n8n 80% 마스터! 36분 만에 만드는 AI 자동화 비서 (초보도 가능!)

Naden, 너도 할 수 있어! AI 자동화 마스터하기

Naden, 처음엔 좀 어려워 보이지만 생각보다 훨씬 쉬워! 이 영상에서는 네가 실제로 쓸 80%를 마스터하는 방법을 알려줄게. 간단한 것부터 시작해서 복잡한 것까지, 세 가지 자동화를 만들어 볼 거야. 처음엔 기본부터 시작해서, 나중에는 네 캘린더, 이메일, 문서를 관리하는 AI 개인 비서까지 만들어 볼 거야. 네가 중요하다고 생각하는 도구들로 마음대로 꾸밀 수도 있어.

내 시연에서는 서브레딧에서 좋은 글을 긁어오거나, 유튜브 댓글을 요약하거나, 심지어 쇼츠를 만들어서 자동으로 올리는 것까지 추가했어. 이 모든 걸 하나의 채팅 인터페이스로 제어할 수 있지. 이건 나한테 필요한 거고, 너는 네 일에 맞는 걸로 바꾸면 돼. 이렇게 가르치는 이유는, 바로 쓸모 있는 걸 만들면서 배우기 때문이야. 매일 개인 비서와 상호작용하다 보면 Naden이 자연스러워져서, 네 사업이나 고객, 친구들을 위한 자동화를 만들기 전에 금방 익숙해질 수 있을 거야.

먼저, 처음 온 사람들을 위해 간단한 정의부터. Naden은 노드 기반 자동화 플랫폼인데, 요즘 엄청 인기가 많아. AI 에이전트를 만드는 게 놀랍도록 직관적이기 때문이지. 둘 다 만들어 볼 건데, 차이점을 알려줄게.

• 자동화: 이건 정해져 있어. A에서 B로, B에서 C로 가는 정해진 순서를 따라가.
• 에이전트: 이건 동적이야. 스스로 생각하고, 결정하고, 상황에 따라 어떤 행동을 할지 선택할 수 있어.

나중에 에이전트를 만들 때 더 자세히 다룰 거고, 지금은 Naden 같은 노드 기반 플랫폼이 처음엔 intimidating해 보일 수 있지만, 몇 가지 기본만 배우면 금방 이해가 될 거라는 것만 알아두면 돼.

Naden, 뭘 할 수 있을까?

정말 많은 걸 할 수 있어!

• 개인 생산성: 이메일, 캘린더, 문서를 처리하는 개인 비서 만들기.
• 마케팅 및 비즈니스: 소셜 미디어 게시물 자동화, CRM 관리, 고객 온보딩 처리, 심지어 영업 프로세스 전체 실행.
• 이커머스: 상품 데이터 동기화부터 주문 처리, 고객 지원까지.
• 데이터 및 보고: 여러 소스에서 데이터를 가져와 정리하고 자동으로 보고서 생성.
• 집 및 라이프스타일: 스마트 홈 기기와 연결, 시간이나 위치에 따라 루틴 트리거, 삶의 질을 높이는 자동화 만들기.
• AI 통합: 언어 모델, 이미지 도구, 맞춤 API 연결해서 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 복잡한 에이전트 만들기.

이건 정말 시작에 불과하지만, 사업을 하든, 개인적인 작업을 자동화하든, AI를 실험하든, Naden은 어디든 활용될 수 있어.

첫 번째 자동화: 매일 날씨 알려주는 이메일

가장 간단한 것부터 시작해 볼게. 일단 작동하는 걸 보면, 설정이나 노드 종류, 기능들이 훨씬 더 이해가 될 거야. 이 빌드가 끝나면 바로 다시 돌아와서 자세히 설명해 줄게.

이 자동화는 매일 실행돼서 날씨를 확인하고, 그걸 나한테 이메일로 보내줄 거야. 일부러 간단하게 만든 거야. 핵심 개념을 보여주기 위해서지. 다음 두 가지 빌드는 더 복잡하고 훨씬 유용해질 거야.

이건 새로운 워크플로우야. 'daily weather'라고 이름 붙인 빈 캔버스가 있어. 이제 '+' 버튼을 눌러서 첫 번째 노드를 만들 거야. 모든 워크플로우는 트리거로 시작해. 워크플로우를 시작하게 하는 거지. 여기서는 스케줄 트리거를 사용할 거야. 내가 설정한 시간 간격으로 실행될 거야.

트리거 규칙을 위한 몇 가지 드롭다운 메뉴가 있어. 트리거 간격을 'days'로, 그 사이 간격을 'one day'로, 그리고 트리거 시간을 정확히 '6 a.m.'으로 설정할 거야. 분은 0으로 둘게. 이제 매일 아침 6시에 실행되도록 설정됐어.

캔버스로 돌아가면, 노드가 여기에 있어. 이게 워크플로우를 시작하게 할 거야. 다음으로 해야 할 일은 날씨를 가져오는 거야. '+' 버튼을 눌러서 다음 노드를 연결할게.

이제 몇 가지 옵션이 있어. 나중에 다 설명해 줄게. 지금 필요한 건 액션 아래에 있는 앱이야. Google Sheets, Telegram, Notion 같은 앱이나 서비스에서 뭔가를 하는 거지. 보시다시피 목록을 열면 수백 개의 미리 만들어진 통합 기능을 선택할 수 있어. 목록에 없는 도구를 통합하는 방법도 알려줄 거야. 하지만 이미 엄청나게 많은 것들이 있어.

우리가 찾는 건 Open Weather라는 거야. 여기 있지. 목록만 보여주려고 했는데, 다시 나갈게. 보통은 여기에 'weather'라고 입력하면 스크롤하는 것보다 더 빨리 찾을 수 있을 거야.

선택하면, 할 수 있는 작업 목록이 나와. 현재 날씨 데이터 반환을 원해. 그러면 노드 설정으로 바로 들어가게 돼. 가운데에 있는 걸 선택하는 거야. 왼쪽에는 입력, 오른쪽에는 출력이 있어. 실행하면 채워질 거야. 먼저 설정을 살펴볼게.

맨 위에는 첫 번째 자격 증명을 연결할 거야. 이건 각 도구를 사용할 때마다 해야 하는 거야. 각 도구마다 한 번만 하면 돼. 그러면 나중에 새 워크플로우에서 사용할 때 저장될 거야. 하지만 이건 자주 하게 될 거고, 어떤 건 쉽고 어떤 건 어려워. Open Weather는 간단해. 그냥 웹사이트 openweather.org에 가서 계정을 만들고, 메인 페이지에서 API 키를 클릭하면 키가 여기 있어. 복사해서 Naden으로 돌아와서 액세스 토큰 필드에 붙여넣고 저장하면 돼. 이제 다 됐어.

