🤖 Agent 이해편 · 50분 핸즈온

처음 만나는 n8n으로
나만의 AI 에이전트 만들기

이 페이지는 오늘 발표를 따라하며 볼 수 있는 참가자용 가이드입니다. 위에서 아래로 스크롤하며 진행하세요 — 각 섹션의 체크박스를 눌러 진도를 표시할 수 있어요.

트리거 이해하기

챗GPT 만들기

2~3

Tool 연동

팀 에이전트 완성

⏱ 50분체크 0/30

🖱️

클릭 트리거

Manual Trigger

버튼을 눌러야 실행되는 방식. 테스트/개발용, 또는 대시보드에서 수동으로 돌리는 실시간 호출 에이전트에 적합.

예) 면접 질문 즉석 생성기, 오늘의 브리핑 버튼

💬

채팅 트리거

Chat Trigger

사용자가 메시지를 입력하면 워크플로우가 실행. 대화형 AI 에이전트의 시작점.

예) ChatGPT처럼 대화하는 AI, 사내 문서 Q&A 봇

⏰

스케줄 트리거

Schedule Trigger

정해진 시간·간격마다 자동 실행. cron 표현식으로 세밀하게 설정 가능. 백그라운드 자동화의 핵심.

예) 매일 아침 9시 뉴스 요약 메일, 주간 리포트 자동 발송

🔗

Webhook 트리거

Webhook

외부 서비스가 HTTP 요청을 보내면 실행. Slack, GitHub, 폼 제출 등 이벤트 기반 자동화의 관문.

예) 신규 가입자 알림, 결제 완료 후 영수증 발송

💡

오늘 우리가 쓸 트리거

1~4번 전 섹션에서 주로 Chat Trigger(채팅)를 사용합니다. 참가자 각자가 자기 에이전트와 대화하면서 동작을 확인할 수 있게요. 스케줄/Webhook은 Q&A 때 간단히 확장법을 짚고 갑니다.

✅ 준비 체크

n8n Cloud 계정 로그인 (또는 사전 제공된 인스턴스 URL 접속)

아직 계정이 없다면 '부록 · 준비물'의 가입 링크로 먼저 계정을 만들어주세요.

좌측 상단 'Workflows' 메뉴에서 [+ Create Workflow] 클릭

빈 캔버스가 뜨면 준비 완료!

🧩 워크플로우 구성도

TriggerAISub-node

💬On chat message

Chat Trigger

🧠AI Agent

프롬프트·대화 관리

⚡Chat Model

OpenAI · Claude · Gemini

📎Memory

Simple Memory

🪜 단계별 따라하기

STEP 1

Chat Trigger 노드 추가

캔버스에서 [+] → 'On chat message' 선택. 이게 채팅창의 입구 역할을 합니다.

STEP 2

AI Agent 노드 연결

트리거 오른쪽에 AI Agent 노드를 붙이고 선으로 잇습니다.

STEP 3

Chat Model 서브노드 연결

AI Agent 하단의 [Chat Model] 점을 눌러 OpenAI(GPT-5 mini 또는 GPT-5 nano 추천) 또는 Anthropic 등 원하는 모델을 선택. API Key 자격증명을 등록합니다.

STEP 4

Memory 서브노드 (선택)

맥락 유지가 필요하면 [Memory] 점 → Simple Memory 추가. Window Buffer로 최근 대화 N개 유지.

STEP 5

[Chat] 버튼으로 테스트

캔버스 하단 'Open Chat' 클릭 → '안녕'부터 보내보세요.

🎯 Memory 있을 때 vs 없을 때

내 챗봇 (Memory ON)

시뮬레이션 · 실제 호출 없음

아래 "자동 재생"을 눌러 대화를 시작해보세요.

💡 Memory 없으면 왜 이름을 잊을까?

LLM은 기본적으로 "이번 요청"만 보고 답합니다. Memory 서브노드는 이전 대화를 요약해서 매 요청마다 system 프롬프트에 붙여주는 역할이에요. 간단한 챗봇이면 Window Buffer Memory 하나면 충분합니다.

