AI 에이전트 구축: n8n, Airtable, JavaScript를 활용한 개인 자동화 프로젝트

핵심 기술: 이 글은 AI 자동화와 AI 에이전트의 개념을 설명하고, n8n 플랫폼을 활용하여 실제로 AI 에이전트를 구축하는 과정을 공유합니다.

기술적 세부사항:
* AI 에이전트 구성 요소: LLM(뇌), Prompting(지시), Memory(기억), External Knowledge(외부 지식), Tools(도구)로 구성됩니다.
* 구현 플랫폼: n8n을 사용하여 AI 에이전트를 구축했습니다.
* 주요 n8n 노드 활용:
* HTTP Request 노드를 사용하여 외부 API와 연동했습니다.
* Code 노드를 통해 사용자 정의 JavaScript 코드를 실행하여 자동화 기능을 확장했습니다.
* 데이터 관리: Airtable을 데이터베이스로 사용하여 과거 실행 기록 및 날씨 데이터를 저장하고 추적했습니다.
* 프로젝트 기능: 특정 위치를 선택하면 해당 위치의 일별 최고/최저 기온을 가져와 Airtable에 기록하는 기능을 구현했습니다.

개발 임팩트: AI 에이전트 구축에 필요한 핵심 개념과 실질적인 구현 방법을 배울 수 있습니다. n8n과 Airtable 같은 도구를 활용하여 개인화된 자동화 프로젝트를 만들고 데이터를 관리하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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톤앤매너: 개인적인 경험을 바탕으로 한 실용적인 튜토리얼 스타일로, 개발자가 직접 따라 해볼 수 있도록 기술적인 내용을 상세히 설명합니다.