자격 증명이 설정됐으니, 원하는 옵션을 선택할 거야. 현재 날씨를 선택하고, Imperial로 변경할 거야. (농담이야. 하지만 개인적으로는 일상적인 온도에는 Imperial이 더 편하긴 해.) 아무튼, zip code로 선택하고 내 근처 zip code를 입력할 거야. 설정은 이게 전부야.

나갈게. 트리거 노드에 연결된 새 노드가 보이는구나. 더블 클릭하면 다시 들어갈 수 있어. 이제 테스트 단계를 클릭해서 지금까지 잘 작동하는지 볼 수 있어. 좋아. 이제 정보가 좀 생겼으니 구조를 더 잘 볼 수 있어.

트리거 노드를 제외하고, 모든 노드에는 이런 설정이 있어. 왼쪽은 입력이야. 이전 노드에서 오는 데이터지. 여기서는 트리거야. 날짜와 시간이 있고, 가운데는 설정, 오른쪽은 출력이야. 다음 노드로 가는 데이터지. 여기서는 검색한 모든 종류의 날씨 데이터를 볼 수 있어.

이걸 보는 방법은 몇 가지가 있어. 스키마, 테이블, JSON이 있어. 상황에 따라 어떤 건 더 유용하거나 읽기 쉬울 수 있어.

이제 캔버스로 돌아가서 저장을 클릭할게. 자주 저장하는 습관을 들이도록 노력해.

이제 '+' 버튼을 눌러서 마지막 노드를 추가할 거야. 이건 Gmail 노드가 될 거야. 액션에서 찾거나, 그냥 Gmail이라고 입력하고 여기서 선택할 수 있어. 메시지 보내기를 원해. 설정으로 들어가면, 왼쪽에서 이전 날씨 노드의 출력과 같은 데이터를 볼 수 있어. 이제 이 Gmail 노드의 입력이 된 거야.

먼저 자격 증명을 설정해야 해. 이것도 간단해. Google로 로그인을 클릭하고, 계정을 선택하고, 승인하면 돼.

다음 설정은 보낼 이메일 주소야. daily weather라고 입력할게. 이제 이메일 유형을 텍스트나 HTML로 선택할 수 있어. 텍스트만 있으면 돼. 그래서 그걸 선택할게.

다음은 이메일 메시지야. Good morning.으로 시작할게. The current temperature is. 그런 다음 현재 날씨를 알려주고 싶어. 동적으로 변경되어야 해. 이걸 하려면 왼쪽의 데이터 필드를 사용해야 해. 찾아보면 main 아래에 온도가 있어. temp라고 하는 이 상자를 클릭하고 메시지로 드래그할 수 있어. 그러면 JSON이 여기에 표시돼. 이제 숫자는 매일 이 온도 변수에 따라 달라질 거야.

그 아래에는 실제로 어떻게 보일지 보여줘. 오늘은 76.78도야. 그런 다음 위치를 드래그해서 추가할 수 있어. 맨 아래에 있어. name을 드래그해서 거기에 넣을게. Today's weather is 76 in Draper with a temperature range of 최저 온도와 최고 온도를 드래그하고, wind speed를 드래그할게. 됐어.

이제 JSON으로 표시되지만, Naden은 이걸 쉽게 만들어줘. 드래그 앤 드롭하면 바로 아래에 텍스트 미리보기가 표시돼. 이 모든 게 무슨 뜻인지 알 필요는 없지만, 나중에 어떻게 읽는지 설명해 줄게. 아는 게 좋고, 복잡한 설정을 더 빠르게 만들 수 있어. JSON은 그냥 기본적인 데이터 구성 시스템이야. 처음엔 복잡한 코드처럼 보이지만, 그렇게 복잡하진 않아.

마지막으로, 옵션 아래에서 일반적으로 하고 싶은 건 Naden attribution 추가를 끄는 거야. 그렇지 않으면 모든 이메일 하단에 'Sent using Naden'이라는 태그가 붙어.

첫 번째 워크플로우가 완성됐어. 캔버스로 돌아가서 워크플로우 테스트를 클릭하면 처음부터 끝까지 실행될 거야. 워크플로우를 만들고 나면 모든 노드가 녹색으로 변하는 걸 보는 건 꽤 만족스러워. 성공적으로 완료됐어. 이제 이메일을 확인할 수 있어. 여기 있어. 내가 원했던 그대로야. 완벽해.

계속하기 전에 몇 가지 캔버스 팁을 알려줄게. 복잡한 워크플로우를 할 때는 때때로 지저분해질 수 있어. 언제든지 빗자루를 클릭하면 깔끔하게 정리돼. 확대/축소하고 이동할 수 있어. 맞춤 확대/축소를 클릭하면 다시 중앙으로 돌아와.

중요한 건 맨 위야. 에디터 탭에 있어. 실행으로 이동하면 워크플로우의 모든 이전 실행 기록을 볼 수 있어. 성공했는지 실패했는지도 알 수 있지. 이건 방금 실행한 거야. 아래는 Open Weather 노드를 테스트했을 때야. 에디터로 복사를 클릭하면 이전 버전으로 돌아가서 작업할 수 있어. 맨 위에서 활성으로 전환하면 매일 아침 6시에 실행될 거야. 물론, 날씨 이메일은 필요 없어. 이건 그냥 기본적인 이해를 돕기 위한 거야.

다음으로 사용할 노드 유형과 기능을 자세히 설명해 줄게. 그런 다음, 실제로 유용하고 시간을 절약해 주는 자동화를 만들 거야. 그 후에는 맞춤형 AI 어시스턴트로 더 발전시킬 거야.

Naden 계정 설정

계정 설정에 대해 이야기해 줄게. Naden을 설정하는 데는 몇 가지 방법이 있어. 가장 쉬운 건 클라우드 버전이야. 무료 체험 후에는 Naden 웹사이트에서 가입하면 월 $20이야.

다른 옵션은 자체 호스팅이야. Naden은 소스 사용 가능이야. 기술적으로 오픈 소스는 아니지만, 여기서는 그 구분에 대해 걱정할 필요 없어. 핵심은 자체 호스팅이 더 많은 옵션, 더 많은 제어, 더 저렴한 비용을 제공한다는 거야.