🤖 Chat Model 노드 — OpenAI 모델 선택 가이드

가격 단위: USD / 1M tokens (입력 / 캐시 / 출력) · 2025년 4월 기준

세대	모델명	Model ID	포지션	Context	Max 출력	가격 (입/캐시/출)	추천 용도	한 줄 평가
5.x	GPT-5.4	gpt-5.4	최신 flagship	1M	128K	$2.50 / $0.25 / $15.00	고난도 reasoning, agentic workflow	현재 주력 최상위 모델
5.x	GPT-5.4 mini	gpt-5.4-mini	최신 mini flagship	400K	128K	$0.75 / $0.075 / $4.50	고품질+비용 균형, subagents	실서비스 기본값으로 매우 강함
5.x	GPT-5.4 nano	gpt-5.4-nano	최신 nano	400K	128K	$0.20 / $0.02 / $1.25	분류, 추출, 고볼륨 작업	값싼데 최신 계열이라 실전성 좋음
5.x	GPT-5	gpt-5	이전 flagship	400K	128K	~$1.25 / - / ~$10.00	이전 세대 reasoning/coding	이제는 5.4 계열 우선 고려
5.x	GPT-5 mini핸즈온 추천	gpt-5-mini	이전 mini	400K	128K	$0.25 / $0.025 / $2.00	저지연·고볼륨·정형화 업무	아직 쓸만하지만 5.4 mini가 상위
5.x	GPT-5 nano핸즈온 추천	gpt-5-nano	이전 nano	400K	128K	$0.05 / $0.005 / $0.40	초저가 요약/분류	가장 싸지만 품질 여유는 적음
5.x	GPT-5.4 pro	gpt-5.4-pro	pro reasoning	1.05M	128K	$30.00 / - / $180.00	최고난도 장문 reasoning	매우 비싸고 매우 느림
5.x	GPT-5 pro	gpt-5-pro	pro reasoning	400K	272K	$15.00 / - / $120.00	어려운 전문가급 문제	선택적 사용 권장
4.x	GPT-4.1	gpt-4.1	non-reasoning 상위	~1M	32K	$2.00 / $0.50 / $8.00	긴 문맥, instruction following	여전히 매우 실용적
4.x	GPT-4.1 mini	gpt-4.1-mini	4.1 mini	~1M	32K	$0.40 / $0.10 / $1.60	저비용 long-context 처리	비용 효율이 좋음
4.x	GPT-4.1 nano	gpt-4.1-nano	4.1 nano	1M	32K	$0.10 / $0.025 / $0.40	대량 요약/추출/라벨링	초저가 long-context 모델
4.x	GPT-4o	gpt-4o	multimodal 범용	-	-	$2.50 / $1.25 / $10.00	범용 멀티모달 앱	실무 범용성이 매우 높음
4.x	GPT-4o mini	gpt-4o-mini	4o mini	-	-	$0.15 / $0.075 / $0.60	저가 멀티모달, FAQ, 간단 에이전트	가성비가 매우 강함
4.x	GPT-4 Turbo	gpt-4-turbo	older high-intelligence	128K	4K	$10.00 / - / $30.00	레거시 호환, 이전 프로젝트	지금은 4o나 4.1이 더 낫다
4.x	GPT-4	gpt-4	older legacy	-	-	$30.00 / - / $60.00	정말 필요한 레거시 호환만	비용 대비 메리트 낮음

출처: OpenAI API Pricing · OpenAI Developers Docs — 가격은 변동될 수 있습니다.

🧩 Tool 없음 — 기본 챗봇

TriggerAITool

💬On chat message

Chat Trigger

🧠AI Agent

프롬프트·대화 관리

⚡Chat Model

GPT-5 mini/nano

📎Memory

Window Buffer

+ Tool 추가 가능

내 챗봇 (Tool 없음)

시뮬레이션 · 실제 호출 없음

아래 "자동 재생"을 눌러 대화를 시작해보세요.

🔌 Tool을 붙이는 방법

STEP 1

AI Agent 노드의 [Tool] 서브포트 클릭

AI Agent 하단에 Chat Model·Memory 옆으로 [Tool] 연결점이 있어요.

STEP 2

'Google Calendar' 검색 → 선택

Get Many Events 오퍼레이션이 가장 자주 쓰여요.

STEP 3

Credentials 등록 (OAuth2)

[Create New] → Google 계정 로그인 → Calendar 권한 허용. 한 번만 하면 재사용됩니다.

STEP 4

Tool Description 작성

자연어로 적습니다. 예: "사용자의 이번 주/오늘 캘린더 일정을 조회할 때 사용"

🔑

AI Agent가 Tool을 부르는 원리

우리가 자연어로 적은 Tool Description을 모델이 읽고, "이 질문엔 이 도구를 써야겠다"고 스스로 판단해서 호출합니다. 그래서 설명을 명확하게 쓰는 게 중요해요. 모호하면 엉뚱한 도구를 호출하거나, 호출을 건너뛰고 환각이 납니다.

