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Agentic WorkWorkflowsAgent Node

Agent Node

설명

선택한 LLM을 사용해 AI 에이전트 작업을 실행합니다. 가장 강력하고 설정이 다양한 노드로, 데이터를 받아 컨텍스트를 포함한 지시문(프롬프트)을 구성하고, 모델을 호출한 후 결과를 출력합니다.

사용 시점

분석, 요약, 분류, 콘텐츠 생성, 데이터 추출, 의사결정 등 워크플로우에서 AI 추론이 필요한 모든 단계에서 사용합니다.

설정

필드필수설명
NameYes워크플로우 내에서 노드를 고유하게 식별하는 이름입니다.
DescriptionNo노드의 역할을 간략하게 설명하는 텍스트입니다.
Ontology ObjectNoToggle + Multi-select
활성화 시, 노드가 추론 중에 온톨로지의 구조화된 데이터를 컨텍스트로 참조할 수 있습니다.
KnowledgeNoToggle + Select
활성화 시, 노드가 지식 사전 리소스를 활용할 수 있습니다.
ToolNoToggle + Dropdown
활성화 시, 노드가 실행 중에 외부 도구를 호출할 수 있습니다. (예: 웹 검색)
Add FilesNoLLM에 추가 컨텍스트를 제공하기 위한 파일을 첨부합니다.
지원 형식: png, jpg, jpeg, webp, heic, heif, pdf, txt. 최대 용량: 10KB.
ModelYes추론에 사용할 AI 모델을 선택합니다.
Output FormatYes노드 출력의 구조를 결정합니다.
옵션: Text (자유 형식) 또는 Structured (JSON Schema 적용)
JSON Schema출력 설정이 Structured인 경우필드 이름과 유형을 포함한 예상 출력 구조를 정의합니다.
"Edit Schema" 버튼으로 편집 가능.
System PromptYes노드의 작업을 정의하는 자연어 지시문입니다. {{variable}} 을 사용해 업스트림 데이터를 참조 할 수 있습니다.

사용 팁

  • 효과적인 지시문 작성이 안정적인 Agent 노드를 만드는 데 가장 중요합니다. 기대하는 출력 형식과 내용을 구체적으로 명시하세요.
  • Structured output을 사용할 때는 지시문에도 출력 형식을 명시적으로 지시해야 합니다. Schema 필드명이 모호하면 모델이 잘못된 값을 생성할 수 있습니다.
  • 실제로 필요한 토글(온톨로지 오브, 지식 사전, 외부 도구)만 활성화하세요. 불필요한 접근은 복잡도를 높이고 실행 속도에 영향을 줄 수 있습니다.

✅ Examples:

경쟁사 분석
지시문: 당신은 경쟁 분석가입니다. {{market}}에서 {{brand}}와 상위 3개 경쟁사를 비교하고 구조화된 JSON으로 반환하세요.

출력 유형: Structured

스키마: { score: number, summary: string, competitors: array }

콘텐츠 생성

지시문: {{audience}}를 대상으로 {{product_name}}의 상품 설명을 작성하세요.

출력 유형: Free-form

자주 발생하는 오류

  • Agent 노드의 실행 실패는 대부분 모호하거나 모순된 System Prompt에서 비롯됩니다. 노드가 예상치 못한 출력을 생성한다면 먼저 프롬프트의 모호성을 검토하세요.
  • JSON Schema와 모델이 실제 출려이 일치하지 않으면 노드가 실패합니다. 필드 타입이 올바르게 정의되었는지 확인하세요(예: 숫자 필드에는 string 대신 integer).
  • 출력에 {{variable}} 이 그대로 나타난다면 해당 필드명이 input에 존재하지 않는 것입니다. 업스트림 노드의 출력을 확인하세요.
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