# 68일차 개념 정리 · LLM · Tool · Agent · 라우터 · Supervisor · LLM과 규칙의 일

- 관련 강의: [1단계 · 복합 시나리오 분석](01-STAGE1-COMPOSITE-SCENARIO.md) · [2단계 · Multi-Agent 설계](02-STAGE2-MULTI-AGENT-DESIGN.md) · 실습: [Lab 01](../../Last3Mon/68/LAB-01-Q-SCENARIO-AND-SPLIT.md) · [Lab 02](../../Last3Mon/68/LAB-02-Q-ROUTER-AGENTS.md) · 노드 규칙: [AGENTS.md](../../Last3Mon/68/AGENTS.md) 3 · 5절
- 오늘 개념은 질문 하나로 나뉩니다: **"다음에 어디로 갈지 누가 정하나?"** 정해진 흐름(규칙)이 정하면 **라우터**, LLM이 정하면 **Agent / Supervisor**입니다.

## 1. 다섯 개념을 오늘 파일에 대 보면

| 개념 | n8n에서 실체 | 다음 할 일은 누가 정하나 | 오늘 예 |
| --- | --- | --- | --- |
| **LLM** | `OpenAI chat model` 노드 | 스스로는 아무것도 못 함 (글만 씀) | gpt-4.1-mini |
| **Tool** | `HTTP Request Tool` 노드 (`ai_tool` 연결) | Agent가 부를지 말지 정함 | `Search FAQ`, `Get ticket` |
| **Agent** | `AI Agent` 노드 + 모델 + Tool | **LLM**이 "Tool을 부를까, 답할까"를 되풀이해 정함 | `IT help agent` (67일차) |
| **Agent 워크플로우** | 웹훅 → … → Agent → … → 응답. **계약**(입력 · 결과 모양)이 있는 워크플로우 하나 | 안에서는 Agent, 밖에서 보면 HTTP 주소 하나 | `/webhook/it-agent`, `/webhook/meeting-agent` |
| **라우터** | 웹훅 → 업무 나누기 → **Switch** → `HTTP Request`로 각 Agent 워크플로우 호출 → Merge → 응답 | **정해진 흐름** (Switch 규칙). LLM은 "나누기"에만 | Lab 02 예제 `my-assistant` |
| **Supervisor** | `AI Agent` 하나에 **다른 Agent 워크플로우를 Tool로** 붙임 (`HTTP Request Tool` → `/webhook/it-agent`) | **LLM**이 어느 Agent를 몇 번 부를지 정함 | Lab 02 과제 `my-supervisor` |

```mermaid
flowchart LR
  L["LLM<br/>글만 씀"] --> AG["Agent<br/>LLM + Tool<br/>스스로 길 고름"] --> AW["Agent 워크플로우<br/>계약 + 웹훅 주소"]
  AW --> R["라우터<br/>규칙이 나눠 줌"]
  AW --> S["Supervisor<br/>LLM이 골라 부름"]
  T["Tool"] --> AG
```

## 2. 헷갈리는 지점 세 가지

### 2.1 "Agent"라는 말이 두 층에 쓰인다

- n8n의 `AI Agent` **노드** 하나를 가리킬 때도, 그 노드를 품은 **워크플로우**(웹훅으로 부르는 `it-agent`)를 가리킬 때도 "Agent"라고 합니다.
- 오늘 **Multi-Agent의 "Agent"는 워크플로우** 쪽입니다. 그래서 라우터는 Agent를 노드로 품지 않고 **HTTP로 부릅니다** (`http://localhost:5678/webhook/it-agent`).
- 부르는 쪽은 계약(입력 `question` · `user`, 결과 `route` · `answer` …)만 알면 됩니다. 계약을 지키면 Agent 속은 바꿔도 됩니다.

### 2.2 라우터에도 LLM이 있지만 라우터는 Agent가 아니다

- `Split tasks`는 AI Agent 노드이지만 **Tool이 없고** JSON(업무 목록)만 돌려줍니다.
- 그다음 갈 곳은 **Switch가 `type` 값으로** 정합니다.
- 그래서 같은 업무 목록이면 같은 길로 가고, 테스트하기 쉽고, 꺼진 Agent는 규칙으로 "담당자 연결"로 돌릴 수 있습니다 (Lab 03).

### 2.3 Supervisor는 "Agent 위의 Agent"

- 겉모양은 67일차 `IT help agent`와 똑같습니다. **Tool 자리에 FAQ 대신 다른 Agent**(`Ask IT agent`, `Ask meeting agent`)가 붙는 것만 다릅니다.
- 유연합니다 (나누기 · 고르기 · 다시 묻기를 LLM이 알아서). 대신 몇 번 부를지 LLM이 정하므로 **같은 테스트가 매번 다를 수 있고 느립니다** (수업 준비 때 복합 요청 9.6~10.8초).

## 3. LLM이 할 일, 규칙이 할 일 (개요 7장)

복합 요청 하나를 처리하는 세 가지 일을 나눠 맡기는 기준입니다. **뜻을 알아야 하는 일은 LLM, 늘 같은 답이어야 하는 일은 규칙(코드).**

| 일 | 누가 | 이유 |
| --- | --- | --- |
| 문장을 업무로 나누기, 유형 고르기 | LLM | 말의 뜻을 알아야 함 |
| 유형 → 담당 Agent | 규칙 (표) | 늘 같은 답이어야 함 |
| 필요한 입력이 있나 | 규칙 (빈 칸 확인) | 짐작하면 안 됨 |

예시 요청으로 따라가 봅니다.