자체 호스팅하는 방법은 크게 두 가지야.

1. 로컬 설치 (Docker): 이건 더 기술적이고 설정이 많아. 시청자의 소수만이 이 방법을 원할 거야. 그래서 여기서는 다루지 않을게. 아마 영상 길이가 두 배가 될 거야.
2. 가상 사설 서버 (VPS): 이건 훨씬 쉬운 중간 지점이야. 내가 직접 사용하는 방식이야. 자체 호스팅이지만, Naden 클라우드보다 설정이 쉽고 저렴해.

오늘의 스폰서인 Hostinger를 사용해서 어떻게 하는지 보여줄게. 그들은 VPS 옵션을 가장 쉽게 만들어줘. 대부분의 제공업체와 달리, Naden을 위한 원클릭 설치 템플릿을 만들었어. 그래서 거의 모든 설정을 건너뛸 수 있어.

Hostinger에서 서비스로 이동한 다음 VPS 아래에서 자체 호스팅 Naden 옵션을 선택해. 플랜을 선택해. KVM2 플랜이면 이 영상의 모든 것과 그 이상을 하기에 충분해. 그런 다음 쿠폰 코드 Futuredia를 추가하는 것을 잊지 마. 그 후에는 일반적인 결제 및 설정 프로세스를 따르면 돼. 그러면 대시보드가 보일 거야. Naden 옵션을 선택했기 때문에 여기 바로 있어. 열려면 앱 관리를 클릭해.

이제 Naden 계정을 설정해. 이 화면은 건너뛸 수 있지만, 무료 라이선스 키가 있는 이 화면에서는 키 보내기 버튼을 클릭해. 이메일에서 키를 받아. 플랜으로 가서 활성화 키 입력을 클릭하고 붙여넣어. 이제 끝이야. 자신만의 자체 호스팅 Naden 버전을 사용할 준비가 된 거야.

다음 워크플로우를 만들기 전에, 사용할 핵심 노드 유형을 간략하게 설명해 줄게. 다섯 가지 범주로 나눴어. 첫 번째 빌드에서 두 가지는 이미 다뤘어.

1. 트리거: 모든 워크플로우는 트리거로 시작해. 이미 스케줄 트리거를 사용했지만, 다음에는 폼 제출을 사용할 거야. 그런 다음 채팅 입력을 할 거야. 다른 워크플로우에 의해 실행될 때 웹훅 호출도 있고 더 많아.
2. 액션: 앱과 서비스의 미리 만들어진 통합 목록을 보여줬지. Google 제품군부터 날씨 도구, NASA, Notion, Airtable, Spotify, Stripe까지 있어. 목록이 정말 길어. 코드를 작성하지 않고도 다른 서비스에 연결하고 API를 통해 작업을 수행할 수 있게 해줘.
3. HTTP 요청: 이것도 액션 노드지만, 별도로 나열하는 이유는 만능 어댑터이기 때문이야. 미리 만들어진 목록에 없을 때 어떤 API에도 연결할 수 있게 해줘. 내장 통합 기능은 사실 미리 채워진 HTTP 요청일 뿐이야. 이걸 배우면 거의 모든 것에 연결할 수 있어.
4. 로직 노드: 데이터 흐름을 제어해. 필터링, 분기, 병합, 루프를 할 수 있어. 예를 들어, '예'면 이걸 하고, '아니오'면 저걸 하는 식이지. 또는 여러 스트림의 데이터를 하나로 병합할 수도 있어. 다음 빌드에서 몇 가지를 사용할 거야.
5. AI 에이전트 노드: 마지막 빌드를 구동하는 거야. 언어 모델에 연결하고, 메모리를 추가하고, 원하는 만큼 도구를 첨부할 수 있게 해줘. 목표와 지침을 주면, 자체 추론에 따라 어떤 도구를 사용할지 결정해.

이건 내 단순화된 분류야. Naden은 약간 다르게 구성하지만, 이 구조를 통해 모든 것이 어떻게 함께 작동하는지 더 쉽게 볼 수 있어.

두 번째 자동화: 스폰서 문의 처리

이제 실제로 유용한 걸 만들어 볼 시간이야. 폼 기반 워크플로우를 만들 거야. 누군가 스폰서십 문의를 제출하면, Naden이 답변에 따라 라우팅하고, 자동으로 이메일로 응답하고, Google 시트에 기록할 거야.

스폰서십 접수를 예로 들었지만, 이 패턴은 수많은 사용 사례에 적용돼. 리드 생성, 영업 퍼널, 지원 요청 등. 기본적으로 폼이 채워지면, 스마트한 일련의 작업을 트리거하고 설정한 규칙에 따라 경로를 분기할 수 있어.

새 워크플로우를 만들고 트리거를 추가할게. 폼 제출을 선택할 거야. 기본 테스트 폼을 사용할 거야. 데모용이지. 어떤 걸 사용하든 아이디어는 똑같아. 실제 폼과 CRM으로는 HubSpot을 사용하는데, 이것도 잘 작동해.

이제 원하는 폼 필드를 추가할 거야. 회사 이름, 연락처 이름, 이메일, 웹사이트, 예산. 이걸 텍스트 대신 숫자로 변경할 거야. 그리고 메모는 텍스트 영역으로 변경할 거야.

모든 걸 채웠으니, 단계 실행을 클릭하면 폼이 열릴 거야. OpenAI Sam Altman이라고 입력할게. 이메일은 내가 보낸 이메일을 볼 수 있도록 내 이메일을 사용할 거야. 웹사이트는 비워두고, 예산은 $500,000으로 할게. 메모에는 People are mad about GPT5. Save us.라고 쓸게. 그리고 제출할게.

Naden으로 돌아가면, 다음 노드로 보내는 모든 데이터를 출력으로 볼 수 있어. 여기서 아주 유용한 건 고정 버튼이야. 이걸 클릭하면 이 워크플로우의 다른 부분을 테스트하기 위해 매번 이 폼을 채울 필요가 없어. 이 데이터는 여기에 남아 있고 매번 다음 노드로 전송될 거야. 아주 중요한 버튼이야.

다음으로, 첫 번째 로직 노드를 설정할 거야. 제공하는 금액에 따라 폼을 라우팅할 거야. 그래서 내 시간을 투자할 가치가 있는지 알 수 있지. 그런 다음 그에 따라 이메일로 자동 응답할 거야.

이건 흐름 아래에 있는 스위치라는 거야. 간단한 규칙을 만들 거고, 각 규칙을 추가할 때마다 이 노드에서 별도의 분기가 생성될 거야.

