제2탄: [신경계] 트리거와 노드: 에이전트가 '감각'하고 '행동'하는 실전 원리 | 가나투데이 (2/4)
제2탄: [신경계] 트리거와 노드: 에이전트가 '감각'하고 '행동'하는 실전 원리|가나투데이
인트로: 잠자는 AI를 깨우는 방법, '감각 기관'을 이식하라
1탄에서 우리는 에이전트의 지능보다 '연결된 근육'이 중요하다는 사실을 배웠습니다. 하지만 근육이 아무리 튼튼해도, "지금 움직여야 해!"라는 신호를 주는 감각 기관이 없다면 에이전트는 영원히 잠든 상태로 머물게 됩니다.
사람이 뜨거운 것을 만지면 순식간에 손을 떼는 것처럼, 훌륭한 에이전트는 외부의 변화(데이터 발생)를 즉각 감지하고 행동해야 합니다. n8n에서는 이를 '트리거(Trigger)'와 '노드(Node)'라고 부릅니다.
오늘 2탄에서는 이론을 넘어 실제 n8n 화면을 띄워놓고 진행하는 실습을 통해, 에이전트의 신경계가 어떻게 외부 자극을 수용하고 다음 노드로 명령을 하달하는지 그 내부 메커니즘을 파헤쳐 보겠습니다. 이 과정을 마치면 여러분은 막연한 '자동화'가 아닌, '살아있는 반응형 에이전트'의 기초 골격을 완성하게 될 것입니다.
1: 감각의 시작 – 클릭(Manual)과 폴링(Polling)의 내부 회로
에이전트가 외부 세계의 자극을 받아들이는 방식은 크게 두 가지입니다. 하나는 우리가 직접 명령을 내리는 '수동적 감각'이고, 다른 하나는 스스로 주기적으로 확인하는 '능동적 감각'입니다. 실습을 통해 이 두 회로의 차이를 뇌 구조적으로 분석해 보겠습니다.
1. [실습] 가장 단순한 자극, 'On Click' 트리거
가장 먼저 n8n 워크플로우 화면 중앙의 + 버튼을 눌러 When clicking 'Execute Workflow' 노드를 추가해 보세요.
내부 로직 분석: 이 노드는 에이전트에게 "내가 버튼을 누를 때만 신경계를 가동해"라고 명령하는 것과 같습니다.
특징: 외부 데이터의 유입 없이 오직 사용자의 '의지'에 의해 동작이 시작됩니다. 주로 자동화 로직을 테스트하거나, 특정 시점에만 실행해야 하는 업무에 적합한 임시 감각 기관입니다.
2. [실습] 스스로 살피는 눈, 'Polling' 트리거
이제 클릭 트리거를 지우고 Google Sheets 노드를 추가한 뒤, On Agent Row Added 옵션을 선택해 보세요. (영상 속 해결사 마인드 적용)
내부 로직 분석: 이것이 바로 '폴링(Polling)' 방식입니다. n8n은 설정된 주기(예: 1분마다)에 따라 구글 시트라는 외부 장기에 신호를 보냅니다. "새로운 데이터(자극)가 들어왔니?"라고 계속 묻는 것이죠.
특징: 사용자가 버튼을 누르지 않아도 에이전트가 스스로 세상을 관찰하게 만드는 능동적 감각 체계입니다.
3. 왜 폴링 주기가 에이전트의 '혈압'을 결정하는가?
폴링 간격을 너무 짧게(예: 1초마다) 설정하면 어떻게 될까요?
에이전트는 쉴 새 없이 구글 시트에 질문을 던지게 되고, 이는 시스템 자원을 과하게 소모하는 '고혈압 상태'를 유발합니다. 심할 경우 구글 측에서 "너무 자주 묻지 마!"라며 연결을 차단(Rate Limit)해 버릴 수도 있습니다.
해결사 마인드: 실전에서는 업무의 긴급도에 따라 1분, 5분 등 적절한 감각 주기를 설정하는 것이 에이전트의 생존력을 높이는 핵심 기술입니다.
2: 신호 전달의 통로 – 노드 연결과 ‘명령 하달’의 메커니즘
본론 1에서 우리는 클릭이나 폴링을 통해 에이전트가 외부 자극을 받아들이는 감각 기관을 세팅했습니다. 하지만 신호가 감각 기관에만 머물러 있다면 아무런 동작도 일어나지 않습니다. 이제 이 신호를 다음 기관으로 전달하여 실질적인 행동을 이끌어내는 신경망 연결 단계로 넘어가 보겠습니다.
1. [실습] 신경망 잇기: 노드 간 화살표 연결
n8n 화면에서 아까 만든 구글 시트 트리거 노드의 우측 끝 동그라미를 클릭해 보세요. 그런 다음 Discord 노드를 선택하고 Send Message 액션을 연결합니다.
내부 로직 분석: 이 화살표는 단순한 선이 아니라 '데이터의 전선'입니다. 트리거 노드가 "새로운 행 발견!"이라는 신호를 발생시키면, 이 전선을 타고 디스코드 노드로 명령이 하달됩니다.
중요 원칙: n8n의 신경망은 반드시 왼쪽에서 오른쪽으로 흐릅니다. 신호의 방향이 거꾸로 갈 수 없다는 점이 에이전트 설계의 철칙입니다.
