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mcchaeandClaude Opus 5.5 587ca5c2b3 68일차 교안·실습(복합 업무 시나리오 · Multi-Agent 라우터) 추가, 결석 수강생용 최소 준비 문서 포함

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

2026-10-19 22:05:32 +09:00

14 KiB

Raw Blame History

AGENTS.md · n8n Multi-Agent 워크플로우 작업 규칙 (68일차 실습 폴더)

이 파일은 CLI 코딩 에이전트(Codex, Claude Code, Antigravity 등)가 이 폴더에서 n8n 워크플로우를 만들 때 따르는 규칙입니다. 사람도 읽을 수 있게 썼습니다. 67일차 규칙과 같고, 여러 Agent를 부르는 라우터용 노드(5절)가 더해졌습니다.

1. 작업 순서 (항상 이 순서)

요청을 읽고, 만들 워크플로우의 입력 · 노드 순서 · 결과 모양을 3~5줄로 먼저 정리해 보여 준다. 업무가 여럿이면 업무 → 담당 Agent 표도 함께 보여 준다.
워크플로우 JSON을 my-work/<이름>.json에 쓴다. 이미 있으면 그 파일을 고친다 (새 파일을 만들지 않는다).
uv run tools/flow.py check my-work/<이름>.json → 오류(✘)가 없을 때까지 고친다.

끝나면 한국어로 짧게 보고한다: 바꾼 노드, check 결과, 그리고 사람이 실행할 명령 두 줄.

uv run tools/flow.py push my-work/<이름>.json
uv run tools/flow.py test cases/<요청에 나온 테스트 파일>.json

push와 test는 사람이 실행해 결과를 확인한다. 사람이 "네가 push·test까지 해"라고 하면 직접 실행해도 된다 (push는 약 10초, n8n이 잠깐 재시작됨).
사람이 실패 보고서(runs/*.json)를 알려 주면 실패한 케이스의 요청·응답을 읽고 원인을 설명한 뒤 고친다. 같은 곳을 3번 고쳐도 실패하면 멈추고 다른 방법을 제안한다.
문서(my-work/*.md)를 써 달라는 요청이면 워크플로우를 만들지 않고 문서만 쓴다.

2. 환경 (바꾸지 말 것)

항목	값
n8n	2.42.6, 65일차 공식 설치 `~/day65-n8n` (Docker 프로젝트 `day65-n8n`, 컨테이너 보통 `day65-n8n-n8n-1`), 브라우저 http://localhost:5678
n8n 켜고 끄기	`~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n`에서 `docker compose start/stop` (사람이 함, Ollama 컨테이너는 없음)
게시된 웹훅 주소	밖에서 `http://localhost:5678/webhook/<path>`, n8n 안에서도 `http://localhost:5678/webhook/<path>` (같은 컨테이너)
OpenAI Credential	id `openAiCourse0001`, name `OpenAI (.env)`, 모델 `gpt-4.1-mini`
다른 Credential	쓰지 않음 (Ollama 등 없음, LLM은 모두 위 OpenAI Credential)
데이터 API	n8n 안에서 `http://data-api:8800`, 터미널에서 `http://localhost:8800` (67일차 `Last3Mon/67/data-api`)

3. 이미 있는 Agent (`agents/`, 고치지 말 것)

라우터는 이 Agent들을 HTTP로 부른다. 내용을 바꾸지 말고 계약(입력 · 결과)만 지킨다.

Agent	파일	웹훅	입력 (요청 본문)	결과
IT 문의 Agent (67일차)	`agents/it-agent.json`	`POST /webhook/it-agent`	`question`, `user` (둘 다 필수, 없으면 400)	`route`(자동 답변·담당자 연결), `answer`, `tools_used`, `sources`
회의록 Agent (66일차)	`agents/meeting-agent.json`	`POST /webhook/meeting-agent`	`title`, `notes` (`notes` 필수, 없으면 400 `{"error": "notes are required"}`)	`route`, `title`, `count`, `summary`, `actions: [{owner, task, due}]`

IT 문의 Agent는 남의 접수 건을 보여 주지 않고 route: 담당자 연결로 돌려준다 (67일차 규칙).
라우터의 요청 본문: message(직원 요청 문장), user(요청한 사람), 회의록이 있으면 title, notes.

