n8n에서 더 효율적인 작업 흐름을 위한 4가지 에이전트 프레임워크

Nate Herk | AI Automation 구독자 67,200명

요약

이 영상은 n8n 환경에서 작업 흐름의 효율성을 극대화하기 위해 활용할 수 있는 네 가지 에이전트 프레임워크를 소개합니다. 먼저 Parent Agent를 통해 자식 에이전트에게 다양한 작업을 위임하는 기본 개념을 설명한 후, 프롬프트 체이닝을 통해 블로그 포스트의 초안을 생성하고 다듬는 과정을 시연합니다. 이어서 라우팅 프레임워크로 이메일 분류 및 적절한 대응을 자동화하는 방법과, 병렬 처리를 통해 감정, 의도 및 편향 분석을 동시에 실행하는 기법을 다룹니다. 마지막으로 평가자 최적화 프레임워크를 통해 에이전트의 출력물을 반복적으로 개선하여 높은 품질의 결과물을 얻는 과정을 설명합니다.

주요 키워드

n8n 에이전트 Parent Agent 프롬프트 체이닝 라우팅 병렬 처리 평가자 최적화 워크플로우 자동화 최적화

하이라이트

🔑 Parent Agent 활용: 메인 에이전트가 자식 에이전트에게 작업을 분배하여 다양한 워크플로우를 효과적으로 관리하는 구조를 소개합니다.
⚡️ 프롬프트 체이닝: 순차적으로 에이전트의 출력물을 다음 입력으로 전달하여 블로그 아웃라인 작성, 평가, 최종 포스트 생성 과정을 효율적으로 진행하는 방법을 설명합니다.
📌 라우팅 프레임워크: 이메일 같은 입력 데이터를 분류해 고객 지원, 프로모션, 재무 등 각 용도에 맞게 에이전트를 할당하는 과정을 시연합니다.
🚀 병렬 처리: 감정, 의도, 편향 등 다양한 분석 작업을 동시에 실행하여 처리 속도와 정확도를 높이는 기술을 소개합니다.
🌟 평가자 최적화: 평가자와 최적화 에이전트가 반복적으로 피드백을 주고받으며 결과물을 개선하는 자동화 루프를 통해 높은 품질을 보증하는 방법에 주목합니다.
💡 커뮤니티 리소스: 무료 템플릿과 추가 교육 자료를 제공하는 커뮤니티 참여 방법도 함께 안내하여 학습과 실습의 장을 넓힙니다.

용어 설명

Parent Agent

전체 워크플로우를 관리하며 자식 에이전트에게 작업을 위임하는 주 에이전트를 의미합니다.

Child Agent

특정 작업이나 하위 기능을 담당하는 에이전트로, Parent Agent의 지시에 따라 실행됩니다.

프롬프트 체이닝 (Prompt Chaining)

한 에이전트의 출력물을 다음 에이전트의 입력으로 순차적으로 전달하여 작업을 점진적으로 발전시키는 기법입니다.

라우팅 프레임워크 (Routing Framework)

들어오는 데이터를 분류하고 해당 데이터에 맞는 에이전트로 할당하여 최적의 대응을 이끌어내는 구조입니다.

병렬 처리 (Parallelization)

여러 에이전트가 동시에 작업을 수행하게 하여 분석 및 처리 속도를 향상시키는 기술입니다.

평가자 최적화 (Evaluator Optimizer)

출력물이 기준에 부합하는지 평가하고, 필요시 반복적으로 수정하여 최종 결과물을 개선하는 자동화 루프입니다.

[00:00:00] 소개 및 Parent Agent 구성

영상은 Parent Agent를 통한 에이전트 분배 개념을 소개합니다. 전체 시스템의 기본 구조와 자식 에이전트로 작업을 위임하는 방식을 설명합니다.

[00:00:42] 프롬프트 체이닝

프롬프트 체이닝 기법을 활용해 블로그 포스트 초안 작성, 평가, 최종 작성 과정을 단계별로 시연합니다. 각 단계마다 전담 에이전트가 작업을 분리해 담당함으로써 정확도와 효율성을 높입니다.

[00:42] n8n에서 사용할 수 있는 4가지 새로운 에이전트 프레임워크(프롬프트 체이닝, 라우팅, 병렬화, 평가 최적화기)를 소개합니다.

[01:01] 무료 스쿨 커뮤니티와 유료 커뮤니티의 특징과 혜택을 상세히 설명하며, 실용적인 학습 기회를 제공합니다.

[01:50] 첫 번째 프레임워크인 프롬프트 체이닝의 기본 구조를 소개하기 시작합니다.

[01:59] 프롬프트 체이닝 워크플로우의 주요 이점을 설명합니다. 각 단계가 특정 작업에 집중하여 정확성과 품질이 향상되며, 오류와 환각 현상이 감소합니다.

[02:16] 에이전트의 전문화된 역할 분담을 설명합니다. 한 에이전트는 개요 작성, 다른 에이전트는 평가와 제안, 마지막 에이전트는 실제 블로그 작성을 담당합니다.

[02:44] 프레임워크의 장점으로 쉬운 디버깅, 최적화, 확장성, 재사용성을 강조합니다.

[03:00] 서로 다른 대규모 언어 모델을 활용하는 방법을 설명합니다. 각 작업의 복잡성에 따라 20 플래시, 포미니, Claude 3.5나 DeepSeek R1 등 다른 모델을 사용합니다.

[03:53] 작업 완료 과정과 결과물이 구글 문서로 전송되는 것을 설명하며, '커피 종합 가이드'라는 제목의 블로그가 생성되었음을 안내합니다.

