n8n, Python, LangChain 통합으로 AI 에이전트 구축하기

AI 에이전트는 코드 및 코드 없는 솔루션을 결합하여 Slack 및 Google 드라이브와 같은 플랫폼에서 강력하고 사용자 지정 가능한 상호 작용을 가능하게 합니다.

### n8n, Python, LangChain으로 강력한 AI 에이전트 구축하기
* 🤖 특히 대규모 언어 모델을 활용하여 API와 웹 스크래핑을 통해 다양한 서비스와 상호 작용하는 AI 에이전트의 개발을 통해 **AI는 현재 10년 동안 혁신**을 일으키고 있습니다.
* 🛠 AI 에이전트를 만드는 방법에는 프로세스를 간소화하는 **Flowise 및 n8n과 같은 노코드 솔루션**과 **Python 및 LangChain과 같은 라이브러리**를 사용하여 사용자 지정 및 제어 기능을 강화하는 전통적인 코딩 접근 방식을 포함하여 다양한 방법이 있습니다.
* 🔄 개발자는 종종 노코드 툴로 시작하지만 특정 기능이 필요할 때 **노코드 솔루션의 한계**로 인해 코딩으로 전환하는 경우가 많으며, 이는 개발 유연성의 중요성을 강조합니다.
* 🔗 이상적인 솔루션은 코딩 방식과 노코드 방식의 장점을 결합한 것으로, 특히 워크플로 관리를 위해 **n8n을 사용**하고 강력한 AI 에이전트를 생성하기 위해 **Python과 LangChain을 사용**합니다.
* 📊 이 AI 에이전트는 **Slack에서 메시지 보내기, 대화 요약, Google 드라이브에 파일 업로드** 등의 작업을 수행할 수 있어 워크플로우에서 광범위한 사용자 지정의 가능성을 보여줍니다.
* 📜 이 설정에는 각 도구에 대한 **n8n 워크플로우를 생성**하는 것이 포함되며, 이는 **Python 코드를 통해 호출**할 수 있어 외부 서비스를 쉽게 통합하고 관리할 수 있습니다.
* 💻 코딩 측면에는 **n8n의 API와 상호작용하는 도구**를 정의하고, **LangChain의 데코레이터**를 활용하여 프로세스를 간소화하며, **AI 에이전트가 다양한 작업을 효율적으로 처리**할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.
* 🎉 설정이 끝나면 사용자는 사용자 친화적인 인터페이스에서 AI 에이전트와 원활하게 상호작용할 수 있으며, **효과적인 AI 에이전트 구축을 위한 n8n, Python, LangChain의 강력한 시너지**를 확인할 수 있습니다.

Don't Sleep on the ULTIMATE AI Agent Combo (n8n, LangChain, Python)

Cole Medin

강력한 AI 에이전트 구축: 완벽한 삼박자

대규모 언어 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트는 다양한 방법을 통해 세상과 상호작용할 수 있는 능력으로 10년을 변화시키고 있습니다.

AI 에이전트 구축을 위한 코드 솔루션과 노코드 솔루션에 대한 논쟁은 현재 진행 중이며, 각 솔루션은 고유한 장점을 제공합니다.

워크플로우를 위한 n8n과 코딩을 위한 Python과 LangChain의 이상적인 조합은 AI 에이전트 개발을 위한 강력하고 유연한 접근 방식을 제공하여 손쉬운 통합과 사용자 정의가 가능합니다.

Python 및 Lang Chain 에이전트와 함께 NN 워크플로 사용

NN 워크플로는 설정에 사용할 수 있는 다양한 리소스와 함께 Python 및 Lang Chain 에이전트에서 도구로 활용할 수 있습니다.

첫 번째 도구는 특정 채널에서 메시지를 가져오고 대규모 언어 모델을 사용하여 요약함으로써 Slack 대화를 요약하는 데 중점을 둡니다.

두 번째 도구는 간단한 웹 후크 호출과 동적 메시지 텍스트를 사용하여 Slack에 메시지를 게시하도록 설계되었습니다.

또한 n8n에서 Slack 자격 증명을 설정하는 것은 약간 까다로울 수 있지만, 플랫폼에서 깔끔한 문서를 제공하여 안내를 받을 수 있습니다.

Slack 및 Google 드라이브용 n8n 워크플로 설정하기

n8n 워크플로에서 메시지를 읽고 보내려면 Slack의 리디렉션 URL과 특정 사용자 토큰 범위가 필요합니다.

워크플로에는 지정된 폴더에 Google 문서를 만드는 도구와 업로드된 텍스트를 Google 문서로 변환하는 옵션도 포함되어 있습니다.

패키지 버전에 대한 요구 사항.

txt 파일 및 자격 증명 설정을 위한 env.

example 파일과 함께 코드에 대한 GitHub 리포지토리가 제공됩니다.

n8n 워크플로우용 도구 설정하기

설정에는 필요한 패키지를 가져오고, 환경 변수를 로드하고, n8n 워크플로우에 API 요청을 하기 위한 도우미 함수를 정의하는 작업이 포함됩니다.

도우미 함수는 권한 부여를 위해 베어러 토큰을 사용하여 GET 및 POST 요청을 모두 지원합니다.

도구는 함수 데코레이터를 사용하여 정의되므로 Slack 대화 요약 및 Slack 메시지 전송과 같은 작업을 위한 여러 도구를 쉽게 만들고 관리할 수 있습니다.

도구 생성 프로세스에는 매개변수를 정의하고 대부분의 복잡성에 대해 n8n을 활용하여 코드를 최소화하는 것이 포함됩니다.

작성자는 대규모 언어 모델과의 상호 작용을 설정하기 위해 필요한 Python 패키지와 도구 함수를 가져옵니다.

문서 문자열은 LLM이 도구를 호출하도록 안내하는 데 사용되며, 환경 변수는 사용 중인 모델을 정의하기 위해 로드됩니다.

대규모 언어 모델과 상호 작용하기 단계별 가이드

이 스크립트는 Anthropoc 및 OpenAI 모델의 응답 형식을 표준화하는 헬퍼 기능을 제공합니다.

이 스크립트는 모델 유형에 따라 챗봇 인스턴스를 설정하고 원활한 통합을 위해 LangChain을 사용하여 도구를 바인딩합니다.

출력은 제너레이터를 사용하여 실시간으로 스트리밍되어 동적인 응답 환경을 만들고, 도구 호출을 처리하여 AI가 여러 요청을 할 수 있도록 합니다.

스트림릿과 랭 체인으로 AI 에이전트 설정하기

AI 에이전트는 도구 메시지를 사용하여 Slack 대화에서 컨텍스트를 수집하고 다른 도구를 호출할지 아니면 최종 응답을 생성할지 결정합니다.

주요 기능은 대화를 다시 표시하고 사용자 입력을 처리하는 Streamlit UI를 설정합니다.

에이전트는 명령을 실행하여 테스트되며, n8n 워크플로우를 통해 Slack 대화를 성공적으로 요약합니다.

AI를 사용하여 기술 스택을 조사하고 정리하기

AI는 AI 스타트업을 위한 다양한 기술 스택 옵션의 장단점을 조사하는 임무를 맡습니다.

조사 결과가 담긴 Google 문서를 빠르게 생성하고 쉽게 액세스할 수 있도록 링크합니다.

또한 AI는 문서 링크와 함께 Slack에서 메시지를 전송하여 연구 및 커뮤니케이션의 전체 프로세스를 간소화합니다.