4. 워크플로우 파일 규칙

{
  "name": "68 Assistant router (my)",
  "nodes": [ ... ],
  "connections": { ... },
  "settings": { "executionOrder": "v1" }
}

파일 하나에 워크플로우 하나. id는 쓰지 않아도 된다 (push가 파일 이름으로 정한다).
노드 name은 영어로, 워크플로우 안에서 겹치지 않게. 노드마다 type, typeVersion, position: [x, y], parameters가 필요하다.
API 키를 JSON에 쓰지 않는다. LLM 노드는 위 Credential id만 쓴다.
웹훅은 POST, responseMode: "responseNode", 결과는 Respond to Webhook 노드로 보낸다.
요청 본문은 $json.body.message, $json.body.user처럼 body 아래에 있다.

5. 검증된 노드 (n8n 2.42.6에서 실행 확인)

아래 type/typeVersion을 그대로 쓴다. 다른 노드가 필요하면 써도 되지만 flow.py check가 이 n8n에 있는지 확인한다.

Webhook · If · Respond to Webhook

{"name": "Assistant webhook", "type": "n8n-nodes-base.webhook", "typeVersion": 2, "position": [0, 300],
 "parameters": {"httpMethod": "POST", "path": "my-assistant", "responseMode": "responseNode", "options": {}}}

{"name": "Has message?", "type": "n8n-nodes-base.if", "typeVersion": 2.2, "position": [200, 300],
 "parameters": {"conditions": {"options": {"caseSensitive": true, "leftValue": "", "typeValidation": "strict", "version": 2},
   "conditions": [{"id": "c1", "leftValue": "={{ $json.body.message }}", "rightValue": "",
     "operator": {"type": "string", "operation": "notEmpty", "singleValue": true}}], "combinator": "and"}, "options": {}}}

If 출력 0번이 true, 1번이 false. 숫자 비교는 "operator": {"type": "number", "operation": "equals"} (gt, lt도 있음).

{"name": "Send result", "type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook", "typeVersion": 1.1, "position": [2360, 300],
 "parameters": {"respondWith": "json", "responseBody": "={{ $json }}", "options": {}}}

오류 응답: "responseBody": "{ \"error\": \"message is required\" }", "options": {"responseCode": 400}

AI Agent + OpenAI chat model (업무 나누기, Supervisor)

{"name": "Split tasks", "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent", "typeVersion": 3.1, "position": [420, 300],
 "parameters": {"promptType": "define", "text": "={{ $('Assistant webhook').first().json.body.message }}",
   "options": {"systemMessage": "You split one employee message into separate tasks. ... Return only JSON, no code fence: {\"tasks\": [...]}", "maxIterations": 2}}}

{"name": "OpenAI chat model", "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi", "typeVersion": 1.2, "position": [380, 520],
 "parameters": {"model": {"__rl": true, "mode": "id", "value": "gpt-4.1-mini"}, "options": {"temperature": 0}},
 "credentials": {"openAiApi": {"id": "openAiCourse0001", "name": "OpenAI (.env)"}}}

Agent의 결과는 $json.output(글자). JSON을 달라고 해도 글자로 오므로 다음 Code 노드에서 JSON.parse 한다 (앞뒤 ```를 지우고, 실패하면 빈 목록).
returnIntermediateSteps: true면 $json.intermediateSteps에 Tool 호출 기록: [{ "action": { "tool": "Ask_IT_agent", "toolInput": {...} }, "observation": "..." }]. Tool 이름은 노드 이름의 빈칸이 _로 바뀐 것.