예산 필드를 드래그해서 첫 번째 상자에 넣을 거야. 그런 다음 드롭다운에서 옵션을 선택할 수 있어. 숫자가 1백만 미만인 걸 원해. 여기에 숫자를 입력할 수 있어. 1백만. 그런 다음 다른 규칙을 추가할 거야. 예산을 드래그하고, 1백만 이상인 걸 선택할 거야. 이게 전부야.

캔버스로 돌아가면, 이 노드에서 나가는 두 개의 출력을 볼 수 있어. 위쪽은 스폰서 예산이 1백만 미만인 경우인데, 이건 터무니없지. 분명히 내 시간을 투자할 가치가 없어. 그냥 모욕이야. 아래쪽 경로는 1백만 이상인데, 이건 내가 고려해 볼 수도 있는 가장 낮은 숫자야.

이 완전히 합리적인 숫자에 따라 이메일로 자동 응답할 거야. 그래서 각 분기에 Gmail 노드를 추가할 거야. 하지만 먼저 이 단계를 테스트해 볼게.

좋아. 이제 데이터가 위쪽 경로만 통과하는 걸 볼 수 있어. 거기에 첫 번째 Gmail 노드를 추가할 거야. 이 Naden 계정은 새로 만들었기 때문에 자격 증명이 설정되어 있지 않아. 그래서 처음 시작할 때 볼 수 있는 모든 단계를 건너뛰지 않을 거야. 첫 번째 빌드를 최대한 간단하게 하기 위해 Naden 클라우드 버전을 사용했어. 자체 호스팅할 때 Google 자격 증명을 설정하는 데는 더 많은 단계가 필요하지만, 아주 유용한 기능이 있어. 문서 링크를 클릭하면 설정을 위한 단계별 지침이 있는 페이지로 바로 연결돼. 막히는 부분이 있으면 언제든지 그걸 클릭하거나 ChatGPT에 물어보는 것도 아주 도움이 돼. 오류가 발생하면 스크린샷을 찍어서 ChatGPT에 넣으면 단계별 해결책을 얻을 수 있어.

문서의 단계를 따라 클라이언트 ID와 클라이언트 시크릿을 얻었어. 이제 다른 Google 제품에 대한 자격 증명을 설정할 때마다 이 ID와 시크릿을 복사해서 붙여넣으면 돼.

이제 이메일의 경우, 입력에서 이메일 상자를 드래그할 거야. 그러면 폼에 제출된 이메일로 자동으로 변경될 거야. 제목 줄에서도 비슷한 걸 할 수 있어. Hello company.라고 할게. 이메일 유형은 텍스트로 할 거야. 그런 다음 친근한 메시지가 필요해. 이름 필드를 가져올 거야. 아래에 채워지는 걸 볼 수 있어. Sam Altman, how dare you waste my time with this nonsense. Who do you think you're talking to? 너무 적은 금액으로 나를 속이려고 한 것에 대한 공정한 반응이지. 그리고 내가 대부분의 이메일에 답하는 방식이야.

이제 이 단계를 테스트할 거야. 성공했어. 이메일을 확인해 볼게. 여기 있어.

그래. 그렇게 말하는 이메일을 실제로 보면 훨씬 더 현실적으로 느껴져. 어쩌면 그게 협상 전술이 될 수도 있겠네. 하지만 작동했어. Naden attribution을 잊고 끄지 않았네. 그래서 노드로 돌아가서 끌 거야.

이제 아래쪽 경로에 Gmail 노드를 추가해야 해. 시간을 절약하기 위해 위쪽 노드를 복제해서 아래로 드래그하고 연결할 수 있어. 이제 열면 모든 필드가 이미 채워져 있어. 문구만 바꾸면 돼. 이건 백만 이상을 위한 거야. I'm listening. Anything you can do to sweeten the deal. 제목 줄은 아주 평범하고 메시지는 터무니없는 게 마음에 들어.

이제 두 가지 응답이 모두 설정됐어. 새로운 폼을 제출해서 테스트할 수 있지만, 작동할 거야. 다음 단계를 설정한 후에 테스트할 거야. 바로 Google 시트에 이 모든 정보를 추가하는 거지. 이건 온갖 종류의 워크플로우에서 사용되는 아주 일반적인 단계이고, 다른 플랫폼인 Airtable, HubSpot, Notion, Asana 등 정보를 저장하는 데 사용하는 모든 플랫폼에도 동일한 아이디어가 적용돼.

그래서 위쪽 분기에 Google 시트 노드를 추가할 거야. 시트로 할 수 있는 옵션이 아주 많아. 행 추가 또는 업데이트, 시트 또는 시트 일부 삭제. 내가 원하는 건 행 추가야. 제출된 폼의 모든 정보로 새 행을 추가할 거야.

먼저 자격 증명을 추가해야 해. Google 콘솔에서 Google Sheets를 검색하고 활성화를 클릭하면 돼. 그런 다음 이전과 동일한 클라이언트 ID와 클라이언트 시크릿을 붙여넣을 수 있어.

이제 문서를 업데이트해야 하는데, 아직 문서가 없어. 그래서 내가 추가할 모든 필드에 대한 열이 있는 문서를 만들어야 해.

새 시트야. sponsor inquiry tracker라고 이름 붙일 거야. 그런 다음 제출 폼의 각 필드에 대한 열을 추가할 거야. 마지막으로 action이라는 열을 추가해서 어떤 조치가 취해졌는지 알 수 있게 할 거야.

Naden으로 돌아가서 이걸 찾을 수 있어. 문서 아래에 문서 URL을 붙여넣을 거야. 시트 아래에는 이름을 붙이지 않았기 때문에 그냥 시트 1이야. 이제 시트에 있던 모든 열이 표시돼. 이 모든 데이터를 이전 노드에서 오는 입력 섹션에서 드래그할 거야. 마지막을 제외한 모든 필드야. 이 작업에 대해서는 decline이라고 쓸 거야. 이게 전부야. 이 단계를 테스트할 수 있어. 성공했어. 시트로 돌아가 볼게.

여기 모든 정보가 있어. 완벽해.

이제 Naden으로 돌아가서 노드를 복제하고 아래쪽 경로로 옮길 거야. 그러면 변경해야 할 유일한 부분은 follow up sent라는 결정이야.

