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68일차 개념 정리 · LLM · Tool · Agent · 라우터 · Supervisor

• 관련 강의: 2단계 · Multi-Agent 설계 · 실습: Lab 02 · 노드 규칙: AGENTS.md 3 · 5절
• 오늘 개념은 질문 하나로 나뉩니다: "다음에 어디로 갈지 누가 정하나?" 정해진 흐름(규칙)이 정하면 라우터, LLM이 정하면 Agent / Supervisor입니다.

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	LLM이 "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 Request로 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)	LLM이 어느 Agent를 몇 번 부를지 정함	Lab 02 과제 my-supervisor

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 tasks는 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 agent와 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. 그림으로

라우터 (정해진 흐름)

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)

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"]]

4. 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

5. 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.