Task

나의 캘린더 · 메일 에이전트 만들기

자연어로 "내 오늘 일정 뭐 있어?", "OO에게 메일 써줘" 같은 요청을 받으면, 스스로 Google Calendar / Gmail을 호출해 처리하는 챗봇을 만들어보세요.

🎁 요구 스펙

트리거: Chat Trigger
AI Agent: GPT-5 mini 또는 GPT-5 nano (추천)
Memory: Window Buffer Memory (최근 10개)
Tools: Google Calendar (Get Events, Create Event), Gmail (Send)

🧩 목표 구성도

TriggerAITool

💬On chat message

Chat Trigger

🧠AI Agent

프롬프트·대화 관리

⚡Chat Model

GPT-5 mini/nano

📎Memory

Window Buffer

📅Get Events

Calendar · 조회

➕Create Event

Calendar · 생성

✉️Send Message

Gmail · 발송

🧪 테스트 시나리오 (복붙해서 써보세요)

프롬프트 1오늘 내 일정 뭐 있어?

프롬프트 2내일 오후 3시부터 4시까지 '디자인 리뷰' 일정 잡아줘

프롬프트 3team@example.com에게 '내일 미팅 확인차 메일 드립니다'라는 제목으로 간단히 메일 보내줘

⚠️

막혔다면? 옆자리 분께 물어보거나 손을 들어주세요. 혼자 붙잡고 있지 마세요 — 10분 이상 막히면 패스하고 섹션 4로 넘어갑시다.

🧩 최종 에이전트 구성도

TriggerAI AgentTool

💬On chat message

Chat Trigger

🧠AI Agent

시스템 프롬프트 + 5개 Tool

⚡Chat Model

GPT-5 mini

📎Memory

Window Buffer

👥Get Contacts

Google Sheets

📅Get Schedule

Calendar · List

➕Create Event

Calendar · Insert

🗑️Delete Event

Calendar · Remove

✉️Send Email

Gmail · Send

📝 복사해서 AI Agent의 System Prompt에 붙여넣기

너는 똑똑하고 유능한 어시스턴트야. 오늘 날짜는 {{ $now.format('yyyy-MM-dd') }}야. 너의 역할은 다음과 같아: --- 1. 일정 처리 (Google Calendar) - 사용자가 일정 관련 요청을 하면 아래 순서대로 진행해: 1. "Get Contacts" 도구를 사용해 시트에서 팀원 이메일 주소를 확인해. 2. "Get Schedule" 도구로 오늘 또는 요청된 날짜의 캘린더 일정을 조회해. 3. 일정이 없다면, "Create Event" 도구를 사용해 새 일정을 생성해. 4. 기존 일정이 있지만 새 요청이 기존 일정과 다를 경우, 즉 "일정 변경"이 감지된 경우: - "Delete Event" 도구를 사용해 기존 일정을 먼저 삭제하고, - "Create Event" 도구를 사용해 새로운 일정을 생성해. --- 2. 일정 리마인더 이메일 처리 - 사용자가 새로운 일정을 추가했거나 기존 일정을 수정한 경우, 반드시 다음과 같이 질문해: > "추가된 일정을 기반으로 리마인더 이메일을 보내드릴까요?" - 사용자가 "예", "응", "그래", "좋아" 등 긍정적으로 답하면: 1. "Send Email" 도구를 사용해 리마인더 이메일을 발송해. 2. 이메일 내용에는 새로 추가되거나 수정된 일정 정보를 요약해서 포함해. - 사용자가 부정적으로 답하면 아무 작업도 하지 마. --- 각 도구의 역할 정리: - Get Contacts: 시트에서 팀원 이메일 주소 확인 - Get Schedule: 구글 캘린더 일정 조회 - Create Event: 새 일정 추가 - Delete Event: 기존 일정 삭제 - Send Email: 일정 리마인더 이메일 발송 --- 중요한 원칙: - 사용자의 요청이나 동의 없이 이메일을 임의로 발송하지 마. - 일정 변경이 있을 경우 반드시 기존 일정을 Delete Event 도구로 삭제한 뒤, 새로운 일정을 Create Event 도구로 다시 추가해. - 항상 정확하고 필요한 작업만 수행해.

