AI 에이전트들이 서로 ‘대화’하며 완성하는 똑똑한 협업의 비밀

---

이 영상은 AI 에이전트 간의 효율적인 통신 방법과 부모-자식 에이전트 아키텍처를 중심으로 설명합니다. 특히, 다중 에이전트 자율 시스템에서 각 에이전트가 독립적으로 작업을 수행하고 결과를 주 에이전트에 전달하는 과정을 구체적으로 다루며, 기존의 반복적 조정 방식과 달리 에이전트 간 실수를 이해하고 수정하는 스마트한 협업 방식을 소개합니다. 벡터 데이터베이스, API 활용 등 실무적 요소도 포함되어 있어 AI 에이전트 구축에 관심 있는 분들에게 유용하며, 관련 심층 코스와 커뮤니티 참여를 통해 실전 경험을 쌓을 수 있는 점도 함께 안내합니다. AI 에이전트 통신과 워크플로우 최적화에 대해 객관적이고 체계적으로 이해하고 싶은 분들께 추천드리는 영상입니다.

 

 

[영상 정보]

 

• 영상 제목: Make Your Agents Communicate Better in n8n (Feedback, Specifying Inputs, Agent Logs)
• 채널명: Nate Herk | AI Automation
• 업로드 날짜: 2025-02-24
• 영상 길이: 17:27

 

[영상에서 사용한 서비스]

 

• - Skool : https://www.skool.com/ai-automation-society-plus/about — n8n과 AI 자동화 관련 커뮤니티 플랫폼
• - Skool : https://www.skool.com/ai-automation-society/about — 무료 워크플로우 공유 및 커뮤니티 플랫폼
• - n8n : https://n8n.partnerlinks.io/22crlu8afq5r — 워크플로우 자동화 및 통합 도구
• - True Horizon AI : https://truehorizon.ai/ — AI 에이전트 비즈니스 도입 상담 서비스
• - YouTube : https://youtu.be/u2Tuu02r7QI — 관련 영상 시청 플랫폼
• - ChatGPT : https://chat.openai.com — 대화형 AI 에이전트 서비스
• - YouTube : https://www.youtube.com — 영상 공유 플랫폼, 단계별 빌드 설명 제공

 

[주요 내용]

 

AI 에이전트들이 서로 효율적으로 소통하며 실수를 바로잡고 협력하는 방법을 다룹니다. 특히 부모-자식 에이전트 구조를 통해 워크플로를 자동화하고, 반복 조정 없이도 만족스러운 결과를 얻는 점이 인상적입니다. 다중 에이전트 시스템의 실용적 활용법을 이해하는 데 도움이 되는 영상입니다.

 

워크플로우에서 자식 에이전트가 데이터를 받아 작업을 수행하고, 완료된 결과를 부모 에이전트로 다시 전달하는 과정을 상세히 설명합니다. 이 과정을 이해하면 AI 에이전트 간 데이터 전송과 협업 방식을 더 효과적으로 개선할 수 있어 실무에 큰 도움이 됩니다.

 

스토리 에이전트가 메인 에이전트와 정보를 주고받으며, 20세 청년 Bob의 일상을 생생하게 만들어내는 과정을 단계별로 보여줍니다. AI 워크플로우가 어떻게 유기적으로 작동하는지 이해하기 쉽게 설명해주는 점이 인상적입니다.

 

사용자 메시지와 시스템 메시지가 어떻게 상호작용하며, JSON 형식으로 대화 트리거가 작동하는지 친절하게 설명합니다. 특히, 20대 캐릭터 ‘Bob’의 스토리를 만드는 과정을 통해 메시지 구조와 역할을 쉽게 이해할 수 있어 실용적입니다.

 

스토리 에이전트 도구는 사용자가 제공한 세부 정보를 바탕으로 제목과 내용을 깔끔하게 생성해 줍니다. 특히, 작업 과정과 로그를 통해 에이전트의 사고 과정을 투명하게 확인할 수 있어 신뢰도가 높고, 플래시 2.0 모델을 활용해 효율적인 스토리 제작이 가능합니다.

 

스토리 에이전트가 사람에 대한 스토리를 만들기 위해 필요한 작업을 이해하고, 제목과 내용을 정확히 출력하기 위해 여러 차례 두뇌를 재검토하는 과정을 보여줍니다. 이 과정에서 도구 연결과 워크플로 호출 방법을 체계적으로 설명해, 데이터 전송과 작업 자동화의 핵심 원리를 쉽게 이해할 수 있습니다.

 

다양한 워크플로우 간 데이터 전송과 자식 에이전트 호출 과정을 단계별로 쉽게 이해할 수 있습니다. 부모 에이전트에서 트리거된 쿼리가 어떻게 자식 에이전트로 전달되고 실행되는지, 그리고 사용자 메시지와 시스템 메시지의 차이점까지 명확하게 설명해 주어 실무에 큰 도움이 됩니다.

 

전문 스토리 작가 역할을 하는 AI 에이전트가 모호한 세부 정보도 활용해 1~2단락의 흥미로운 이야기를 자동 생성하는 과정을 체계적인 워크플로우와 트리거 기반으로 설명합니다.