Code (JavaScript) · 여러 항목 돌려주기

{"name": "One item per task", "type": "n8n-nodes-base.code", "typeVersion": 2, "position": [880, 300],
 "parameters": {"jsCode": "return $json.tasks.map((task, index) => ({ json: { index: index + 1, ...task } }));"}}

반드시 [{ json: {...} }, ...] 배열을 돌려준다. 항목이 여럿이면 다음 노드는 항목마다 한 번씩 실행된다.
앞 노드는 $('노드 이름').first().json, 같은 항목의 앞 노드 값은 $('노드 이름').item.json.

Switch (업무 유형별로 나누기)

{"name": "Route by type", "type": "n8n-nodes-base.switch", "typeVersion": 3.2, "position": [1080, 300],
 "parameters": {"rules": {"values": [
   {"conditions": {"options": {"caseSensitive": true, "leftValue": "", "typeValidation": "strict", "version": 2},
     "conditions": [{"id": "r-it", "leftValue": "={{ $json.type }}", "rightValue": "it", "operator": {"type": "string", "operation": "equals"}}],
     "combinator": "and"}, "renameOutput": true, "outputKey": "it"},
   {"conditions": {"...": "meeting 같은 모양"}, "renameOutput": true, "outputKey": "meeting"}]}, "options": {}}}

규칙 순서대로 출력 0, 1, 2 …. 연결의 main도 같은 순서의 칸.

HTTP Request (다른 Agent 부르기)

{"name": "Call IT agent", "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4.2, "position": [1300, 100],
 "parameters": {"method": "POST", "url": "http://localhost:5678/webhook/it-agent", "sendBody": true, "specifyBody": "json",
   "jsonBody": "={{ JSON.stringify({ question: $json.text, user: $('Assistant webhook').first().json.body.user }) }}",
   "options": {"timeout": 60000, "response": {"response": {"neverError": true}}}}}

neverError: true가 없으면 부른 Agent가 400·404·500을 돌려줄 때 워크플로우 전체가 멈춘다 (응답 500).
응답 본문이 그대로 다음 노드의 $json이 된다 ($json.route, $json.answer …).

HTTP Request Tool (Supervisor가 Agent를 Tool로 부를 때)

{"name": "Ask IT agent", "type": "n8n-nodes-base.httpRequestTool", "typeVersion": 4.2, "position": [480, 520],
 "parameters": {"toolDescription": "Ask the company IT agent one IT question ... Input: one question in Korean.",
   "method": "POST", "url": "http://localhost:5678/webhook/it-agent", "sendBody": true,
   "bodyParameters": {"parameters": [
     {"name": "question", "value": "={{ $fromAI('question', 'One IT question in Korean', 'string') }}"},
     {"name": "user", "value": "={{ $('Assistant webhook').first().json.body.user }}"}]},
   "options": {"timeout": 60000, "response": {"response": {"neverError": true}}}}}

$fromAI는 LLM이 정하는 값. LLM이 정하면 안 되는 값(요청한 사람, 회의록 원문)은 웹훅 입력에서 표현식으로 가져온다.

Edit Fields (Set) · Merge · Aggregate (결과 모으기)

{"name": "IT result", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 3.4, "position": [1520, 100],
 "parameters": {"assignments": {"assignments": [
   {"id": "a0", "name": "index", "value": "={{ $('Route by type').item.json.index }}", "type": "number"},
   {"id": "a1", "name": "route", "value": "={{ $json.route || '담당자 연결' }}", "type": "string"},
   {"id": "a2", "name": "answer", "value": "={{ $json.answer }}", "type": "string"}]}, "options": {}}}

{"name": "Collect results", "type": "n8n-nodes-base.merge", "typeVersion": 3, "position": [1760, 300], "parameters": {"numberInputs": 3}}

{"name": "All results", "type": "n8n-nodes-base.aggregate", "typeVersion": 1, "position": [1960, 300],
 "parameters": {"aggregate": "aggregateAllItemData", "destinationFieldName": "results", "options": {}}}

Merge는 갈래를 하나로 모은다 (입력 수 = numberInputs, 연결의 index로 몇 번 입력인지 정함). 데이터가 오지 않은 입력이 있어도 동작한다.
Aggregate는 여러 항목을 results 배열 한 항목으로 묶는다. 그 뒤 Code에서 index로 정렬해 답을 만든다.

