AI Agent
AI Agent 노드는 언어 모델이 도구를 호출하며 목표를 수행하는 에이전트 노드입니다. 캔버스에서 AI 서브노드들을 점선으로 연결해 구성합니다.
다이어그램 설명
- 실선(main)은 데이터 흐름, 점선은 AI 서브노드 연결입니다 — 모델(필수, 1개), 메모리(선택, 1개), 도구(선택, 여러 개).
- 에이전트는 입력 텍스트를 프롬프트로 받아, 필요하면 연결된 도구를 호출하고 결과를 반영해 최종 답변을
output필드로 출력합니다. - 실행 후 실제 호출된 도구 노드가 초록으로 표시되고, 클릭하면 호출 질의/응답을 확인할 수 있습니다.
연결 슬롯
| 슬롯 | 연결 노드 | 개수 |
|---|---|---|
모델 (ai_languageModel) | Ollama Chat · OpenAI Chat · Anthropic Chat · Google Gemini Chat 등 | 필수 1개 |
메모리 (ai_memory) | Simple Memory 등 | 최대 1개 |
도구 (ai_tool) | 아래 도구 노드들 | 여러 개 |
도구
| 도구 노드 | 기능 |
|---|---|
| Calculator | 수식 계산 |
| Think | 부작용 없는 사고 정리(중간 추론 기록) |
| HTTP Request Tool | 에이전트가 HTTP 호출 |
| Code Tool | 코드 실행 도구 |
| 워크플로우 도구 | 다른 워크플로우를 도구로 호출 — 대상 워크플로우는 활성(Published) 상태여야 하며, 마지막 노드의 출력이 도구 결과로 반환됩니다 |
| MCP Client Tool | MCP 서버의 도구들을 통째로 연결 — 노드 1개가 서버가 노출하는 N개 도구로 확장됩니다. → MCP 게이트웨이 |
- 각 도구 노드의 파라미터는 노드 레퍼런스를 참고하세요(일부 도구는 제한이 라벨로 명시돼 있습니다).
- Ollama 계열 모델의 도구 호출은 텍스트 응답 파싱 기반이라, 모델이 도구 호출 형식을 지키지 않으면 도구 없이 답할 수 있습니다. 도구 사용이 필수라면 프롬프트에 도구 이름과 사용 지시를 명시하는 것이 안정적입니다.
메모리
Simple Memory(대화 버퍼)를 연결하면 세션 키 단위로 대화 맥락이 유지됩니다.
- 세션 키를 표현식으로 주면(예: 채팅방 ID 기반
ssem_chat_{chatId}패턴) 대화 상대별로 분리된 기억을 갖습니다. - 다른 메모리 노드(Postgres/Redis Chat Memory)는 각 노드 페이지의 지원 라벨을 확인하세요.
프롬프트 입력
에이전트는 이전 노드 출력에서 message.text → chatInput → text 순으로 프롬프트를 찾습니다. 텔레그램 트리거 → 에이전트로 바로 연결하면 수신 메시지가 그대로 프롬프트가 됩니다.
파일·이미지 입력 (비전)
이전 노드 출력에 파일 참조(fileRef) 가 있으면 에이전트가 파일 저장소에서 내용을 가져와 활용합니다.
- 이미지(
image/*) — 비전을 지원하는 모델에 이미지로 전달됩니다(예: 스크린샷 요약). - 텍스트류(text/json/csv/코드) — 내용이 프롬프트에 인라인됩니다.
- PDF/DOCX/XLSX — 파일에서 추출 노드(auto 모드)를 앞에 두면 텍스트로 변환되어 전달됩니다.
파일 참조(claim-check) 방식이라 파일 바이트는 노드 사이로 흐르지 않고, 모델 호출 직전에만 로드됩니다.