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제3탄: [혈류량] 아이템과 필드: 데이터가 흐르는 양과 통로의 법칙 | 가나투데이 (3/4)

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제3탄: [혈류량] 아이템과 필드: 데이터가 흐르는 양과 통로의 법칙 | 가나투데이

인트로: 당신의 에이전트는 '데이터의 무게'를 견디고 있습니까?

1탄과 2탄을 통해 우리는 에이전트의 중추신경계와 감각 기관을 구축했습니다. 이제 신경망을 타고 흐를 실제 '에너지', 즉 데이터의 양(Volume)을 다룰 차례입니다.

n8n의 화살표를 타고 흐르는 것은 단순한 전기 신호가 아닙니다. 그것은 '아이템(Item)'이라는 이름의 데이터 덩어리입니다. 때로는 단 하나의 아이템이 조용히 흐르기도 하지만, 때로는 수백 개의 아이템이 거대한 해일처럼 밀려오기도 합니다. 이때 에이전트가 각 아이템을 어떻게 인식하고 처리하느냐에 따라, 자동화는 '정교한 수술'이 될 수도, '통제 불능의 폭주'가 될 수도 있습니다.

오늘 3탄에서는 n8n의 핵심 내부 로직인 아이템의 개수와 반복 실행의 원리를 분석합니다. 에이전트 내부에서 혈류량이 어떻게 조절되는지, 그리고 그 통로인 '필드'를 어떻게 설계해야 과부하 없이 완벽한 동작을 이행하는지 그 비밀을 공개합니다.

1: 화살표 속의 적혈구 – ‘아이템(Item)’의 실체와 인식 단위

우리는 지난 제2탄에서 에이전트의 감각 기관(트리거)을 세팅하고 신호가 흐르는 전선(화살표)을 연결했습니다. 이제 그 전선을 타고 실제로 흐르는 에너지의 실체인 아이템(Item)을 현미경으로 들여다볼 시간입니다. 에이전트의 뇌가 데이터를 어떻게 낱개로 인식하는지, 그 내부 로직을 분석해 보겠습니다.

1. [실습] 화살표 위 ‘숫자’의 비밀 스캐닝

n8n 워크플로우를 실행한 뒤, 노드 사이의 화살표를 유심히 살펴보세요. 1 Item 혹은 5 Items라는 숫자가 적혀 있을 것입니다.

  • 내부 로직 분석: n8n에서 아이템은 정보를 운반하는 최소 단위의 적혈구입니다. 구글 폼 응답 1개, 이메일 1통, 시트의 행 1줄이 각각 하나의 아이템이 됩니다.

  • 구조적 이해: 에이전트는 화살표를 통해 단순히 "신호가 왔다"고 느끼는 게 아니라, "처리해야 할 데이터 덩어리가 몇 개가 왔다"고 정확한 수치를 계산합니다.

2. [실습] 보기 방식에 따른 뇌의 인지 차이 (Schema vs Table)

노드를 더블 클릭하고 우측 상단의 데이터 보기 방식을 바꿔보며 에이전트의 시각을 체험해 보세요.

  • 스키마(Schema) 모드: 여러 아이템 중 단 하나의 샘플만 보여줍니다. 에이전트가 "어떤 종류의 정보(필드)가 흐르는가?"를 파악하는 단계입니다.

  • 테이블(Table) 모드: 현재 흐르는 모든 아이템을 목록으로 보여줍니다. 에이전트가 "처리해야 할 전체 혈류량이 얼마인가?"를 확인하는 단계입니다.

  • 제이슨(JSON) 모드: 데이터의 낡것, 즉 DNA 구조를 보여줍니다. 에이전트가 읽는 실제 기계어의 형태입니다.

3. 아이템 누락: 신호가 끊기는 ‘빈혈’ 상태

만약 앞 노드에서 처리 결과가 없어 아이템이 0개가 되면 어떻게 될까요?

  • 내부 로직 분석: 에이전트의 신경망에 혈류가 끊긴 상태입니다. n8n의 대원칙은 "받은 아이템이 0개라면, 다음 노드는 절대 실행하지 않는다"입니다.

  • 해결사 마인드: "연결은 되어 있는데 왜 다음 단계가 안 돌지?"라는 의문이 든다면, 앞 단계에서 뱉어낸 아이템의 개수가 0개(Empty)인지 가장 먼저 체크해야 합니다.

2: 혈류량에 따른 실행 횟수 – ‘자동 반복(Looping)’의 메커니즘

본론 1에서 우리는 데이터가 아이템(Item)이라는 개별 단위로 흐른다는 것을 확인했습니다. 이제 이 아이템의 개수가 에이전트의 행동 횟수를 어떻게 결정하는지 분석해 보겠습니다. n8n의 가장 강력한 특징은 개발자가 별도로 코딩하지 않아도 아이템의 개수만큼 노드가 스스로 반복해서 움직인다는 점입니다.

1. [실습] 1 vs Multi: 실행 횟수의 상관관계 스캔

만약 구글 시트 트리거 노드가 1분 동안 쌓인 설문 응답 5개(5 Items)를 한꺼번에 뱉어냈다고 가정해 봅시다. 이 신호를 받은 디스코드 노드는 어떻게 행동할까요?

  • 내부 로직 분석: 디스코드 노드는 별도의 설정 없이도 총 5번 실행됩니다.