6. 연결 (`connections`)

{
  "Has message?": {"main": [[{"node": "Split tasks", "type": "main", "index": 0}], [{"node": "Reject empty", "type": "main", "index": 0}]]},
  "OpenAI chat model": {"ai_languageModel": [[{"node": "Split tasks", "type": "ai_languageModel", "index": 0}]]},
  "Route by type": {"main": [[{"node": "Call IT agent", "type": "main", "index": 0}], [{"node": "Call meeting agent", "type": "main", "index": 0}], [{"node": "Other result", "type": "main", "index": 0}]]},
  "IT result": {"main": [[{"node": "Collect results", "type": "main", "index": 0}]]},
  "Meeting result": {"main": [[{"node": "Collect results", "type": "main", "index": 1}]]}
}

키는 보내는 노드 이름, 안의 node는 받는 노드 이름. If·Switch의 main은 출력 순서대로 칸이 나뉜다.
Chat model은 ai_languageModel, Tool은 ai_tool로 Agent에 연결한다 (main 아님).
Merge로 들어가는 연결은 index가 입력 번호 (0, 1, 2 …).

7. 표현식 주의

표현식은 =로 시작한다: "={{ $json.body.message }}". =가 없으면 그냥 글자로 남는다.
{{ }} 안에서 객체를 만들 때 }}가 붙지 않게 띄어 쓴다: "={{ JSON.stringify({ question: $json.text }) }}"
Agent·HTTP 뒤 노드에서 웹훅 입력은 $('Assistant webhook').first().json.body로 읽는다 ($json은 바로 앞 노드 결과).

8. 테스트 파일 (`cases/*.json`)

{
  "webhook": "my-assistant",
  "cases": [
    {"name": "복합 요청", "request": "requests/composite.json",
     "expect": {"status": 200, "equals": {"count": 3, "results.1.agent": "meeting-agent"},
                "contains": {"results.0.answer": ["처리 중"]}, "not_contains": {"reply": ["정우성"]}}},
    {"name": "직접 쓴 요청", "body": {"message": "", "user": "이준호"}, "expect": {"status": 400}},
    {"name": "다른 웹훅으로", "webhook": "it-agent", "body": {"question": "VPN", "user": "이준호"}, "expect": {}}
  ]
}

필드 이름은 점으로 내려간다: results.0.answer = results 첫 항목의 answer.
equals: 값이 같아야 함 · contains: 목록 중 하나라도 들어 있어야 함 (배열·객체는 JSON 글자로 바꿔 찾음) · not_contains: 하나도 없어야 함 · status: HTTP 코드(기본 200)
uv run tools/flow.py test <파일> --repeat 3: LLM 답은 매번 조금씩 다르므로 3번 이상 돌려 본다.
테스트를 통과시키려고 테스트 파일의 기대 결과를 바꾸지 않는다. 기대 결과가 틀렸다고 생각되면 사람에게 묻는다.

9. 하지 말 것

tools/, agents/, requests/, 이 파일(AGENTS.md)을 고치지 않는다 (요청받은 경우만).
이미 있는 Agent의 일을 라우터 안에서 다시 만들지 않는다 (FAQ·접수 현황을 라우터가 직접 조회하지 않는다).
n8n 컨테이너를 지우거나 docker compose down을 하지 않는다. ~/day65-n8n(n8n 설치·비밀값)을 읽거나 고치지 않는다. Credential을 새로 만들지 않는다.
.env나 API 키를 읽어서 출력하지 않는다.

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