[심화] 에이전트 아키텍처의 기초: AI에게 코드를 명령하는 설계 지능 | 가나투데이

인트로: 왜 우리는 기능을 넘어 ‘로직’을 배워야 하는가?

많은 사람이 자동화를 시도할 때 ‘어떤 툴을 쓰는가’에 집착합니다. 하지만 진정한 차이는 툴이 아니라 데이터가 흐르는 길을 설계하는 능력에서 결정됩니다. 우리가 AI에게 "구글 시트랑 디스코드를 연결하는 n8n JSON 코드를 짜줘"라고 막연하게 부탁하면, AI는 범용적이지만 내 상황에는 맞지 않는 결과물을 내놓습니다.

하지만 우리가 에이전트의 감각-판단-행동이라는 내부 로직을 꼼꼼하게 정의할 수 있다면 어떨까요? AI는 우리가 설계한 도면을 바탕으로 완벽한 인프라를 구축해 줍니다. 이번 포스팅에서는 AI에게 완벽한 JSON 코드를 요구하기 위해 반드시 갖춰야 할 에이전트 설계의 3대 기초 소양을 파헤쳐 보겠습니다.

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1: 데이터의 원자화와 정제 – 에이전트의 언어로 변환하기

에이전트 설계의 첫 번째 소양은 데이터를 낱개(Item)로 인식하는 것입니다. 구글 시트에 데이터가 100줄 쌓여 있다고 해서 그것을 하나의 덩어리로 봐서는 안 됩니다. 훌륭한 설계자는 이를 100개의 독립된 사건으로 바라봅니다.

1. 낱개 처리의 원리 (Atomic Processing)

에이전트가 한 번에 한 가지 일에 집중하게 하려면 데이터를 원자 단위로 쪼개야 합니다. n8n에서 말하는 아이템(Item)이 바로 그것입니다. AI에게 코드를 요청할 때도 "시트 전체를 보내줘"가 아니라 "새로 추가된 행 하나를 아이템으로 생성해줘"라고 명확히 지시해야 합니다.

2. 노이즈 제거와 데이터 매핑

시트에는 날짜, 작성자, 이메일, 내용 등 수많은 정보가 있습니다. 하지만 디스코드 알림에는 '작성자'와 '내용'만 필요할 수 있습니다. 이때 필요한 소양이 데이터 정제(Refinement)입니다.

• 설계 멘트: "입력 데이터 중 '성함'은 user_name으로, '문의내용'은 content라는 변수로 치환하여 다음 노드로 전달하라." 이렇게 변수명을 정의해 주는 습관이 AI가 생성하는 JSON 코드의 정확도를 100%로 끌어올립니다.

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2: 조건부 분기 로직 – 에이전트에게 ‘생각’하는 힘 부여하기

단순히 A에서 B로 데이터를 옮기는 것은 '배달'이지 '에이전트'가 아닙니다. 진정한 에이전트는 상황에 따라 다른 선택을 합니다. 이를 설계하기 위해서는 이분법적 사고(Binary Logic)와 우선순위 설정 능력이 필요합니다.

1. If-Then-Else의 구조화

모든 비즈니스 로직은 결국 "만약 ~라면(If)"에서 시작합니다.

• 잘못된 요청: "나쁜 피드백은 따로 알려줘."

• 올바른 설계 소양: "만족도 점수 필드가 3점 미만인 경우(True)에는 A 경로로, 3점 이상인 경우(False)에는 B 경로로 데이터를 분류하라."

2. 다중 분기(Switch)와 예외 처리

상황이 복잡해질수록 신경망은 여러 갈래로 나뉩니다. 이때 설계자는 예외 상황(Edge Case)을 반드시 고려해야 합니다. 만약 점수 칸이 비어 있다면? 만약 텍스트가 아닌 이미지가 들어온다면? 이런 변수들을 글로 정리하는 습관이 곧 고급 에이전트 아키텍처의 핵심 소양입니다. AI에게 "값이 비어 있을 경우를 대비한 Fallback 로직을 포함하라"고 요구할 수 있는 능력, 그것이 바로 전문가와 비전문가를 가르는 기준입니다.

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3: 반복과 속도 제어 – 시스템의 부하를 관리하는 지능

에이전트가 동작하기 시작하면 우리는 혈류량(데이터 처리량)을 관리해야 합니다. 무한 반복(Loop)이나 과부하(Rate Limit)는 에이전트의 생명을 앗아가는 치명적인 위협입니다.

1. 암시적 반복의 이해

n8n은 아이템이 10개면 노드를 10번 돌립니다. 이 자동 반복 로직을 이해하지 못하면, 원치 않는 알림이 폭주하는 사고가 발생합니다. 설계자는 항상 "이 노드가 몇 번 실행될 것인가?"를 계산해야 합니다.

2. 속도 제한과 배치(Batch) 처리

초당 수천 건의 데이터가 들어올 때, 목적지 서버(예: 카카오톡 API, 디스코드)가 이를 받아줄 수 있는지 고민해야 합니다.

• 설계 소양: "초당 처리 아이템 수를 5개로 제한하고, 각 실행 사이에 1초의 대기 시간(Wait)을 삽입하라." 이런 구체적인 지시는 AI가 생성하는 JSON 코드에 Wait 노드나 Split in Batches 노드를 포함하게 만드는 강력한 명령어가 됩니다.

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클로징: 표준 포맷(JSON)은 당신의 논리를 담는 그릇일 뿐입니다

여러분, 이제 질문에 대한 답이 되셨나요? 제미나이에게 JSON 코드를 요구할 수 있는가? 네, 당연합니다. n8n의 JSON 코드는 전 세계 공통의 표준 규격이기에 AI가 가장 잘 짜주는 코드 중 하나입니다.

하지만 AI가 완벽한 그릇을 굽게 하려면, 여러분이 먼저 논리의 레시피를 완벽하게 써 내려가야 합니다.

1. 데이터를 아이템 단위로 쪼개고,

2. 조건에 따른 분기점을 명확히 정의하며,

3. 실행 횟수와 예외 상황을 통제하는 것.

이것이 바로 2,500자 포스팅으로 전달하고자 한 에이전트 설계의 기초 소양입니다. 이 기초가 쌓였을 때, 여러분은 단순히 남이 만든 템플릿을 쓰는 사용자가 아니라, AI에게 코드를 명령하여 세상에 없던 자동화 시스템을 창조하는 아키텍트가 될 것입니다.

#가나 투데이 #ganatoday

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