n8n AI 자동화, 사람이 빠지면 진짜 사고 납니다 (실무 자동화의 핵심은 이것!)
- AI 자동화는 강력하지만, 결과물의 신뢰성 문제로 인해 사람의 직접적인 확인과 승인 과정(Human-in-the-Loop)이 필수적입니다. 🤖
- Human-in-the-Loop(HITL)는 자동화 워크플로우에 사람이 개입하여 의사결정을 내리는 과정으로, n8n과 같은 툴에서 쉽게 구현할 수 있습니다. 🔄
- 첫 번째 HITL 방식은 '승인/거절' 버튼을 활용하여, 승인 시에만 추가 작업을 진행하고 거절 시에는 다른 액션을 취하는 이진 선택 구조입니다. ✅
- 예시로, 재무 분석 에이전트가 생성한 보고서를 텔레그램으로 받은 후, 사용자가 '시트 업로드'를 승인해야만 구글 시트에 아카이브되도록 설정할 수 있습니다. 📊
- 두 번째 HITL 방식은 '텍스트 피드백'을 받아 AI 결과물을 수정하고 개선하는 반복적인 과정으로, 더 복잡하고 유연한 상호작용이 가능합니다. ✍️
- 리서치 에이전트의 경우, 사용자가 텍스트 피드백을 통해 '슬랙 전송'을 승인하거나 '재작성'을 요청할 수 있으며, 재작성 요청 시 AI가 추가 리서치를 진행합니다. 🔍
- n8n의 'Text Classifier' 노드를 활용하여 사용자의 텍스트 피드백을 '승인' 또는 '재작성'과 같은 카테고리로 자동 분류할 수 있습니다. 🧠
- 피드백 기반의 재작성 요청 시, 새로운 AI 에이전트가 기존 리서치 결과와 피드백을 바탕으로 내용을 수정하고, 이 과정을 반복하여 최종 결과물을 도출할 수 있습니다. ♻️
- 반복적인 피드백 루프를 효율적으로 구현하기 위해 'Edit Field' 노드를 사용하여 최신 결과값을 표준화된 변수명으로 전달함으로써, 워크플로우의 유연성을 높일 수 있습니다. 🛠️
- AI는 결과에 대한 책임을 지지 않으므로, 실무에서 AI 자동화를 효과적으로 활용하려면 최종적으로 사람의 피드백과 컨펌이 반드시 필요하다는 점이 핵심입니다. 🤝
데브허브 | DEVHUB | n8n AI 자동화, 사람이 빠지면 진짜 사고 납니다 (실무 자동화의 핵심은 이것!)