이제 모든 것이 작동해야 하지만, 보통 노드 이름을 바꿔서 더 명확하고 기억하기 쉽게 만드는 걸 좋아해. 복잡한 워크플로우에서는 더 중요하지만, 모든 워크플로우에서 그렇게 해. 그리고 스위치 노드에 들어가서 경로 이름을 바꿀 수도 있어.

좋아, 잘 됐어. 테스트할 시간이야. 데이터 고정을 해제하고 실행 삭제를 클릭해서 가지고 있는 모든 데이터를 삭제할 거야. 이제 워크플로우 테스트를 클릭해서 한 번에 모두 실행되도록 할 거야.

이번에는 폼이야. it's XAI Elon Musk라고 하고 다른 경로를 테스트해 볼 거야. $5 million으로 하고, 메모에는 Tell people about all the weird spicy mode stuff we've been adding.이라고 할게. 폼 제출.

그리고 여기 돌아오면, 이미 완료된 것 같아. 정말 빨랐어. 이메일을 보냈어야 해. 여기 있어. 그런 다음 Google 시트를 확인해 볼게. 업데이트됐어. 완벽해.

이건 워크플로우의 간단한 버전이야. 하지만 에이전트 빌드로 넘어가기 전에, 이걸 확장하거나 개선할 수 있는 몇 가지 추가 방법을 보여주고 싶어.

한 가지 옵션은 리드를 풍부하게 만드는 것이야. 예를 들어, 폼에는 회사 이름과 웹사이트가 포함되어 있어. 그래서 AI 에이전트 노드를 추가해서 회사를 조사하고 간단한 요약을 생성할 수 있어. 또는 영업 퍼널에 있다면 LinkedIn 프로필을 가져오거나 회사 웹사이트를 스크랩하고 싶을 수도 있지. 그러면 판매 포인트나 컨텍스트가 포함된 간단한 자격 보고서를 출력할 수 있어. 아주 유용할 수 있지.

또 다른 유용한 건 병합 노드야. 여러 데이터 스트림을 가져올 때마다 다시 합칠 수 있어. 예를 들어, 6개의 AI 서브레딧에서 최고의 게시물을 스크랩하는 워크플로우를 만들었어. 그런 다음 여기에서 모든 것을 분석 및 요약을 위해 하나의 데이터 문자열로 병합해.

또 다른 일반적인 건 설정 노드야. 데이터를 전달하기 전에 정리하거나 재구성할 수 있게 해줘. 이건 여러 가지 방식으로 나타나지만, 간단한 예로 스폰서 워크플로우로 돌아가서 예산 필드를 숫자만 받도록 설정했어. 하지만 텍스트 상자로 남겨두면 어떤 사람들은 예산에 달러 기호를 입력할 거야. 그렇게 하면 스위치 노드가 실패할 거야. 왜냐하면 숫자만 예상하기 때문이지. 설정 노드를 사용하면 기호를 제거하거나 필드를 재구성해서 로직이 계속 작동하도록 할 수 있어.

이것들은 몇 가지 일반적인 패턴일 뿐이야. 데이터 풍부화, 스트림 병합, 입력 정리. 더 복잡한 워크플로우를 구축하면서 특히 이런 것들이 계속해서 나타날 거야.

이제 JSON을 다시 살펴볼 시간이야. Naden에서는 어디서나 볼 수 있어. 왜냐하면 데이터가 노드를 통해 이동하는 형식이기 때문이지. JavaScript Object Notation의 약자지만, 알아야 할 전부를 말하자면 텍스트로 정보를 구성하는 방법이라는 거야. 이 스폰서 워크플로우에서 몇 가지 예를 보여줄게.

이 스위치 노드에서 예산을 드래그했을 때, 달러 기호 JSON은 이전 노드에서 왔다는 것을 의미하고, 필드 이름을 나열해. 그래서 이건 이전 노드의 예산 필드를 의미해. 이메일 노드에서도 마찬가지야. 이 모든 필드는 이전 노드에서 정보를 요청했기 때문에 모두 달러 기호 JSON으로 시작해. 그런 다음 필드 이름을 명시해. 아주 간단해.

이제 시트 노드에서는 좀 다르게 보여. 거기 있는 데이터는 마지막 노드에서 오는 게 아니야. 워크플로우에서 더 이전인 폼 제출이라는 노드에서 오는 거야. 그래서 여기 폼 제출 폴더를 보면, company라는 JSON 항목을 찾을 수 있어. 그런 다음 다음 항목은 폼 제출 폴더에서 contact name이라는 JSON 항목을 찾는다는 의미야. 그리고 이 모든 추가 괄호는 공백이 있는 항목에 사용돼. 하지만 이걸 쓰는 방법을 보여주려는 게 아니라, 읽는 방법을 보여주려는 거야.

그리고 이게 기본을 다 다룬 거야. 확실히 모든 건 아니지만, 기본은 그렇게 복잡하지 않아. 다른 유형과 다른 표현 패턴도 볼 수 있을 거야. 어떤 것들은 정말 유용할 수 있어. 예를 들어, 날씨 워크플로우로 돌아가서 온도에 대해 소수점 이하 숫자는 원하지 않을 거야. 그냥 깔끔한 숫자를 원해. 그래서 앞에 math.round를 추가하고 둥근 괄호를 추가하면 깔끔한 숫자만 얻을 수 있어. 또는 예산 워크플로우에서 숫자를 정리하는 방법에 대해 언급한 것처럼. 실제로는 이렇게 보일 거야.

이런 걸 많이 외우고 있지는 않아. 너도 그럴 필요 없어. ChatGPT에 물어보면 돼. 이런 작은 변화가 가능하다는 것을 아는 것이 중요해. 그래서 그걸 요청해야 한다는 것을 알게 될 거야. 다시 한번 강조하지만, 실제로는 JSON을 처음부터 쓸 필요가 없어. Naden은 드래그 앤 드롭 필드를 제공하고, 막히면 ChatGPT가 어떤 JSON 스니펫이든 설명해 주거나 새로 생성해 줄 수 있어. 그냥 기본을 아는 것이 사용 중에 외계어처럼 보이지 않도록 하는 데 도움이 돼. 그리고 워크플로우를 더 많이 구축할수록 더 익숙해질 거야.

세 번째 자동화: AI 개인 비서

다음 빌드에서는 AI 에이전트 노드를 사용할 거야. 지금까지 만든 자동화는 엄청나게 유용할 수 있지만, 에이전트는 한 단계 더 나아가. 그래서 차이점은 이렇다는 거야.

