커리큘럼 소개
강의 목적
에이전트의 강점
•
좋은 청취자이자 불평하지 않는 부하직원
•
중요한 일을 도와주는 역할
•
반복적인 작업을 AI에게 위임
강의 구성
전체 구성
•
총 5시간 강의
•
총 5개 유스케이스
◦
추후 점진적으로 추가 예정
•
실제 업무에 적용할 수 있는 아이디어 제공 목적
n8n 도구 소개
•
코드 개발 없이 AI 에이전트 개발 가능
•
Flexible Workflow Automation
•
노코드 툴이지만 간단한 JavaScript 코드 블록 사용 가능
•
Text2SQL 프로젝트 예시에서 한 줄의 코드도 없음
개발 과정 예시 (Text2SQL)
1단계: 기본 구현
•
AI 사용해서 쿼리 생성
•
쿼리 결과를 예쁘게 정리
•
Slack으로 전달
2단계: 1차 업그레이드
•
앞쪽에 2개 스텝 추가
•
확장성 부족 문제 해결
3단계: 2차 업그레이드
•
앞쪽에 1개 스텝 추가
•
점진적 개발 과정 시연
개발 철학
•
작업을 작은 단위로 나누기
•
회사 업무는 수강생이 더 전문가
•
작업 분할 방식과 사고 과정 공유
•
단계별 AI 결합으로 효율적이고 고성능 에이전트 제작
n8n 배포 방법
3가지 배포 옵션
1.
localhost에서 실행
2.
AWS에서 간단하게 구성
3.
AWS에서 실제 프로덕션 환경 구축
장점
•
Docker 사용으로 운영체제 무관하게 실행 가능
•
3가지 중 하나 선택하여 배포하면 강의 수강에 문제없음
5개 유스케이스 상세
1. 이메일 작성 도우미
•
모든 직장인이 사용하는 이메일
•
외국인과의 업무 시 특히 중요
•
반복적인 작업을 AI에게 위임
•
n8n으로 워크플로우 작성 후 Streamlit으로 API 연결
•
Python 활용으로 n8n 기능 강화
2. 회사 기사 검색
•
n8n만 사용
•
Google Spreadsheet, Notion 등 툴 연결 방법 설명
•
이메일 작성과 연계한 과제 포함
•
유스케이스 중첩으로 더 나은 아이디어 제공
3. 회사 Q&A
•
n8n으로 처리 후 n8n으로 제작
•
n8n의 한계 인정 (특수 작업에는 부족)
•
Python으로 데이터 처리, LangGraph로 에이전트 구현
•
n8n에서 LangGraph 구현을 과제로 제시
4. Text-to-SQL
•
LLM 등장 전부터 많은 시도가 있었던 분야
•
LLM 등장으로 더욱 주목받는 영역
•
예시: "지난달 가장 비싸게 팔린 상품은?"
•
간단한 구현 후 점진적 업그레이드
•
Slackbot 연결 및 UX 설명
5. 코드 리뷰 에이전트
•
최신 MCP 활용
•
n8n이 아직 업그레이드를 따라가지 못해 MCP 사용 불가
•
LangGraph로 개발
•
n8n 수정 시 n8n 버전 추가 예정
향후 계획 및 지원
강의 업데이트
•
업무 중 발견하는 유스케이스 지속 업데이트
•
강의 소식을 update 2로 안내 예정
질문 및 멘토링 지원
•
강의 수강 중 질문 언제든 환영
•
추가 설명이나 이해 안 되는 부분 문의 가능
•
다른 강의에서 다룬 어려운 내용도 질문 가능
•
강의 후기 작성자 대상 무료 멘토링 제공
