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코딩 없이 완성하는 AI 에이전트 자동화: n8n과 LM-Studio로 실시간 날씨 비서 만들기 |가나투데이

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코딩 없이 완성하는 AI 에이전트 자동화: n8n과 LM-Studio로 실시간 날씨 비서 만들기 |가나투데이

인트로: 왜 AI 자동화가 모든 이에게 필요한가?

최근 AI 기술은 단순한 대화를 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트의 시대로 접어들었습니다. 하지만 많은 분이 '코딩'이라는 장벽 때문에 시도조차 못 하는 경우가 많습니다. 이제는 복잡한 프로그래밍 없이도 n8n이라는 워크플로우 도구와 내 컴퓨터에서 실행되는 LM-Studio를 결합해 나만의 자동화 비서를 만들 수 있습니다. 개인의 생산성을 획기적으로 높여줄 AI 에이전트 자동화의 세계를 소개합니다.

LM-Studio로 실시간 날씨 비서 만들기 |가나투데이

단계별 AI 에이전트 자동화 구현 방법

1. n8n Self-hosting 설치 및 환경 구축

자동화의 뇌 역할을 할 n8n을 내 컴퓨터나 서버에 설치하는 것부터 시작합니다.

  • 셀프 호스팅의 장점: 클라우드 비용 부담 없이 무제한으로 워크플로우를 생성할 수 있으며, 데이터 보안 측면에서도 매우 유리합니다.

  • 설치 과정: 도커(Docker) 등을 활용해 일반인도 클릭 몇 번과 간단한 명령어로 설치가 가능하도록 환경이 최적화되어 있습니다.

2. LM-Studio 모델 연동: 나만의 로컬 LLM 활용

고가의 API 비용을 지불하는 대신, 내 컴퓨터의 자원을 활용하는 LM-Studio를 연결합니다.

  • 로컬 모델 활용: LM-Studio에서 원하는 오픈소스 모델(Llama 3 등)을 불러온 뒤, 로컬 서버 기능을 활성화하여 n8n과 연동합니다.

  • 경제성 및 속도: 인터넷 연결 없이도 동작하며, API 호출 비용이 전혀 발생하지 않는다는 점이 가장 큰 장점입니다.

3. 실시간 날씨 정보를 불러오는 AI 에이전트 완성

단순한 텍스트 생성을 넘어 외부 API와 통신하여 실제 데이터를 처리하는 에이전트를 구성합니다.

  • 워크플로우 설계: n8n의 노드(Node) 방식을 사용하여 "사용자의 질문 → 실시간 날씨 API 호출 → AI 모델의 데이터 가공 → 최종 답변"의 과정을 시각적으로 연결합니다.

  • 실전 활용: "오늘 서울 날씨 어때?"라고 물으면 AI가 실시간 기상 데이터를 분석해 맞춤형 조언까지 해주는 똑똑한 비서를 완성할 수 있습니다.

상세가이드는 다음과 같이 따라합니다.(Step-by-Step 가이드)

단순히 묻고 답하는 챗봇을 넘어, AI가 스스로 도구를 사용해 외부 데이터를 가져오게 만드는 것이 에이전트 자동화의 핵심입니다. 아래 순서대로 따라 하면 코딩 한 줄 없이 완성할 수 있습니다.

Step 1: 날씨 API 키 발급받기 (OpenWeatherMap)

AI가 실시간 정보를 가져오려면 신뢰할 수 있는 데이터 소스가 필요합니다.

  • OpenWeatherMap에 접속해 무료 계정을 만들고 API Key를 발급받으세요. (무료 플랜으로도 충분히 테스트 가능합니다.)

Step 2: n8n에서 'AI Agent' 노드 생성하기

n8n 워크플로우 화면에서 'AI Agent' 노드를 추가합니다. 이 노드가 전체 워크플로우의 '두뇌' 역할을 합니다.

  • Model 설정: 'OpenAI Chat Model' 노드를 선택한 후, 접속 정보를 LM-Studio의 로컬 주소(http://localhost:1234/v1)로 설정합니다.

  • Memory 설정: 'Window Buffer Memory'를 연결하여 AI가 이전 대화 내용을 기억할 수 있게 합니다.

Step 3: 'Tool' 노드로 날씨 API 연결하기

AI 에이전트가 날씨를 조회할 수 있는 '손'을 달아주는 과정입니다.

  • HTTP Request Tool 추가: AI Agent 노드에 'HTTP Request Tool'을 연결합니다.

  • 세부 설정: * URL: https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather

    • Method: GET

    • Query Parameters: q (도시명), appid (발급받은 API 키), units (metric 설정으로 섭씨온도 표시)를 입력합니다.

  • Description 입력: 이 부분이 중요합니다! Tool 설명란에 "이 도구는 특정 도시의 실시간 날씨와 온도를 조회할 때 사용한다"라고 명확히 적어주세요. 그래야 AI가 언제 이 도구를 꺼내 쓸지 스스로 판단합니다.

Step 4: 에이전트에게 '페르소나' 부여하기 (Prompt)

AI Agent 노드의 시스템 프롬프트(System Prompt)에 다음과 같이 입력합니다.

"너는 유능한 날씨 비서야. 사용자가 날씨를 물어보면 반드시 날씨 API 도구를 사용하여 실시간 정보를 확인한 뒤, 현재 온도와 날씨 상태에 맞는 옷차림 제안까지 포함해서 친절하게 답변해줘."

Step 5: 실행 및 테스트

모든 연결이 끝났다면 오른쪽 하단의 'Chat' 버튼을 눌러 질문해 보세요.

  • 테스트 문구: "지금 서울 날씨 어때?"

  • 에이전트의 동작: AI가 질문을 분석 → '날씨 조회가 필요하네?' 판단 → API 도구 호출 → 결과값 수신 → "현재 서울은 섭씨 5도이며 맑습니다. 약간 쌀쌀하니 코트를 챙기세요!"라고 답변합니다.

이 가이드를 따라 하시면 여러분의 컴퓨터 안에서 스스로 생각하고 정보를 찾아오는 진정한 의미의 '나만의 AI 비서'를 만나보실 수 있습니다.

클로징: 지금 바로 당신의 첫 AI 에이전트를 만들어보세요

기술의 발전은 이제 전문가의 영역을 넘어 일반인의 손안으로 들어왔습니다. 코딩 없이도 가능한 AI 자동화는 반복적인 업무를 줄여주고, 우리가 더 창의적인 일에 집중할 수 있도록 돕습니다. 오늘 소개해 드린 n8n과 LM-Studio의 조합은 그 시작점이 될 것입니다. 지금 바로 나만의 AI 에이전트를 구축해 더 스마트한 일상을 경험해 보세요!

더 자세한 설치 방법과 실습 과정이 궁금하다면 아래의 영상을 참고해 보세요!

관련 영상: 코딩 없이 AI 에이전트 자동화 구현하기 | n8n Self-hosting 설치 및 실시간 날씨


#가나 투데이 #ganatoday

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