니다. 이렇게 하면 두 분기에서 모두 “Text” 필드가 생성되어 일관성을 유지할 수 있습니다. 두 “Data Transformation” 노드를 모두 설정한 후에는 “Merge” 노드를 추가하여 두 분기의 출력을 병합합니다. 이렇게 하면 오디오 또는 텍스트 메시지 모두 동일한 구조로 처리할 수 있습니다.

5. 캘린더 이벤트 생성, 검색 및 업데이트 자동화

메시지를 텔레그램으로 다시 보내려면 “Telegram” 노드를 추가하고 “Send Message” 작업을 선택합니다. “Text” 필드에 AI 에이전트의 응답을 연결하고 텔레그램 봇의 Chat ID를 입력합니다. “Append n8n attribution” 옵션을 끄면 메시지 하단에 “Sent with n8n” 메시지가 표시되지 않습니다. 이제 AI 에이전트 노드를 추가하여 실제 작업을 수행합니다. “AI Agent” 노드를 추가하고 “Agent” 드롭다운 메뉴에서 “Tools Agent”를 선택합니다. “Source for the prompt” 드롭다운 메뉴에서 “Define below”를 선택하고 “Text” 필드를 연결하여 AI 에이전트가 병합된 텍스트 메시지를 사용하도록 합니다. “Chat Model”과 “Memory”를 이전과 동일하게 설정합니다. 캘린더 이벤트를 만들려면 “Google Calendar” 노드를 추가하고 “Create an Event” 작업을 선택합니다. “Calendar” 드롭다운 메뉴에서 이벤트를 추가할 캘린더를 선택합니다. “Start Time”과 “End Time” 필드를 동적으로 설정하려면 “Expression”으로 전환하고, 텍스트 필드에서 각각 시작 시간과 종료 시간을 추출하는 Ai 함수를 사용합니다. “Summary” 필드에도 동일한 방법을 사용하여 캘린더 이벤트 제목을 추출합니다. 마지막으로 Google Sheets에 캘린더 이벤트를 기록하려면 “Google Sheets” 노드를 추가하고 “Append or Update Row” 작업을 선택합니다. Google Sheets 계정을 연결하고, 시트 이름과 시트 번호를 선택합니다. Google Sheets의 열에 해당하는 값을 매핑합니다. 고유한 식별자로 사용될 ID 필드를 지정합니다. ID가 일치하는 행이 있으면 업데이트하고, 없으면 새로 만듭니다.

AI 에이전트의 동작을 제어하기 위한 지침을 제공하는 System Message를 추가합니다. System Message에는 날짜, 시간, 작업(검색, 생성, 업데이트), 중복 이벤트 처리, 날짜 관련 검색, Google Sheets 알림 등에 대한 지침이 포함될 수 있습니다. 이 비디오에서는 간단한 캘린더 이벤트 자동화 예제를 제시하지만, AI 에이전트를 사용하여 더 복잡하고 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 사용자의 메시지를 기반으로 AI 에이전트가 도구를 선택하고 작업을 수행하고 결과를 사용자에게 다시 전달하는 방식으로 작동합니다.