AI 요약관련 정보

• NIDN 데이터 테이블을 활용하여 AI 에이전트의 채팅 모델, 사용자 프롬프트, 시스템 프롬프트를 중앙에서 관리하고 제어하여 워크플로우 수정 없이 에이전트 동작을 쉽게 변경하고 지적 재산(IP)을 보호할 수 있습니다. 🧠
• 비기술적인 클라이언트나 팀원도 데이터 테이블을 통해 에이전트의 프롬프트나 모델을 안전하게 업데이트할 수 있어, 워크플로우 손상 위험 없이 유연한 관리가 가능합니다. 🤝
• 데이터 테이블의 값을 변경하는 것만으로 에이전트의 연구 주제나 사용 도구 등 워크플로우의 동적인 부분을 쉽게 업데이트하고 제어할 수 있습니다. 🔄
• NIDN 데이터 테이블과 Google Sheets 같은 외부 데이터베이스를 동기화하여, NIDN의 편리함과 Google Sheets의 고급 프런트엔드 기능(예: 드롭다운 메뉴)을 동시에 활용하며 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 🔗
• 에이전트의 모든 실행(입력, 출력, 사용 토큰, 중간 단계)을 NIDN 데이터 테이블에 기록하여, 에이전트의 성능을 모니터링하고 실패 원인을 분석하며 지속적으로 개선할 수 있습니다. 📊
• 에이전트 노드에서 '중간 단계 반환(return intermediate steps)' 옵션을 활성화하여, 에이전트가 호출한 각 도구의 입력과 출력 등 상세한 실행 과정을 확인하고 문제 해결에 활용할 수 있습니다. 🕵️‍♀️
• 모든 워크플로우에서 발생하는 오류(날짜, 시간, 메시지, 오류 노드, 워크플로우 ID/이름)를 NIDN 데이터 테이블에 기록하여, 오류를 중앙에서 추적하고 신속하게 대응할 수 있는 시스템을 구축할 수 있습니다. 🚨
• NIDN 데이터 테이블을 사용하여 에이전트 평가를 위한 데이터셋(샘플 입력, 예상 출력)을 저장하고, 에이전트의 실제 출력과 정확성 점수를 기록하여 시간 경과에 따른 성능 변화를 추적하고 개선 방향을 모색할 수 있습니다. ✅