 

스토리 에이전트 1과 2의 차이점은 입력 스키마를 명확히 정의해, 부모 에이전트가 주인공과 모험 설정을 체계적으로 전달하는 점입니다. 이를 통해 데이터 흐름이 깔끔해지고, JSON 필드로 쿼리가 정확히 전달되어 실행 과정이 한눈에 파악됩니다. AI 워크플로우 설계에 관심 있는 분께 꼭 도움이 될 내용입니다.

 

데이터 유형을 문자열로 설정하고, 부모 에이전트에서 워크플로를 조정해 세 가지 주요 데이터를 효율적으로 전달하는 과정을 상세히 설명합니다. 주인공과 모험 설정을 통해 모델이 쿼리를 기반으로 자동으로 내용을 채우는 방식이 인상적이며, 실무에 바로 적용 가능한 데이터 흐름 관리법을 알 수 있습니다.

 

스토리 에이전트 설정에서 주인공과 모험 매개변수를 정의해, 플로리다에 사는 20세 밥의 크루즈 여행 이야기를 두 단락으로 자연스럽게 구성하는 과정을 친절하게 설명합니다.

 

플로리다 주인공 ‘밥’과 하루 동안 모험을 설정하는 과정을 JSON 데이터로 세밀하게 나누어 관리하는 방법을 보여줍니다. 입력값을 쪼개어 주인공과 모험을 각각 정의하고, 이를 바탕으로 워크플로우가 어떻게 자연스럽게 흐르는지 단계별로 확인할 수 있어 이해하기 쉽습니다. 데이터 기반으로 복잡한 스토리 구성을 체계적으로 다루는 점이 인상적입니다.

 

배경과 주인공만 주어졌을 때 AI 에이전트가 어떻게 반응하는지, 그리고 스토리 세부 정보와 모험 설정 등 필수 매개변수를 빠뜨리면 어떤 오류 메시지가 나오는지 친절하게 설명합니다. 이 과정을 통해 AI 쿼리 작성 시 꼭 필요한 요소들을 구체적으로 이해할 수 있어, 실용적인 활용법을 배우기에 좋습니다.

 

플로리다를 배경으로 20세 주인공 Bob의 모험이 없을 때, 시스템은 매개변수가 없으면 빈 값으로 처리하는 방식을 보여줍니다. 이 과정은 워크플로우 내 자식 에이전트가 어떻게 메시지를 전달하고 확인하는지 구체적으로 설명해, AI 시스템의 매개변수 처리 원리를 이해하는 데 도움을 줍니다.

 

주인공과 설정, 모험 정보를 모두 제공하지 않으면 시스템이 거짓 분기로 처리해 정확한 흐름 파악이 어렵습니다. 이 과정은 워크플로우 내 마지막 노드 출력 확인과 부모 에이전트로의 정보 전달로 이어지며, 전체 스토리 진행에 필수적인 데이터 제공의 중요성을 객관적으로 보여줍니다.

 

에이전트 간 정보 교환과 오류 처리 방식을 구체적으로 설명하며, 오류 발생 시에도 워크플로우를 중단하지 않고 성공과 오류 두 가지 출력 경로로 나누어 유연하게 대응하는 방법을 알려줍니다. 이 접근법은 복잡한 시스템 운영에서 안정성과 효율성을 높이는 데 효과적입니다.

 

오류 발생 시 정확한 원인을 정의하고 JSON 쿼리를 활용해 문제를 체계적으로 해결하는 과정을 상세히 설명합니다. AI 에이전트가 올바른 사용자 메시지를 인식하지 못할 때 어떻게 오류 분기로 넘어가는지, 그리고 이를 테스트하며 문제를 진단하는 방법을 논리적으로 풀어낸 점이 인상적입니다.

 

프롬프트가 지정되지 않아 발생하는 오류 메시지를 실제 예시로 보여주며, JSON 쿼리를 수정하고 테스트하는 과정을 통해 문제를 해결하는 방법을 친절하게 설명합니다. 오류 상황을 직접 확인하고 대응하는 실용적인 팁이 담겨 있어 AI 워크플로우 이해에 큰 도움이 됩니다.

 

에이전트 워크플로에서 쿼리 유무를 지속적으로 검사하며, 오류 발생 시 자동으로 재시도하는 과정을 보여줍니다. 주식 티커 데이터를 받아 차트를 다운로드하고 분석하는 흐름을 통해 안정적인 데이터 처리 방법을 알기 쉽게 설명합니다.

 

주식 티커 입력 시 올바른 형식(AAPL 등)을 사용하지 않으면 API 요청이 오류를 일으킵니다. 잘못된 티커는 ‘잘못된 티커입니다’라는 메시지로 확인 가능하며, 자격 증명 만료나 크레딧 부족과 같은 다른 원인도 함께 점검해야 합니다. 정확한 주식 티커 사용이 API 연동의 핵심입니다.

 

워크플로우에서 오류 발생 시 자동으로 재시도하는 설정 방법을 친절하게 설명합니다. 특히 API 키 문제 같은 상황에서도 중단하지 않고 계속 진행할 수 있어 안정적인 작업 흐름 관리에 큰 도움이 됩니다.

 

메인 에이전트가 잘못된 티커를 반복해서 보내 무한 루프에 빠지는 문제를 방지하려면, 호출 횟수를 3회로 제한하는 카운터 기능을 도입하는 것이 효과적입니다. 이 방법은 불필요한 자원 낭비와 비용 손실을 막아 안정적인 시스템 운영에 큰 도움이 됩니다.

 

관련 링크: 유튜브 바로가기