2. 명령의 구체화: 어떤 행동을 할 것인가? (Action & Parameters)
디스코드 노드를 더블 클릭하면 설정 창이 뜹니다. 여기서 우리는 에이전트에게 구체적인 '동작 지침'을 내려야 합니다.
자격 증명(Credential): "내 디스코드 채널로 들어가서(로그인)"
메시지(Message): "이 내용을 출력해!"
실습 포인트: 메시지 칸에 "새로운 데이터가 감지되었습니다!"라고 적어보세요. 이제 에이전트는 신호를 받으면 지정된 채널에 이 텍스트를 뱉어내는 단순 반사 신경을 갖게 된 것입니다.
3. '독립 노드'의 마비 현상 분석
만약 화살표로 연결되지 않은 노드가 화면에 덩그러니 있다면 어떻게 될까요?
내부 로직 분석: 감각 기관으로부터 신호를 전달받지 못하는 '마비된 신경'과 같습니다. 워크플로우 실행 버튼을 눌러도 화살표가 끊어진 노드는 절대 반응하지 않습니다.
해결사 마인드: 에이전트가 작동하지 않는다면 가장 먼저 확인해야 할 것은 "신호가 흐를 수 있는 물리적 통로(화살표)가 제대로 연결되어 있는가?"입니다.
3: 신호의 해석 – 데이터 전송과 ‘필드 치환’의 내부 로직
본론 2에서 우리는 노드를 연결해 신호가 흐를 수 있는 물리적 통로를 완성했습니다. 하지만 지금 상태의 에이전트는 단순히 "뭔가 왔다!"라는 사실만 알고 정해진 문구만 반복하는 수준입니다. 이제 신호 속에 담긴 구체적인 정보(누가, 어떤 내용을 보냈는지)를 해석해 동작에 반영하는 데이터 처리의 핵심 로직을 실습해 보겠습니다.
1. [실습] 데이터 드래그: 정보에 '이름표' 붙이기
디스코드 노드의 설정 창에서 아까 적었던 고정 문구 대신, 좌측의 Input 패널을 열어보세요. 구글 시트에서 가져온 데이터 항목들이 보일 것입니다. 그중 '이름'이나 '내용' 항목을 메시지 칸으로 드래그 앤 드롭 해보세요.
내부 로직 분석: 메시지 칸에
{{ $json.이름 }}같은 복잡한 괄호가 생길 것입니다. 이것은 에이전트가 "이 자리는 내가 나중에 실제 데이터로 갈아 끼울 통로야"라고 선언하는 것입니다.구조적 이해: 이를 프로그래밍에서는 '필드(Field) 치환'이라고 부릅니다. 에이전트의 뇌가 텍스트를 통째로 외우는 게 아니라, 특정 칸에 들어올 정보를 기다리는 지능적인 상태가 된 것이죠.
2. 템플릿의 완성: 판단과 동작의 결합
이제 고정된 문구와 방금 드래그한 필드를 조합해 보세요. (예: {{ $json.이름 }}님이 새로운 피드백을 남겼습니다: {{ $json.내용 }})
실습 포인트: 이렇게 작성하면 에이전트는 구글 시트의 1번 행을 처리할 때는 '솔브'라는 이름을, 2번 행을 처리할 때는 '제미나이'라는 이름을 각각 실시간으로 매핑하여 디스코드로 보냅니다.
에이전트적 사고: 이제 에이전트는 단순히 근육을 움직이는 것을 넘어, 들어온 자극의 내용물을 분석하고 상황에 맞게 출력하는 수준에 도달했습니다.
3. 실행 기록(Execution)을 통한 '뇌 활동' 모니터링
실습의 마지막 단계로 우측 상단의 Execute Workflow를 누른 뒤, 상단의 Executions 탭을 확인해 보세요.
내부 로직 분석: 이곳은 에이전트의 '사고 기록지'입니다. 어떤 데이터가 들어와서(Input), 어떤 필드를 타고 흘러가서, 최종적으로 어떤 결과(Output)를 냈는지 모든 신경 전달 과정을 전수조사할 수 있습니다.
해결사 마인드: 에이전트가 오작동한다면 '판단'이 틀린 것인지, 아니면 '필드 전달' 과정에서 신호가 유실된 것인지 이 기록지를 보고 진단해야 합니다.
클로징: [제2탄 요약] 스스로 감각하고 반응하는 신경계의 완성
오늘 우리는 실습을 통해 에이전트의 감각(Trigger) - 전달(Connection) - 해석(Mapping)으로 이어지는 신경계 전체를 직접 손으로 구축해 보았습니다.
[에이전트 뇌 구조 스캔: Insight Summary]
"트리거는 에이전트의 눈이고, 화살표는 신경이며, 필드 치환은 언어의 해석이다. 이 삼박자가 맞물릴 때 비로소 에이전트는 단순한 '도구'에서 벗어나 '지능적 실행체'로 진화한다."
다음 제3탄에서는 가장 많은 분이 어려워하지만, 고수와 하수를 가르는 결정적 한 끗인 '아이템(Item)의 흐름과 혈류량 제어'를 다루겠습니다. 100개의 데이터가 쏟아질 때 에이전트가 과부하 걸리지 않고 완벽하게 처리하는 내부 로직, 기대해 주세요!
👉👉👉'아이템(Item)의 흐름과 혈류량 제어'👈👈👈
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