1. 나만의 AI 비서 만들기: 핵심 원리와 구성 요소 [0]

thumbnail 반복되는 업무를 자동화하는 나만의 AI 비서는 생각하는 브레인, 기억하는 메모리, 행동하는 툴이라는 세 가지 핵심 요소의 조합으로 만들어진다.

1.1. AI 비서의 세 가지 핵심 요소 [12]

  1. 브레인 (AI 모델): GPT나 Gemini와 같이 사용자의 요청을 이해하고 처리 방법을 고민하는 역할을 한다. [13]
  2. 메모리: 대화 내용을 기억하여 맥락을 파악하는 데 도움을 준다. 여기서는 심플 메모리를 사용했지만, 실제 업무 환경에 따라 MongoDB나 Redis와 같은 다른 데이터베이스를 사용할 수도 있다. [15]
  3. 툴 (도구): Google Sheets나 Tavily와 같이 정보를 검색하고 기록하며 실제 행동을 수행하는 도구이다. [18]

1.2. n8n을 활용한 AI 비서 워크플로우 구성 [19]

  1. 목표: n8n이라는 도구를 사용하여 앞서 설명한 세 가지 핵심 요소를 연결하여 나만의 AI 비서를 만드는 것이다. [19]
  2. 워크플로우 구조: 워크플로우는 크게 요청 사항 수집, 내용 이해 및 분석, 전송의 세 단계로 나눌 수 있다. [20]
  3. 자료 공유: 전체 워크플로우는 무료로 공유되며, 영상 더 보기란에서 받을 수 있다. [23]

2. AI 비서 워크플로우 상세 구현 [25]

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2.1. 메일 수신 및 트리거 설정 [25]

  1. Gmail 트리거: Gmail로 메일을 받았을 때 워크플로우가 실행되도록 Gmail 트리거를 사용한다. [26]
    1. 특정 라벨이 붙은 메일만 트리거되도록 설정할 수 있다. 예를 들어 '분석 요청'이라는 라벨이 붙은 메일을 받았을 때 워크플로우가 실행된다. [30]
  2. 다른 메일 서비스 연동: Gmail 외에 네이버 메일 등 다른 이메일 서비스도 IMAP 설정을 통해 연동하여 동일한 역할을 수행하게 할 수 있다. [36]
  3. 메일 정보 정제: 메일을 수신한 후에는 발신자, 수신자, 본문 텍스트 등 필요한 정보를 정제한다. [42]

2.2. AI 에이전트 구성 및 툴 활용 [43]

  1. AI 에이전트 노드: 앞서 준비한 정보들을 조합하여 AI 에이전트 노드를 구성한다. [44]
  2. AI 에이전트 설정:
    1. 브레인: Gemini 모델을 사용한다. [46]
    2. 메모리: 심플 메모리를 사용한다. [47]
    3. 툴: Google Sheets와 Tavily를 활용한다. [50]
  3. Google Sheets 활용:
    1. 임의로 생성된 9월부터 11월까지의 서비스 데이터를 Google Sheets에 넣어두고, AI 에이전트가 이 데이터를 분석하도록 한다. [51]
  4. Tavily (검색 도구) 활용:
    1. 고정된 데이터만으로는 실제 이벤트나 이슈를 파악하기 어렵기 때문에, 외부 정보를 검색할 수 있는 Tavily 툴을 추가한다. [53]
    2. Tavily 사용을 위해서는 소셜 로그인을 하고 API 키를 발급받아 사용한다. [55]
    3. API 테스트: 실제 툴에서 사용하기 전에 HTTP Request 노드를 사용하여 API가 정상적으로 작동하는지 테스트하는 것을 추천한다. [59]
    4. API 인증 및 쿼리: Tavily API는 계정 인증 키와 검색할 내용(쿼리)을 필요로 한다. [64]
    5. 검색 결과 활용: Tavily 검색 결과에는 관련성 점수(Score)가 포함되어 있어, 검색 내용의 신뢰도를 파악하는 데 도움을 준다. 이 결과를 바탕으로 보고서를 작성한다. [75]
  5. Tavily 선택 이유: Tavily는 LLM에 특화된 검색 도구이며, 월 1,000회 무료 사용이 가능하여 Surf AI (월 100회 무료)보다 유리하다. [81]

2.3. AI 에이전트 활용 팁 [87]

  1. 명확한 프롬프트 작성: AI 에이전트가 프롬프트가 모호하면 툴을 사용하지 않고 넘어갈 확률이 높으므로, 프롬프트 엔지니어링이 중요하다. [88]
  2. 툴 사용 명시: 프롬프트 내에서 Google Sheets 조회, 외부 이벤트 검색 등 툴의 사용 목적을 구체적으로 명시해야 한다. [92]
  3. 응답 형식 지정: AI 에이전트가 특정 형식으로 답변하도록 유도하면 툴을 더 효과적으로 활용할 수 있다. [95]

2.4. 보고서 작성 및 전송 [97]

  1. 보고서 생성: AI 에이전트가 생성한 텍스트를 HTML 형식의 보고서로 보기 좋게 만든다. [99]
  2. 메일 전송 및 확인: 작성된 보고서를 메일로 전송하고, 메일을 읽음 처리까지 진행한다. [101]
  3. 실제 보고서 예시:
    1. 월간 데이터 리포트 추출 기간, 생성 일자, 보고서 제목(예: 2025년 10월 채널 카테고리별 성과 요약)이 명시된다. [105]
    2. 핵심 지표(총 노출수, 전환율 등) 요약, 로우 데이터, 주요 인사이트, 데이터 검증 결과(이상 데이터 발견 및 파이프라인 정합성 확보 요청 등)가 포함된다. [109]
    3. 외부 프로모션 영향 분석 결과(최근 행사 일정 및 영향 분석)도 제공된다. [117]
    4. 데이터 출처와 참고 사항까지 모두 정리된다. [122]
  4. 업무 효율 증대: n8n을 통해 사람의 개입 없이 이러한 보고서를 자동으로 생성하고 전송함으로써 엄청난 업무 효율을 기대할 수 있다. [123]

3. AI 비서 구축의 의의 및 마무리 [124]

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3.1. AI 비서 구축의 가치 [124]

  1. 반복 업무 감소: n8n을 통해 메일을 읽고 AI 에이전트를 활용하여 보고서를 전송하는 AI 비서를 구축함으로써 반복적인 업무를 줄일 수 있다. [124]
  2. 중요 업무 집중: AI 비서 개념을 활용하면 반복 업무를 줄이고 더 중요한 일에 집중할 수 있다. [126]
  3. 쉬운 접근성: 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 각 노드의 역할을 이해하면 누구나 쉽게 만들 수 있다. [125]

3.2. 성공적인 AI 비서 구축을 위한 조언 [127]

  1. 프롬프트 작성: 항상 프롬프트를 꼼꼼하게 작성해야 한다. [127]
  2. 테스트: 많은 테스트를 통해 AI 비서의 성능을 최적화해야 한다. [127]

3.3. 마무리 [128]

  1. 직접 시도: 독자들도 직접 AI 비서를 만들어 볼 것을 권장한다. [128]
  2. 감사 인사: 시청에 대한 감사 인사를 전한다. [129]