• 자동화: 정적이고 규칙 기반이야. A에서 B에서 C로 가는 고정된 경로를 따라가. 분기하고, 병합하고, AI를 사용하더라도 여전히 미리 정의된 단계를 실행하는 것뿐이야.
• 에이전트: 동적이고 유연해. 추론하고, 계획하고, 컨텍스트에 따라 어떤 도구를 사용할지 결정할 수 있어.

디지털 직원이 생각하고, 기억하고, 일을 처리하는 것과 같다고 생각하면 돼.

모든 에이전트의 핵심에는 세 가지 구성 요소가 있어.

1. 뇌: ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 대규모 언어 모델이야. 이게 추론과 언어 생성을 담당해.
2. 메모리: 에이전트에게 컨텍스트를 제공해. 이전 상호 작용을 기억하거나, 대화를 추적하거나, 문서나 벡터 데이터베이스와 같은 외부 메모리 소스에서 가져올 수 있어.
3. 도구: 에이전트가 외부 세계와 상호 작용하는 방법이야. 도구에는 데이터를 검색하거나 컨텍스트를 가져오거나, 행동을 취하거나, 다른 워크플로우를 오케스트레이션하는 것이 포함될 수 있어. 다른 에이전트도 포함될 수 있지.

Naden의 에이전트 노드는 이 세 가지 모두에 대한 슬롯을 제공해. 그래서 에이전트는 워크플로우 안에서 생각하고, 기억하고, 행동할 수 있어.

빌드로 넘어가기 전에 마지막 주제야. HTTP 요청 및 API. 미리 만들어진 통합 기능을 넘어서려면 HTTP 요청 노드를 사용할 거야. 아까 언급했지만, 더 자세히 살펴보자.

API는 Application Programming Interface의 약자야. 그냥 소프트웨어가 소프트웨어와 대화하는 방법이야. 자판기 예시를 좋아해. 버튼을 누르면 요청이고, 기계가 응답을 돌려주면 응답이야. 내부에서 무슨 일이 일어나는지 알 필요는 없어. 올바른 입력을 제공하면 결과를 얻을 수 있어.

가장 많이 사용되는 API 요청은 GET이야. 날씨 확인, 동영상 가져오기, 뉴스 피드 로드와 같이 정보를 가져오는 거지. 그리고 POST는 폼 제출, Google 시트에 추가, ChatGPT에 프롬프트 보내기와 같이 정보를 보내는 거야. 다른 것도 있어. 하지만 이게 주요한 것들이야.

간단히 말해서, API는 자판기의 버튼과 같은 옵션이야. HTTP 요청은 실제로 그 버튼 중 하나를 누르는 거야. Naden에서는 모든 것을 처음부터 만들 필요가 없어. 연결하고 싶은 대부분의 것들은 이미 존재하고 사용하기 쉬워. 지금까지 그렇게 해왔지. 하지만 공식적으로 통합되지 않은 경우에도 HTTP 요청을 사용하여 사용자 지정 도구를 만들어서 공개 API에 연결할 수도 있어.

아주 간단한 예로, 간단한 일일 날씨 자동화로 돌아가서 공기 질 데이터를 원한다고 가정해 보자. Open Weather는 제공하지 않지만, air.gov는 제공해. 목록을 확인해 보면 내장 통합 기능이 없으므로 HTTP 요청 노드를 사용해야 할 거야. 이건 GET 요청이 될 거야. 그런 다음 여기에 넣을 URL이 필요해. 그걸 얻으려면 airnow.gov로 갈 거야. Google에서 'air now api'와 같이 검색해서 찾을 수도 있어. 거기서 계정을 만들고 이메일로 받은 API 코드를 붙여넣을 거야. 로그인하면 웹 서비스, 보고 지역별 현재 관측, 쿼리 도구 실행으로 이동해. 내 근처와 동일한 zip code를 입력하고 응답 유형을 JSON으로 변경한 다음 빌드를 클릭해. 그러면 Naden의 HTTP 요청 노드 URL 필드에 복사해서 붙여넣을 수 있는 전체 URL이 생성돼.

그게 전부야. 솔직히 내장 통합 기능보다 훨씬 어렵지 않아. 이 예에서는 실제로 이 둘을 트리거에 연결해야 할 거야. 그런 다음 병합 노드를 사용하여 데이터를 하나의 이메일로 결합할 수 있어. 하지만 이런 HTTP 요청은 자주 나타나. 각 요청은 약간 다른 단계를 거치지만, 해당 웹사이트의 문서와 함께하면 보통 쉽게 따라 할 수 있어. 또는 항상 그렇듯이 ChatGPT에 도움을 요청할 수 있어.

지금까지 많은 것을 다뤘고, 이제 가장 중요한 것을 할 준비가 됐어. 개인 비서 AI 에이전트 구축. 이 에이전트는 캘린더 확인, 이메일 관리, 주제 조사, 심지어 다른 워크플로우 트리거까지 모든 종류의 작업을 처리할 수 있어.

내 설정은 유튜브 댓글 요약, 레딧 게시물 스크래핑, 짧은 형식의 동영상 생성과 같은 것들과 연결돼. 이건 설명 목적이고, 가능한 것에 대한 아이디어를 얻는 데 도움이 돼. 너에게 맞는 도구로 사용자 지정하면 돼.

에이전트 구축을 시작하기에 가장 좋은 곳이라고 생각하는 이유는 매일 실제로 사용하게 될 것이기 때문이야. 즉, 실수를 빨리 발견하고, 수정하는 방법을 배우고, 반복할 수 있다는 거야. 도구를 추가하고 워크플로우를 개선하여 실제로 유용하고 시간을 절약해 줄 때까지 말이야. 그리고 완전히 제어할 수 있기 때문에 고객이나 비즈니스를 위한 에이전트를 구축하기 전에 안전하게 배울 수 있는 곳이야.

시작해 보자. 다른 모든 워크플로우와 마찬가지로 트리거로 시작해. Naden 내부의 채팅 트리거를 사용할 거야. 그래서 창을 계속 전환할 필요가 없어. 나중에 Slack, WhatsApp, Telegram, Discord 등 원하는 것으로 바꿀 수 있어.

다음은 AI 에이전트 노드야. AI 아래에서 찾거나 검색할 수 있어.