[04:09] 커피의 역사부터 다양한 추출 방법, 품종, 건강상의 이점과 위험성을 포함한 4페이지 분량의 블로그 포스트 구조를 설명합니다.

[04:22] 출력을 다음 입력으로 전달하는 방식으로, '커피'라는 단어만으로 전문 개요 작성자가 구조화된 블로그 개요를 생성하는 과정을 설명합니다.

[04:42] Claude 2로 첫 개요를 작성하고, Claude Mini로 평가 및 수정한 후, Claude 3.5로 최종 블로그를 작성하는 프로세스를 상세히 설명합니다.

[00:04:56] 라우팅 프레임워크

이 부분에서는 입력된 이메일을 분류하여 고객 지원, 프로모션, 재무 등 적합한 에이전트로 라우팅하는 방법을 보여줍니다. 분류된 이메일에 따라 각기 다른 페르소나의 응답을 생성합니다.

[05:32] 두 번째 프레임워크인 라우팅 시스템을 소개하며, 이메일 분류와 그에 따른 다양한 에이전트의 처리 방식을 설명합니다.

[05:58] 라우팅 시스템의 장점으로 최적화된 응답 처리, 확장성, 모듈화, 효율성, 그리고 인간 개입 가능성을 설명합니다.

[06:21] 이메일 분류 테스트를 실행하여 고객 지원 문의 이메일을 확인하고, 자동 분류 시스템이 작동하는 것을 시연합니다.

[06:37] Gmail에서 고객 지원 이메일로 자동 라벨링되고, 고객 지원 에이전트가 자동으로 답변 초안을 작성하는 과정을 보여줍니다.

[07:15] 높은 우선순위 이메일 처리 예시를 통해, 텔레그램을 통한 즉각적인 알림 시스템과 자동화된 응답 처리 과정을 설명합니다.

[08:00] 프로모션 및 재무 관련 이메일에 대해 각각 다른 페르소나를 가진 에이전트들이 맞춤형 응답을 제공하는 시스템을 소개합니다.

[08:21] 메일 서명 설정과 채팅 모델 연결 방식에 대해 설명하며, 모든 에이전트를 동일한 채팅 모델과 도구에 연결한 이유를 설명합니다.

[08:44] Gmail 트리거를 통한 이메일 처리 방식과 스레드 ID 결정 과정을 설명하고, 다양한 채팅 모델 활용 가능성을 논의합니다.

[09:21] 병렬화 프레임워크를 소개하며, 세 개의 다른 에이전트를 동시에 사용하여 감정, 의도, 편향성을 분석하는 방식을 설명합니다.

[00:09:22] 병렬 처리

감정, 의도, 편향 분석을 담당하는 여러 에이전트를 동시에 실행하여 처리 시간을 단축하는 방법을 설명합니다. 개별 분석 결과를 종합해 최종 보고서를 생성하는 과정을 다룹니다.

[10:15] 주류 미디어에 대한 불신을 표현하는 예시 메시지를 통해 감정 분석 에이전트의 작동 방식을 시연합니다.

[10:31] 텍스트 분석을 위한 세 가지 에이전트(의도, 편향, 감정)가 각각 분석을 수행하고, 이를 최종 에이전트가 종합하여 보고서를 작성하는 프로세스를 설명합니다.

[11:07] 분석 보고서에서는 주류 미디어에 대한 부정적 감정, 설득적 의도, 정치적 편향성 등이 발견되었으며, 이를 개선하기 위한 권장사항이 제시되었습니다.

[11:45] 단일 에이전트 분석보다 복수 에이전트의 분할 분석이 더 포괄적이고 효율적인 결과를 도출함을 설명합니다.

[12:07] 평가자-최적화 프레임워크를 소개하며, 에이전트가 자동으로 콘텐츠를 평가하고 최적화하는 무한 루프 시스템의 장점을 설명합니다.

[00:12:08] 평가자 최적화

평가자 에이전트가 결과물을 평가 후, 최적화 에이전트가 피드백을 반영하여 출력물을 개선하는 반복 과정을 시연합니다. 최종적으로 높은 품질의 결과물을 도출해내는 자동화 루프를 구현합니다.

[12:49] AI 생성 응답의 지속적인 개선을 위한 반복적 접근 방식의 성능 최적화 과정을 설명합니다.

[13:02] 전기 작성 에이전트의 역할과 기능을 소개하며, 창의적인 프로필 작성 방법을 설명합니다.

[13:28] 평가 에이전트의 역할과 전기 평가 기준(인용구 포함, 유머러스한 톤, 이모지 제외)을 상세히 설명합니다.

[13:56] 최적화 에이전트의 작동 방식과 피드백 루프 시스템을 설명하고, 구글 문서와의 연동 과정을 설명합니다.

[14:44] 실제 예시로 '짐, 42세, 바닷가 거주'라는 간단한 정보를 입력하여 시스템 작동을 시연합니다.

[15:10] 최적화 에이전트가 평가 기준과 원본 약력을 받아 내용을 개선하는 과정을 시작합니다.

[15:34] 평가 에이전트가 내용을 검토하고, 기준을 충족하지 못할 경우 최적화 에이전트가 다시 작업합니다.

[15:41] 최종 결과물로 Jim Thompson의 상세한 약력이 생성되었으며, 그의 나이, 위치, 관심사 등이 포함되어 있습니다.

[16:14] 생성된 콘텐츠는 설정된 기준을 모두 충족하며, 가벼운 톤과 유머, 인용구를 적절히 포함하고 있습니다.

[16:32] 프레임워크의 유연성을 설명하며, 다양한 AI 모델을 필요에 따라 교체하여 사용할 수 있음을 강조합니다.