[IT도서리뷰📘]n8n이 다 해줌(4/8)/CHAPTER 04 장바구니 도우미 AI 만들기_미션

챕터 4 미션

[기본 미션] ✅
CHAPTER 04 장바구니 AI Agent(KAMIS API + Google Sheets + Google Gemini)를 따라 워크플로우를 직접 만들고, 채팅창에 실제 질문(예: "오늘 복숭아 시세 어때?")을 넣어 AI Agent가 Google Sheets에서 품목 코드를 찾아 API를 호출하고 답변을 만들어 내는 흐름과 결과 화면을 블로그에 정리해 보세요.

[심화 미션] ❌
본인의 실제 업무 또는 관심 분야에 맞게 Tool 조합과 프롬프트를 커스텀해 보세요.
- KAMIS 대신 다른 데이터(내 지출 내역 시트, 고객 문의 DB, 제품 재고 표 등)로 교체해 "나만의 데이터 분석가" 에이전트로 변형
- Google Sheets Tool + HTTP Request Tool 조합을 2가지 이상 직접 설계 (예: Airtable Tool + Notion Tool, 사내 위키 + 공개 API)
- 시스템 프롬프트의 '역할/톤/업무 절차'를 본인의 도메인에 맞게 다시 작성
- Simple Memory를 활용해 "대화가 이어지는" 상담 시나리오 1가지 완성

이해를 더하자

HTTP Request : n8n 공식 노드가 없는 외부 API ·외부데이터 호출 시

 

	HTTP Request 노드를 Tool로 연결한 경우	HTTP Request 노드를 Tool로 연결하지 않 경우
비유	사람  ↓ 비서  ↓ 인터넷 검색  ↓ 회사 DB 조회  ↓ ERP 조회  ↓ 답변 정리  ↓ 사람	사람  ↓ 뇌  ↓ 답변
API	시스템과 시스템을 연결하는 창구 잘하는 것 : 재고 조회, 결제 요청, 회원 정보 조회, 이메일 발송, 날씨 데이터 가져오기, GPT 호출 만능은 아니다. API는 권한에 막힌다.
현실	API 호출 ↓ 실패할 수 있음 ↓ 재시도 ↓ 또 실패 ↓ 인증 만료 ↓ 토큰 재발급 ↓ API 형식 변경 ↓ 예상 못한 값 반환 ↓ 빈 데이터 반환 ↓ 사용자에게 안내	"연결은 하루 만에 했는데, 안정화는 몇 주 걸렸다."
		API 연결 성공 : 10% 정상 동작 구현 : 20% 예외 처리 : 70%
		서비스가 오래 살아남을수록 "정상적인 경우"보다 "이상한 경우"를 얼마나 잘 처리했는지가 품질을 결정한다.

 

AI agent system message : 정형화된 형태로 결과물이 나오게 함

https://github.com/ggplab/n8n-playbook/tree/main/01-hanbit-n8n-guidebook/chap4

n8n-playbook/01-hanbit-n8n-guidebook/chap4 at main · ggplab/n8n-playbook

사용자와의 대화 및 작업 처리는 반드시 다음 '생각의 사슬(Chain of Thought)' 순서대로 진행하세요.

의도 파악

정보 매핑

데이터 조회

분석 및 인사이트

결과 생성

최종 응답 생성 및 데이터 처리 시 지켜야 할 엄격한 규칙입니다.

데이터 포맷

출력 제한

표현 방식

예외 처리

 

생각보다 의도된 결과물을 위해 질서를 잘 세우는 것 같다. 이렇게 잘 세워주면 AI도 일할 맛 나겠다.

 

알게 된 것

Value값도 AI를 지정시켜 만들 수 있다는 것이 놀랍다.

와 구글 시트 안에 있는 것도 이렇게 바로바로 지정할 수 있다니 ;;

 

배포가 개발자들한테 굉장히 어려운 숙제

잘 되기도 어렵고 항상 성공이란 보장이 없는 부분이 있다

하지만 n8n에서는 배포를 쉽게 할 수 있다!

 

와우. 진짜 감탄의 연속이다.

그리고 따로 call 툴로 http request를 따로 빼서 좀 더 안정적으로 가져오는 방법을 이렇게 쉽게 할 수 있다는 게 신기하다.

 

처음 강의를 보았을 땐 설정하는 게 너무 많아보여서 차일피일 미루고 있었다. 하지만, 다시 강의를 들어보니 쉬웠다.

결정할 건 2개 밖에 없었다. 이 데이터 AI한테 맡길래? 어떻게 연결시킬래?

 

오늘 Google sheet 노드, http request 노드, 추가 트리거 노드, another call 노드를 추가적으로 배웠지만, 계속해서 써먹지 않으면 까먹을 것 같다.