⚙️ 연결 정보

Calendar / Gmail 계정

team@example.com (사전 연동된 인스턴스 사용자만)

팀원 Google Sheet

docs.google.com/spreadsheets/d/YOUR_SHEET_ID

시트 Tool 설정

Read Rows · 시트 탭 ID YOUR_GID · 컬럼: name, email

각 Tool Description 작성

이름과 역할을 자연어로 — LLM이 도구를 언제 쓸지 판단하는 기준이 됩니다.

🎬 완성 후 대화 데모

팀 일정 관리 에이전트

시뮬레이션 · 실제 호출 없음

아래 "자동 재생"을 눌러 대화를 시작해보세요.

🏆 완주 체크

에이전트가 시트에서 팀원 이메일을 가져온다

자연어로 일정 조회/등록/삭제가 동작한다

일정 생성 후 '리마인더 보낼까요?'라고 물어본다

'응'이라고 답하면 Gmail로 실제 메일이 발송된다

🌐

웹 브라우저 (Chrome 권장)

n8n 에디터와 Google 서비스 로그인에 사용됩니다.

🔑

Google 계정

Calendar · Gmail · Sheets 연동 테스트에 사용. 테스트용 서브 계정 권장.

🤖

LLM API Key

OpenAI 또는 Anthropic 키. 사전 제공된 공용 키가 있다면 그대로 사용 OK.

⚙️

n8n 접속 URL

사전 제공된 인스턴스 URL 또는 n8n Cloud 계정.

📱

핸드폰 (선택)

2FA가 걸린 계정이라면 옆에 두세요.

☕

커피 한 잔

50분이 생각보다 빠르게 지나갑니다.

Q1.OpenAI API Key는 어떻게 발급하나요?＋

platform.openai.com 접속 → 로그인
우측 상단 프로필 → API Keys 메뉴 클릭
+ Create new secret key → 이름 입력 → Create
생성된 키를 즉시 복사 (창을 닫으면 다시 볼 수 없습니다)
메모장이나 패스워드 매니저에 안전하게 보관

💡 신규 가입 시 무료 크레딧($5~18 수준)이 제공됩니다. 핸즈온 실습용으로는 충분합니다.
크레딧 소진 후에는 결제 수단을 등록해야 합니다.

Q2.Anthropic(Claude) API Key는 어떻게 발급하나요?＋

console.anthropic.com 접속 → 로그인
좌측 메뉴 → API Keys
Create Key → 이름 입력 → 생성
키 복사 후 안전하게 저장 (OpenAI와 마찬가지로 재표시 불가)

💡 Anthropic도 신규 계정에 무료 크레딧을 제공합니다. n8n에서는 Credential Type을 Anthropic으로 선택하면 됩니다.

Q3.n8n에서 Credential(자격증명)은 어떻게 등록하나요?＋

Credential은 "n8n이 외부 서비스에 접근할 때 쓰는 로그인 정보"입니다. 등록 방법은 두 가지입니다.

방법 1 — 노드에서 바로 등록 (추천)

OpenAI 노드를 캔버스에 추가 → 클릭
우측 패널의 Credential 드롭다운 → Create New
API Key 입력 → Save

방법 2 — 메뉴에서 미리 등록

좌측 사이드바 → Credentials → + Add Credential
서비스 검색 (OpenAI, Google, Anthropic…) → 타입 선택
키 입력 → Save

💡 한번 등록하면 같은 서비스의 모든 노드에서 재사용할 수 있습니다.

Q4.Google Calendar · Gmail 연동할 때 "앱이 확인되지 않았습니다" 경고가 떠요＋

Google OAuth 동의 화면에서 뜨는 경고로, 테스트 환경에서는 정상입니다. 이렇게 진행하세요.

경고 화면 하단 "고급" 클릭
"[앱 이름](으)로 이동" 링크 클릭
요청하는 권한(Calendar, Gmail) 허용 → 완료

⚠️ 실제 프로덕션 서비스라면 Google Cloud Console에서 앱 검수를 받아야 합니다. 개인·팀 내부 사용이라면 이 경고는 무시해도 됩니다.

Q5.Workflow를 만들었는데 채팅이 안 돼요＋

체크포인트 순서대로 확인하세요.

