노코드 AI 에이전트 만들기: N8N으로 두뇌·도구·시스템 프롬프트 3단계

핵심 메시지

• AI 에이전트는 두뇌(채팅 모델+메모리), 도구, 시스템 프롬프트라는 세 요소만 갖추면 작동한다.
• 노코드 도구 N8N에서 채팅 트리거→AI 에이전트→모델·메모리·도구를 연결해 코딩 없이 에이전트를 만들 수 있다.
• 메모리가 없으면 에이전트는 직전 대화도 잊으므로, 기억할 과거 대화 수를 정하는 컨텍스트 윈도가 중요하다.
• 시스템 프롬프트는 두뇌가 도구를 올바르게 쓰도록 지시하는 '뇌간' 역할이며, 워크플로 화면과 JSON을 모델에 주면 자동 생성할 수 있다.
• 행동 전 확인 절차, 동적 날짜 변수, 중복 방지 같은 보완이 실제로 쓸 만한 에이전트를 만든다.

쉽게 이해하기

발표자는 '노코드 도구를 쓸 줄 알면 AI 에이전트도 만들 수 있다'며, N8N 플랫폼에서 세 단계로 첫 에이전트를 만든다. 1단계는 에이전트에 두뇌를 주는 것, 2단계는 슬랙·구글 시트·노션 같은 도구에 접근시키는 것, 3단계는 각 도구를 언제 어떻게 쓸지 가르치는 것이다. 에이전트가 제대로 작동하려면 채팅 모델과 메모리로 이뤄진 두뇌, 실제 일을 수행할 도구, 그리고 두뇌가 도구를 제어하도록 돕는 시스템 프롬프트(뇌간)가 모두 있어야 한다.

예제로 만드는 것은 구독 지출을 구글 시트에 기록하는 에이전트다. 사용자가 'N에 한 달 20달러를 구독했다'고 자연어로 입력하면, 에이전트는 곧바로 기록하지 않고 사람 비서처럼 '지출 항목을 추가하려는 게 맞나요?'라고 먼저 확인한다. 사용자가 동의하면 그제야 구글 시트 도구가 실행되어 지출·청구일·주기·비용 같은 새 행이 추가된다. 발표자는 같은 기본기를 익힌 덕분에, 이미지나 슬랙 메시지에서 정보를 뽑아 노션의 실제 지출 DB를 갱신하는 더 유용한 에이전트도 만들 수 있었다고 말한다.

실제 제작은 빈 워크플로에서 채팅 트리거를 추가하는 것으로 시작한다. 다만 트리거만으로는 아무 일도 일어나지 않고, 여기에 AI 에이전트 노드를 연결해야 한다. AI 에이전트는 왼쪽 입력으로 메시지를 받고 오른쪽으로 결과를 내보내는 릴레이 경주처럼 작동한다. 두뇌가 될 OpenAI 채팅 모델을 붙이려면 OpenAI 플랫폼에서 결제수단을 등록하고 API 키를 발급받아 연결해야 하며, API 사용료는 챗봇 구독과 별개로 사용한 만큼 내는 종량제다. 모델은 비용과 성능의 균형이 좋은 최신 미니 모델을 주로 쓴다.

채팅 모델만 붙이면 답은 하지만 직전에 말한 내용을 기억하지 못한다. 그래서 메모리를 연결하는데, 컨텍스트 윈도 길이는 에이전트가 기억하는 과거 상호작용 수를 뜻한다. 발표자는 하루 두 번 메시지를 보낸다고 가정해 일주일치를 기억하도록 14로 둔다. 이어 도구로 구글 시트를 연결하고, 새 행을 추가하는 'append row' 동작과 대상 시트를 지정한다. 각 열의 값은 AI가 채우도록 설정하고, 도구 이름을 'add entry'로 바꿔 나중에 시스템 프롬프트에서 지시할 수 있게 한다.

마지막 단계인 시스템 프롬프트는 의외로 가장 쉽다. 워크플로 화면을 캡처하고 전체 워크플로를 JSON으로 내려받아 ChatGPT의 추론 모델에 함께 올린 뒤, 구독을 추적하는 에이전트용 시스템 메시지를 만들어 달라고 요청하면 자동으로 생성된다. 다만 처음 실행에서는 확인 없이 기록하거나 날짜가 2023년으로 잘못 들어가는 문제가 생긴다. 이때 프롬프트에 '정보가 완전해도 항상 확인 메시지를 보내라'를 추가하고, 하드코딩된 날짜 대신 메시지가 전송된 시점의 동적 타임스탬프 변수를 끌어다 연결해 고친다. 더 나아가 중복을 막으려면 기존 행을 먼저 읽는 도구를 추가하고 동작을 'append 또는 update'로 바꾸며, 시스템 프롬프트에도 '추가 전에 기존 항목을 먼저 확인하라'를 반영하면 된다. 발표자는 미리 만들어진 AI 에이전트에만 의존하는 것은 환각이나 데이터 유출 가능성이 있는 블랙박스를 믿는 것과 같다며, 작동 원리와 구성 요소를 이해하는 일의 중요성을 강조한다.

주요 인사이트

• 에이전트를 '두뇌(모델+메모리)·도구·뇌간(시스템 프롬프트)'이라는 인체 비유로 나누면 복잡해 보이는 구조가 단순해진다.
• 시스템 프롬프트를 가장 마지막에 작성하는 이유는, 도구 이름이 정해진 뒤라야 두뇌에게 그 도구를 쓰라고 지시할 수 있기 때문이다.
• 에이전트가 행동 전에 사용자에게 확인을 구하게 만드는 것은 잘못된 자동 실행을 막는 실전 안전장치다.
• 워크플로 화면 캡처와 JSON을 LLM에 올려 시스템 프롬프트를 생성·디버깅하는 방식은 노코드 제작의 진입 장벽을 크게 낮춘다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식