메모리 및 도구 사용 기능을 갖춘 Google Gemini 기반 지능형 AI 에이전트 - n8n 워크플로우

시스템에 고급 AI 기능을 구현하려는 자동화 개발자.
n8n 환경 내에서 Google Gemini의 고급 모델을 활용하려는 기술 사용자.
단일 n8n 노드 내에서 외부 지식(SerpAPI)을 사용하고 정확한 계산을 수행할 수 있는 지능형 비서가 필요한 모든 사용자.
AI 에이전트 아키텍처를 위한 강력한 n8n 템플릿 복제에 관심이 있는 사용자.

컨텍스트를 유지하고 외부 도구를 사용하는 대화형 AI를 개발하는 것은 복잡한 작업입니다. 이 사전 구축된 n8n 워크플로우는 n8n의 LangChain 통합 노드를 기반으로 구축된 즉시 사용 가능한 AI 에이전트 아키텍처를 제공하여 프로세스를 단순화합니다.

The agent is configured as an 'Intelligent Personal Assistant' that employs three key tools: a Think tool for structured reasoning, a SerpAPI tool for accessing up-to-date factual knowledge (essential for RAG), and a Calculator tool for numerical accuracy. The inclusion of a memory buffer ensures the agent remembers the previous five interactions, providing seamless conversation flow. This robust n8n node configuration demonstrates the power of combining modern LLMs with structured automation logic. This n8n workflow serves as an excellent foundational n8n template for building customized enterprise agents.

이 n8n 워크플로우는 대화형 트리거와 구조화된 AI 논리에 따라 완전히 작동합니다:

1. 에이전트 트리거: 프로세스는 "When chat message received" n8n 트리거로 시작됩니다. 이 전문 n8n 노드는 사용자가 공개 웹훅 엔드포인트로 메시지를 보낼 때 세션을 초기화합니다. 중요하게도, 연결된 메모리 구성 요소를 사용하여 이전 세션 기록을 로드하도록 구성됩니다.


2. 메모리 관리: 입력 메시지는 "Simple Memory" n8n 노드에서 로드된 기록과 함께 메인 AI 에이전트로 전달됩니다.


3. 핵심 AI 처리: "AI Agent" n8n 노드는 사용자의 메시지, 대화 기록 및 상세한 시스템 프롬프트(지능형 개인 비서 역할)를 수신합니다. 그런 다음 요청을 이행하기 위해 어떤 도구가 필요한지(필요한 경우)를 결정합니다.


4. 도구 실행: 에이전트의 추론에 따라 단계별 논리를 위해 Think n8n 노드, 외부 실시간 데이터 검색을 위해 SerpAPI n8n 노드, 또는 수학 문제를 위해 Calculator n8n 노드를 호출할 수 있습니다.


5. 응답 생성: 에이전트는 "Google Gemini Chat Model"(Gemini 2.5 Pro로 특별히 구성됨)을 사용하여 실행된 도구에서 수집된 정보를 활용하여 최종 답변을 종합합니다.


6. 컨텍스트 저장: 완료된 상호 작용은 "Simple Memory" n8n 노드에 다시 저장되어 향후 메시지가 컨텍스트를 유지하도록 보장합니다. 이 완전한 루프가 이 강력한 n8n 워크플로우의 정교한 동작을 정의합니다.

이 전문가용 n8n 워크플로우를 배포하고 AI 에이전트를 생성하려면 다음 단계를 따르십시오:

1. n8n 템플릿 가져오기: 제공된 JSON 코드를 복사하여 'New' > 'Import from JSON' 기능을 사용하여 n8n 캔버스에 직접 붙여넣습니다.


2. Gemini 자격 증명 구성: 'Google Gemini Chat Model' n8n 노드를 찾으십시오. Google Gemini 자격 증명을 설정하거나 선택해야 합니다.


3. SerpAPI 자격 증명 구성: 'SerpAPI' n8n 노드를 찾으십시오. 이 도구가 작동하려면 유효한 SerpAPI 키가 필요합니다. 이 n8n 노드 구성 내에서 필요한 자격 증명을 설정하거나 선택하십시오.


4. 워크플로우 활성화: 'When chat message received' n8n 트리거를 활성으로 설정하십시오. 이것은 공개 웹훅이므로 n8n에서 즉시 AI 에이전트와 상호 작용을 시작하는 데 사용할 수 있는 URL을 제공합니다.


5. 에이전트 테스트: 생성된 웹훅 URL을 사용하여 첫 번째 메시지를 보내 이 n8n 워크플로우의 메모리 및 도구 사용 기능을 테스트하십시오.

When chat message received (n8n 트리거): 이는 에이전트의 시작 지점이자 필수적인 n8n 트리거입니다. 들어오는 채팅 메시지를 기다립니다. 주요 구성: loadPreviousSession이 memory로 설정되어 컨텍스트 저장소에 직접 연결됩니다.
Google Gemini Chat Model: 인텔리전스 소스를 정의합니다. 기능: models/gemini-2.5-pro-preview-06-05 모델을 사용하여 핵심 추론 및 생성 기능을 제공합니다. 이 n8n 노드에는 특정 자격 증명이 필요합니다.
Simple Memory: 기능: 대화의 컨텍스트를 유지하기 위해 단기 버퍼 메모리(버퍼 창)를 구현합니다. 연결된 스티커 메모는 이전 5회의 상호 작용을 기억함을 확인하며, 이는 대화형 n8n 템플릿에 매우 중요합니다.
AI Agent: 중앙 오케스트레이션 n8n 노드입니다. 기능: 흐름을 지시하고, 상세한 시스템 프롬프트를 해석하며, 사용자의 입력에 따라 사용 가능한 도구(Think, SerpAPI, Calculator)를 언제 사용할지 결정합니다.
Think: 기능: 에이전트가 사용할 수 있는 전문화된 추론 도구입니다. 이 n8n 노드는 AI가 최종 합성된 응답을 제공하기 전에 구조화된 단계별 사고를 수행할 수 있도록 합니다.
Calculator: 기능: 정확한 수학적 계산 기능을 제공하여 원시 LLM 출력에서 자주 발생하는 숫자 오류를 방지합니다. n8n 워크플로우의 신뢰성을 높이는 데 필수적입니다.

• SerpAPI: 기능: Google을 통한 실시간 사실 검색 기능을 활성화합니다. 이 n8n 노드는 에이전트 아키텍처 내에서 검색 증강 생성(RAG) 메커니즘 역할을 하며, 자체 자격 증명이 필요합니다.