저장됐나요? — 상단 바에 "Unsaved" 표시가 있으면 Ctrl+S(Mac: ⌘+S)로 저장
Active 토글 — 우측 상단 토글이 꺼져 있으면 켜세요. Chat Trigger는 꺼진 상태에서도 Open Chat으로 테스트할 수 있습니다.
노드 연결 — Trigger → AI Agent 선이 끊기지 않았는지 확인. 선 위에 ❌가 있으면 클릭해서 에러 내용 확인.
Credential 등록 — AI Agent, Chat Model, Tool 노드 모두 Credential이 설정돼 있는지 확인.

Q6.실행 중 에러가 났을 때 어떻게 확인하나요?＋

에러가 난 노드에 빨간 ❌ 아이콘이 표시됩니다. 클릭하면 에러 상세가 팝업으로 보입니다.
상단 메뉴 → Executions 탭 → 최근 실행 목록에서 실패한 항목 클릭하면 단계별 입출력 데이터를 볼 수 있습니다.
에러 메시지에 "401"이 있으면 API Key 문제, "429"이면 요금 한도 초과, "timeout"이면 응답이 너무 오래 걸린 것입니다.

💡 에러 메시지를 그대로 복사해서 ChatGPT에 붙여넣으면 대부분 해결책이 나옵니다.

Q7.AI Agent가 Tool을 아예 안 쓰거나 엉뚱한 Tool을 써요＋

Tool 선택은 전적으로 Tool Description에 적힌 문장을 LLM이 읽고 판단합니다. 흔한 원인 3가지:

Description이 너무 짧다 — "일정 조회" 대신 "사용자가 오늘/이번 주/특정 날짜의 캘린더 일정을 확인하려 할 때 사용"처럼 언제 쓰는지 맥락을 구체적으로 서술하세요.
Tool 이름이 겹친다 — Calendar Get Events, Calendar Create Event처럼 이름이 비슷하면 Description으로 명확히 구분해야 합니다.
System Prompt가 없다 — AI Agent의 System Prompt에 "필요하면 반드시 Tool을 사용하라"고 명시하면 호출 빈도가 올라갑니다.

Q8.n8n Cloud vs self-hosted, 뭐가 좋아요?＋

팀원 수가 적고 빠르게 시작하고 싶다면 Cloud. 민감한 데이터가 많거나 커스텀 노드를 써야 한다면 self-hosted(Docker)를 권합니다. 처음이면 Cloud로 시작하세요.

Q9.Memory는 얼마나 오래 유지되나요?＋

Simple Memory(Window Buffer)는 기본적으로 세션 단위로 최근 N개 메시지만 유지합니다. 영구 저장이 필요하면 Postgres Memory나 Redis Memory를 연결하세요.

Q10.Tool Description은 얼마나 자세히 써야 하나요?＋

AI가 '이 도구를 언제 쓸지' 판단하는 유일한 단서입니다. '일정 조회'처럼 짧게 쓰지 말고 '사용자가 특정 날짜/기간의 캘린더 일정을 확인하려 할 때 사용' 수준으로 구체적으로 쓰세요.

Q11.비용이 얼마나 나와요?＋

n8n 자체는 오픈소스(무료). 비용은 LLM API 호출분입니다. GPT-5 mini 기준 하루 20회 사용해도 월 1~2달러(약 1,500원) 수준이에요. 오늘 같은 핸즈온 실습은 입출력이 짧아 수십 원도 안 나옵니다.

Q12.프로덕션으로 쓰려면 뭘 더 해야 하나요?＋

① 에러 핸들링 브랜치 추가 ② 실행 로그 저장(Postgres) ③ Webhook 트리거로 외부 노출 시 인증키 검증 ④ Schedule Trigger로 중요 작업은 감시 잡도 별도로 구성.

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챗GPT 만들기

2~3

Tool 연동

팀 에이전트 완성

⏱ 50분체크 0/30

세대

모델명

Model ID

포지션

Context

Max 출력

가격 (입/캐시/출)

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모든 워크플로우는 '트리거'에서 시작합니다

나만의 ChatGPT를 n8n으로 만들어봅시다

연결하면 달라집니다 — Calendar / Gmail Tool

이제 여러분 차례 — 직접 연결해봅시다

팀 일정 관리 에이전트를 완성합니다

시작 전 5분 체크리스트

Q&A

처음 만나는 n8n으로
나만의 AI 에이전트 만들기

모든 워크플로우는 '트리거'에서 시작합니다

나만의 ChatGPT를 n8n으로 만들어봅시다

연결하면 달라집니다 — Calendar / Gmail Tool

이제 여러분 차례 — 직접 연결해봅시다

팀 일정 관리 에이전트를 완성합니다

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Q&A

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