이제 내가 말한 모든 슬롯, 즉 뇌, 메모리, 도구가 있어. 뇌부터 시작할 거야. 원하는 LLM이야. 여기서는 OpenAI를 선택할 거야. 설정 안에서 자격 증명이 필요해. OpenAI의 경우 API 키가 필요하다는 뜻이야. platform.openai.com/s로 가서 계정에 자금을 추가해야 해. 이건 기존 ChatGPT 구독과는 별개야. 그런 다음 API 키를 클릭하고 새 비밀 키를 만들어. 이름을 지정하고 필요한 경우 프로젝트를 선택해. 그런 다음 키를 즉시 복사해. 나중에 다시 볼 수 없을 거야. Naden의 자격 증명 필드에 붙여넣고 저장해.

이제 모델을 선택할 수 있어. GPT40을 선택할 거야. 이걸로 작동할 거야.

다음으로 메모리를 설정할 거야. 간단한 메모리 옵션을 사용할 거야. 이건 내가 사용하고 있는 내장 채팅 인터페이스용이야. 메모리를 추가하지 않으면 메시지 후에는 모든 것을 잊어버려. 그래서 이걸 10으로 설정하고 질문해도 돼.

채팅을 열고 "Naden에 대해 어떻게 생각해?"라고 물어볼게. 이제 ChatGPT를 사용해서 응답할 거야. 작동하지만, 도구를 연결하지 않았기 때문에 더 이상 할 수 있는 게 없어.

개인 비서에게 가장 일반적인 몇 가지 도구를 추가해 보자. 아마도 캘린더를 보고 싶을 거야. 도구 아래의 '+' 버튼을 클릭하고 Google Calendar를 선택해. 일정을 읽고 요약할 수 있도록 다양한 수준의 권한을 부여할 수 있어. 또는 변경할 수 있도록 허용할 수도 있어. 그래서 캘린더에 뭔가를 추가하라고 요청하면 실제로 할 수 있어. 또는 일정을 이동하고 일정을 최적화하라고 요청할 수도 있지.

또 다른 도구는 Gmail이야. 원하는 기능에 대한 아이디어는 똑같아. 대신 이메일을 보낼 수 있도록 허용할 수 있어. 지금은 읽기만 허용해서 이메일을 요약해 줄 수 있게 할 거야.

그런 다음 Google 시트에 대한 액세스도 원해. 방금 만든 스폰서 접수 시트를 사용할 거야. 그런 다음 동일한 문서와 시트를 사용할 거야. 이미 했던 것과 같은 종류의 작업이야. 몇 가지 도구를 아주 쉽게 연결했어.

하지만 이걸로 이미 할 수 있는 것을 테스트해 보자. 하지만 그 전에 마지막으로 중요한 단계는 시스템 프롬프트를 추가하는 거야. 이건 AI 에이전트 노드 안에 있을 거야. 우리가 원하는 것을 안내하기 위해 사용자 지정 지침을 줄 수 있어. 시스템 프롬프트에 포함해야 할 주요 사항은 다음과 같아.

• 역할: 이 경우 개인 비서
• 지침: 어떤 종류의 일을 하기를 원하는지
• 도구: 어떤 도구에 액세스할 수 있는지, 언제 사용할지
• 관련 컨텍스트: 자신이나 비즈니스에 대한 관련 컨텍스트
• 제한 사항:

이 모든 것이 항상 적용되는 것은 아니야. 작업 중인 내용에 맞게 조정하면 돼. 이걸 얻는 가장 쉬운 방법은 ChatGPT에 물어보는 거야. 에이전트가 무엇을 하는지, 어떤 도구에 액세스할 수 있는지 설명해 달라고 해. 이미 빌드에 대한 진행 중인 채팅이 있을 수도 있어. 그래서 이러한 것들을 포함해 달라고 요청해. 그런 다음 해당 프롬프트를 가져와.

실제로 여기에 추가하려면 옵션 추가를 클릭하고 시스템 메시지를 선택한 다음 붙여넣어. 역할, 사용할 도구 목록, 도구 사용 규칙을 제공했어.

그게 다야. 이제 준비됐어.

테스트를 위해 채팅을 열고 "최근 이메일 요약해 줘."라고 물어볼게. 보내기. 올바른 도구를 사용하고 있는 것 같아. 여기 있어. 최근 이메일은 스폰서십 폼의 테스트일 뿐이었지만, 이건 꽤 좋은 테스트가 될 거야.

"좋은 스폰서십 요청이 있니?"라고 물어볼게. 시스템 프롬프트에서 스폰서에 대해 물어볼 때 이메일이 아니라 시트를 읽도록 요청했어. 좋아. 올바른 도구를 사용했어. 그리고 내가 입력한 정확한 요청들이야. 완벽해.

이제 캘린더를 테스트해 보자. 내일 캘린더에 어떤 빈 시간이 있는지 알려줘. 이제 내 일정이 먼저 표시돼. 그런 다음 하루 동안 열려 있는 빈 시간을 식별했어. 좋아.

그리고 "이메일 응답 초안을 작성해 줘. 그리고 하루 중 회의할 수 있는 두 가지 옵션을 포함해 줘."라고 말할 수 있어. 여기 있어. 좋아 보여. 내 공격적인 어조는 아니지만, 작동할 거야.

이렇게 몇 가지 기본 도구를 연결하는 것만으로도 이미 많은 것을 할 수 있어. 그리고 이 도구들 중 어느 것이든, 예를 들어 캘린더, 이메일, 시트를 사용할 때, 읽기 전용 기능 이상을 원할 거야. 변경하고, 이메일을 보내고, 새 항목을 추가하는 등 모든 것을 할 수 있기를 원해.

그래서 실제로 별도의 워크플로우를 만들 거야. 이 캘린더 에이전트와 같아. 이 모든 것을 할 수 있어. 그리고 트리거는 다른 워크플로우에 의해 실행될 때야. Gmail과 다른 도구에 대해서도 똑같이 해. 이 모든 노드를 하나의 에이전트에 추가하려고 하면, 정리하기가 정말 어려워지고 에이전트가 무엇을 해야 할지 파악하기 어려워져. 이렇게 하면 훨씬 더 효율적이야.

하지만 이게 모든 것의 아주 강력한 측면으로 이어져. 다른 워크플로우, 다른 에이전트 포함 호출. 에이전트를 사용하여 다른 에이전트와 워크플로우와 함께 작동하면 캘린더를 사용하여 다른 워크플로우에 연결하는 것보다 훨씬 더 많은 기능을 추가할 수 있어.