  • 구조적 이해: n8n의 노드들은 들어온 아이템 뭉치를 받으면, 내부적으로 "하나씩 꺼내서 끝날 때까지 실행하라"는 명령을 수행합니다. 이를 '암시적 루프(Implicit Loop)'라고 부르며, 에이전트가 지치지 않고 수천 개의 데이터를 처리할 수 있는 원동력이 됩니다.

2. [실습] 아이템별 맞춤 출력: ‘달러 제이슨($json)’의 치환 로직

디스코드 메시지 창에 적힌 {{ $json.이름 }}은 5번의 실행 동안 어떻게 변할까요?

  • 첫 번째 실행: 1번 아이템의 이름 필드값(예: 홍길동)을 가져와 출력합니다.

  • 두 번째 실행: 2번 아이템의 이름 필드값(예: 김철수)을 가져와 출력합니다.

  • 에이전트적 사고: 에이전트의 뇌는 현재 자신이 몇 번째 아이템을 처리하고 있는지 정확히 인지하며, 각 순서에 맞는 데이터 주소($json)를 실시간으로 매핑합니다.

3. 과부하 주의: 혈압이 급상승하는 순간

만약 트리거가 한 번에 1,000개의 아이템을 던진다면 어떻게 될까요?

  • 내부 로직 분석: 디스코드 노드는 1,000번의 메시지 전송 시도를 하게 됩니다. 이때 디스코드 서버에서 "너무 짧은 시간에 많은 요청이 들어왔다"며 에이전트의 접속을 차단할 수 있습니다.

  • 해결사 마인드: 대량의 데이터를 다룰 때는 한꺼번에 모든 혈류를 흘려보내는 것이 아니라, 'Batch'나 'Wait' 노드를 사이에 두어 에이전트의 혈압(실행 속도)을 조절하는 설계가 필요합니다.

3: 혈류 통제 – 폭주를 막고 정교함을 더하는 ‘데이터 분기’ 로직

본론 2에서 확인했듯, n8n은 아이템 개수만큼 스스로 움직이는 강력한 엔진을 가졌습니다. 하지만 유능한 설계자는 엔진의 힘을 자랑하기보다 브레이크와 핸들을 제어하는 법에 집중해야 합니다. 대량의 데이터가 쏟아질 때 에이전트가 길을 잃지 않게 만드는 내부 통제 로직을 분석합니다.

1. [실습] 필터링과 조건(If) 노드: 데이터 검문소 설치

만약 100개의 피드백 아이템이 들어왔는데, 그중 '스팸'이 섞여 있다면 어떻게 해야 할까요?

  • 내부 로직 분석: 에이전트에게 무조건적인 반복을 허용해서는 안 됩니다. If 노드를 신경망 중간에 배치하여 "내용에 '광고'라는 단어가 포함된 아이템은 통과시키지 마"라는 필터링 로직을 설계해야 합니다.

  • 구현 포인트: 이 과정을 거치면 100개의 아이템(혈류량) 중 가치 있는 10개만 남기고 나머지는 배출(Drop)하여 시스템의 불필요한 자원 낭비를 막을 수 있습니다.

2. [실습] 분기(Branching): 데이터의 성격에 따른 신경 경로 최적화

데이터가 하나로 흐르지 않고 성격에 따라 다른 길을 가야 할 때가 있습니다. (예: 칭찬은 '슬랙 채널'로, 불만은 '이메일'로)

  • 내부 로직 분석: 하나의 화살표에서 여러 갈래의 신경망을 뻗어 나가게 만드세요. n8n은 각 갈래로 동일한 아이템 뭉치를 전달하지만, 설계자가 설정한 필드 값에 따라 에이전트의 팔다리가 다르게 반응하도록 유도합니다.

  • 에이전트적 사고: "모든 데이터를 처리하라"가 아니라, "데이터의 속성(Field)을 보고 그에 맞는 최적의 경로(Path)를 선택하라"는 고도화된 지능을 부여하는 단계입니다.

3. 설계자의 고민: “이 루프는 안전한가?”

무한 반복이나 과부하를 방지하기 위해 구축 시 반드시 다음 세 가지를 자문해야 합니다.

  • Rate Limit: "목적지 서버(디스코드, 구글 등)가 이 속도의 혈류량을 견딜 수 있는가?"

  • Data Integrity: "필드 값이 비어있는(Null) 아이템이 들어왔을 때 에이전트가 멈추지 않고 예외 처리를 하는가?"

  • Cost: "이 반복 실행이 클라우드 API 호출 비용을 기하급수적으로 늘리고 있지는 않은가?"

클로징: [제3탄 요약] 에너지의 흐름을 지배하는 설계자가 되라

오늘 우리는 에이전트의 에너지원인 아이템(Item)과 그 흐름을 결정하는 혈류량 제어의 내부 로직을 심도 있게 파헤쳐 보았습니다.

[에이전트 뇌 구조 스캔: Insight Summary]

"아이템은 에이전트의 연료다. 하지만 연료가 넘치면 엔진은 타버린다. 필터링과 분기는 에이전트가 폭주하지 않고 목적지까지 안전하게 데이터를 배달하게 만드는 가장 정교한 브레이크 시스템이다."

이제 우리는 뇌(LLM), 신경(노드/트리거), 혈류(아이템)까지 모두 이해했습니다. 다음  4탄([세포 분열]: 실전 고도화)에서는 이 모든 지식을 결합해, 실제로 살아 움직이며 가치를 창출하는'완성형 AI 에이전트'를 탄생시켜 보겠습니다.

                     👉👉👉4탄([세포 분열]: 실전 고도화)👈👈👈

#가나 투데이 #ganatoday

그린아프로
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