[심화] 에이전트 아키텍처의 기초: AI에게 코드를 명령하는 설계 지능 (실전: 영문 주소 변환기) | 가나투데이
[심화] 에이전트 아키텍처의 기초: AI에게 코드를 명령하는 설계 지능 (실전: 영문 주소 변환기)
인트로: 기능을 넘어 로직을 설계하는 아키텍트의 시선
많은 이들이 자동화를 시작할 때 어떤 툴이 좋은지, 버튼은 무엇을 눌러야 하는지에 집중합니다. 하지만 진정한 차이는 툴의 숙련도가 아니라 데이터가 흐르는 길을 설계하는 로직 지능에서 결정됩니다. 우리가 AI에게 막연하게 "주소를 변환하는 코드를 짜줘"라고 하면 AI는 내 상황에 맞지 않는 조각난 코드를 내놓습니다.
하지만 우리가 에이전트의 감각(Input)-판단(Logic)-행동(Action)이라는 내부 신경망을 꼼꼼하게 정의할 수 있다면 어떨까요? AI는 우리가 설계한 도면을 바탕으로 완벽한 표준 포맷인 JSON 코드를 생성해 줍니다. 이번 포스팅에서는 한글 주소를 영문 주소로 변환하는 실전 예제를 통해, AI에게 완벽한 코드를 요구하기 위해 반드시 갖춰야 할 설계 소양을 파헤쳐 보겠습니다.
1: 데이터의 원자화와 정제 – 주소를 아이템으로 인식하기
에이전트 설계의 첫 번째 소양은 데이터를 낱개(Item)로 인식하는 것입니다. 구글 시트에 주소가 100줄 쌓여 있다고 해서 그것을 하나의 큰 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.
실전 적용: 구글 시트의 A열에 적힌 한글 주소를 하나씩 읽어오는 로직을 짭니다. 이때 에이전트는 "주소 1개가 들어왔다"는 신호를 감지하고 이를
{{ $json.korean_address }}라는 이름표가 붙은 주머니에 담습니다.
2. 변수 매핑과 소화 과정
데이터가 들어왔다고 바로 변환을 시작하는 것은 위험합니다. 에이전트가 처리하기 쉬운 형태로 이름을 붙여주는 데이터 정제(Refinement) 과정이 필요합니다.
설계 지능: AI에게 코드를 요청할 때 "시트의 데이터를 가져와"가 아니라 "입력 데이터 중 주소 필드는 korean_address라는 변수로 치환하여 다음 노드로 전달하라"고 명확히 지시해야 합니다. 이 구체성이 JSON 코드의 정확도를 결정합니다.
2: 지능적 해석과 분기 – 에이전트에게 생각하는 힘 부여하기
단순히 글자를 바꾸는 것은 번역기일 뿐입니다. 에이전트는 상황을 판단하고 경로를 선택해야 합니다. 한글 주소를 영문으로 바꿀 때 발생할 수 있는 변수를 통제하는 능력이 필요합니다.
1. AI 노드를 통한 지능적 변환
여기서 에이전트의 뇌(LLM)가 가동됩니다. 단순히 "영어로 번역해"라고 하기보다 데이터 구조를 유지하며 변환하라고 명령해야 합니다.
설계 로직: "입력받은
korean_address를 한국 도로명 주소 체계에 맞춰 영문으로 변환하고, 그 결과를english_address라는 새로운 필드에 담아라."
2. 조건부 분기(If-Else)로 예외 상황 통제
모든 주소가 완벽하게 변환될 수는 없습니다. 주소가 잘못 적혀 있거나 변환 에러가 났을 때를 대비한 이분법적 사고가 필요합니다.
설계 지능: "만약 변환된 주소 값이 비어 있거나 Error라는 단어가 포함되었다면(False) 관리자에게 알림을 보내고, 성공했다면(True) 다음 단계로 진행하라." 이 분기점이 있어야 에이전트가 멈추지 않고 24시간 루틴하게 돌아가는 생명력을 얻게 됩니다.
3: 반복과 실행 제어 – 시스템의 부하를 관리하는 지능
에이전트가 동작하기 시작하면 우리는 혈류량(데이터 처리량)을 관리해야 합니다. 무한 반복이나 과부하는 에이전트의 시스템을 파괴할 수 있습니다.
1. 암시적 반복의 이해
n8n은 아이템이 10개면 노드를 10번 돌립니다. 이 자동 반복 로직을 이해해야 원치 않는 서버 호출 폭주를 막을 수 있습니다. 설계자는 항상 "이 변환 작업이 몇 번 반복될 것인가?"를 계산해야 합니다.
2. 속도 제한과 배치 처리
수백 개의 주소를 한꺼번에 변환할 때, AI API나 시트 API가 이를 거부할 수 있습니다.
설계 지능: "초당 처리 주소 수를 5개로 제한하고, 각 변환 작업 사이에 1초의 대기 시간을 삽입하라." 이런 지시는 AI가 생성하는 JSON 코드에
Wait노드나Batch처리 로직을 포함하게 만드는 강력한 아키텍트의 명령이 됩니다.
클로징: 표준 포맷은 당신의 논리를 담는 그릇일 뿐입니다
이제 에이전트 설계의 핵심을 이해하셨나요? 제미나이에게 JSON 코드를 요구할 수 있는가?라는 질문의 답은 그렇다입니다. n8n의 JSON 코드는 전 세계 공통의 표준 규격이기에 우리가 논리만 명확히 제공한다면 AI는 완벽한 결과물을 짜줍니다.
하지만 AI가 완벽한 그릇을 굽게 하려면, 여러분이 먼저 논리의 레시피를 써 내려가야 합니다.
데이터를 원자화하고 이름표를 붙이는 소양
조건에 따라 경로를 나누는 판단 소양
실행 횟수와 예외 상황을 통제하는 관리 소양
이 기초 소양이 쌓였을 때, 여러분은 단순히 툴을 사용하는 유저가 아니라 AI에게 코드를 명령하여 세상에 없던 자동화 시스템을 탄생시키는 아키텍트가 될 것입니다. 지금 당장 여러분이 해결하고 싶은 문제를 감각-판단-행동의 순서로 적어보십시오. 그것이 바로 위대한 에이전트의 시작입니다.
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