아주 쉬워. 여기로 돌아가서 캘린더 도구를 삭제할 수 있어. 이제 다른 도구를 추가할 건데, 이번에는 Naden 워크플로우 호출 도구를 사용할 거야. 거기서 목록에서 캘린더 에이전트를 선택해. 그러면 해당 워크플로우에서 설정한 입력 필드가 열려. 특정 형식이 필요하면 여기서 사용할 수 있어. 또는 많은 경우에 가장 좋은 것은 별표를 클릭하는 거야. 이건 모델에 의해 자동으로 정의돼. 자연어를 사용하여 상호 작용할 것이기 때문에, 시스템 프롬프트에 이러한 필드가 무엇인지 알려주면 돼. 그러면 내가 입력한 내용에 따라 채우는 방법을 조정할 거야.

이게 내가 권장하는 방법이야. 관련된 모든 주요 도구를 연결한 후에는 별도의 워크플로우를 만들어 자체적으로 테스트하는 거야. 그런 다음 에이전트에게 액세스 권한을 부여해.

내가 언급한 다른 것들을 연결하고 이것이 실제로 어떻게 작동하는지 보여줄게.

여기 캘린더, Gmail, 문서가 하위 에이전트로 전체 액세스 권한을 가진 개인 비서가 있어. 그런 다음 Reddit 큐레이터, YouTube 요약기, 그리고 이전 비디오에서 시연했던 YouTube 쇼츠 생성기로 연결되는 HTTP 요청이 있어. 그런 다음 물론 이 모든 도구를 시스템 프롬프트에 추가했기 때문에 무엇인지, 언제 호출해야 하는지 알고 있어.

이제 채팅을 열고 "내 최근 YouTube 동영상의 댓글은 어떤가?"라고 물어볼게. 링크를 붙여넣을 거야. 보내기. 뇌를 사용한 다음 YouTube 요약기 도구로 바로 이동해. 이건 꽤 빨리 작동해.

이제 뇌로 돌아가서 처리해. 여기 있어. 전반적인 인상, 감정 분석, 유용한 비판, 편집이 부담스러울 수 있다는 점, 일부 부분이 불분명했다는 점, 화려한 전환을 줄였다는 점, 그리고 긍정적인 점은, 공감할 수 있었고 복잡한 AI 개념을 쉽게 이해할 수 있게 했고, 그래픽과 프레젠테이션 스타일이 시각적으로 매력적이라는 칭찬을 받았다는 점이야. 비판과는 정반대야.

YouTube는 그렇게 작동하는 거지. 편집이 좋다는 댓글과 나쁘다는 댓글이 모두 있을 거야. 또는 같은 동영상에서 너무 빠르다고 했다가 너무 느리다고 했다가 할 거야. 누군가는 좋아하고 누군가는 싫어해. 그게 YouTube야. 하지만 때로는 정말 유용한 비판이 섞여 있기도 해.

여기에는 상위 댓글, 최근 댓글, 콘텐츠 아이디어도 있고 스팸도 언급돼 있어. 그래서 읽어보고 스팸을 제거해야 해. 아주 잘 작동했어.

이제 "AI에 대한 최고의 최근 Reddit 게시물은 무엇인가?"라고 물어볼게. 좋아, Reddit 큐레이터가 트리거된 것 같아. 이건 시간이 좀 걸리니까, 해당 워크플로우로 이동할 수 있어. 그런 다음 실행으로 이동하면 현재 실행 중인 것을 볼 수 있어. 그리고 이건 이전에 보여줬던 6개의 다른 AI 서브레딧을 스크랩하는 거야. 그런 다음 ChatGPT가 모든 게시물을 읽고 10개를 선택하게 해.

에이전트로 돌아가서 ChatGPT를 다시 처리하는 것이 완료된 것 같아. 여기 모든 게시물이 있어. 이미지도 포함된 게시물이 있다면 이미지도 표시될 거야. 이 게시물들은 이미지가 없는 것 같아. 그리고 이 모든 것은 링크야. 흥미롭게 들리면 클릭해서 게시물로 직접 이동할 수 있어. 완벽해.

이제 "내 YouTube 채널에 AI SMR 쇼츠를 게시해 줘."라고 말할게. 여기 있어. 올바른 도구를 트리거하고 "알았어. AI SMR 동영상 워크플로우를 시작했어. 동영상이 게시되면 이메일을 받게 될 거야."라고 말해.

해당 워크플로우를 열어볼게. 실행으로 이동하면 이것도 실행 중인 걸 볼 수 있어. 하지만 동영상을 생성해야 하기 때문에 시간이 좀 걸려. 그런 다음 효과음을 생성하고, 모든 것을 편집해. 그런 다음 실제로 게시할 거야.

다른 워크플로우를 호출하는 도구를 사용할 때 에이전트는 응답을 기다려. 그래서 이 경우에는 웹훅으로 설정해야 했어. 그러면 실행을 트리거하고 즉시 응답할 수 있어. 그리고 이건 템플릿에서 수정한 워크플로우야. Naden에는 검색하고 구축할 수 있는 수천 개의 템플릿이 있어. 이전 비디오에서 시연했던 것 중 하나였어. 그래서 구식 AI SMR 트렌드를 사용하고 있는 거야. 다시 말하지만, 이건 그냥 예시일 뿐이야. 완료되면 돌아올게.

하지만 여기 있어. 전체 워크플로우가 완료됐어. YouTube에 게시하고, 시트를 업데이트하고, 이메일을 보냈어. YouTube로 가서 여기 있어. 조금 시청해 볼게.

자, AI 개인 비서가 완성됐어. 이게 가능한 것에 대한 아이디어를 얻는 데 도움이 되기를 바라.

마무리하기 전에 몇 가지 최종 팁을 알려줄게.

1. 오류를 예상해. 이건 과정의 일부야. 모든 워크플로우는 다르며, 숙련된 Naden 사용자조차도 종종 어려움을 겪어. 핵심은 작동할 때까지 테스트하고, 반복하고, 조정하는 거야.
2. ChatGPT를 빌드 파트너로 사용해. Naden 문서에 대한 맞춤형 GPT도 있는데, 추천하고 싶어. 신선한 채팅보다 더 유용할 때가 많아.
3. 계속 탐색해. 이 비디오에서 다룬 것만으로도 만들 수 있는 것이 아주 많아. 많은 사람들에게 다음 단계는 벡터 데이터베이스인 Pine Cone을 사용하는 검색 증강 생성(RAG)이야. 이를 통해 에이전트는 채팅 기록이나 Google 문서보다 훨씬 더 큰 지식 기반에서 가져올 수 있어. 비즈니스의 최신 데이터와 동적 데이터를 포함할 수 있는 새로운 수준의 워크플로우를 열어줘.

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