> "T-1002 처리 상태 알려주고, 첨부한 회의록에서 할 일도 정리해줘. 그리고 프린터 출력이 안 돼요."

### 3.1 문장을 업무로 나누기, 유형 고르기 → LLM

- 이 문장에는 업무가 셋 있습니다: 접수 건 조회(`it`), 회의록 정리(`meeting`), 프린터 문의(`it`).
- 어디서 끊을지, 각 업무가 무슨 종류인지는 **말의 뜻을 알아야** 압니다. "프린터 출력이 안 돼요"가 IT 문의라는 것을 키워드 규칙으로 다 잡기는 어렵습니다 (표현이 끝없이 다양함).
- 그래서 LLM(`Split tasks`)이 하고, 결과는 **JSON**으로 받습니다: `{"tasks": [{"type": "it", "text": "..."}, ...]}`

### 3.2 유형 → 담당 Agent → 규칙 (표)

| 유형 | 담당 |
| --- | --- |
| `it` | `it-agent` |
| `meeting` | `meeting-agent` |
| 그 밖 | 담당자 연결 |

- 유형만 정해지면 담당은 표 하나로 끝납니다.
- LLM에게 맡기면 같은 유형인데 어떤 날은 다른 곳으로 보낼 수 있습니다. 담당 배정은 **늘 같은 답이어야** 하므로 Code나 Switch가 합니다.
- 담당이 바뀌어도 표 한 줄만 고치면 됩니다 (LLM 지시문을 다시 시험할 필요가 없음).

### 3.3 필요한 입력이 있나 → 규칙 (빈 칸 확인)

- 회의록 정리를 해 달라는데 요청 본문의 `notes`가 비었다면 그 업무는 처리할 수 없습니다.
- LLM에게 맡기면 그럴듯한 회의록을 **지어내거나**(짐작) 있는 것처럼 답할 수 있습니다. 칸이 비었는지는 코드가 확실히 압니다.
- 그래서 규칙이 `missing: ["notes"]`를 표시하고, 그 업무는 Agent를 부르지 않고 "회의록을 붙여 주세요"로 돌려줍니다 (Lab 01 과제, Lab 03에서 다시).

### 3.4 왜 이렇게 나누나

- **실측**: 나누기만 한 워크플로우는 `lab01` 7/7이지만, 담당과 빠진 입력까지 보는 `lab01-challenge`는 0/4였고, 규칙을 더하자 4/4가 되었습니다 (수업 준비 때). LLM이 나누기를 잘해도 결정 · 확인은 따로 해야 합니다.
- **고칠 곳**: LLM 지시문에 "회의록이 없으면 missing에 넣어"라고 적기보다, **결과를 읽는 코드에서** 한 줄로 정하는 편이 확실합니다.
- **2단계와 이어짐**: 이 나눔이 그대로 **라우터**의 모양입니다 (나누기 = LLM, 갈래 = Switch, 빈 칸 = 규칙). **Supervisor**는 3.2 · 3.3까지 LLM에게 맡기는 방식이라 유연하지만 매번 다를 수 있습니다.

> **LLM에게는 해석만, 결정과 확인은 규칙에게.**

## 4. 그림으로

### 라우터 (정해진 흐름)

```mermaid
flowchart LR
  W(["웹훅<br/>message · user"]) --> SP["Split tasks<br/>LLM: 나누기만"] --> SW{"Switch<br/>type"}
  SW -->|it| H1["HTTP Request"] --> IA[["it-agent 워크플로우"]]
  SW -->|meeting| H2["HTTP Request"] --> MA[["meeting-agent 워크플로우"]]
  SW -->|other| O["정해진 답"]
  IA --> M["Merge"]
  MA --> M
  O --> M
  M --> R(["응답"])
```

### Supervisor (LLM이 정함)

```mermaid
flowchart LR
  W(["웹훅<br/>message · user"]) --> SV{{"AI Agent<br/>Supervisor"}} --> R(["응답"])
  MD["OpenAI chat model"] -.-> SV
  T1["Tool: Ask IT agent"] -.-> SV
  T2["Tool: Ask meeting agent"] -.-> SV
  T1 --- IA[["it-agent 워크플로우"]]
  T2 --- MA[["meeting-agent 워크플로우"]]
```

## 5. 라우터와 Supervisor 고르기

| | 라우터 | Supervisor |
| --- | --- | --- |
| 다음 갈 곳 | Switch 규칙 | LLM |
| 같은 입력 → 같은 길 | 예 (나누기 결과가 같으면) | 아닐 수 있음 |
| 테스트 · 원인 찾기 | 쉬움 (갈래마다 확인) | 어려움 (Tool 호출 기록을 봐야 함) |
| 새 업무 유형 | Switch 갈래와 규칙을 더함 | Tool 하나와 설명을 더함 |
| 장애 격리 | 규칙으로 "담당자 연결" (Lab 03) | 지시문에 맡김 |
| 어울리는 곳 | 업무 종류가 정해진 사내 접수 | 요청 모양이 자유롭고 종류가 자꾸 늘어날 때 |

## 6. 한 문장으로

> **Agent는 스스로 길을 고르는 일꾼, 라우터는 일꾼에게 일을 나눠 주는 정해진 접수 창구, Supervisor는 그 창구에 LLM 팀장을 앉힌 것입니다.** 일꾼끼리는 계약(입력 · 결과 모양)만 지키면 속을 바꿔도 됩니다. 그리고 어느 모양이든 **LLM에게는 해석만, 결정과 확인은 규칙에게** 맡깁니다.