Last Updated on 2025-08-08 by AEIAI.NET

n8n AI Agent 사용 후기: 코딩 대신 ‘대화’로 워크플로우 자동화를 만들다

1인 사업가나 개발자에게 자동화는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 매일 쏟아지는 고객 문의, 주문 처리, 마케팅 데이터 분석까지. 이 모든 것을 수작업으로 처리하다 보면 정작 중요한 제품 개발이나 사업 전략에 쓸 시간이 부족해집니다. 저 역시 구글 시트와 슬랙을 연동하는 단순 반복 작업을 줄이기 위해 n8n을 사용해왔고, 노드(Node)를 끌어다 놓는 것만으로도 충분히 만족스러웠습니다.

그러던 중 n8n에 AI Agent 기능이 추가되었다는 소식을 접했습니다. 자연어로 명령하면 워크플로우를 알아서 만들어준다는 설명에 솔직히 반신반의했습니다. 복잡한 API 연동과 데이터 처리를 정말 ‘대화’로 해결할 수 있을까? “매주 쌓이는 고객 피드백을 AI로 분석해 슬랙에 요약 보고하는” 워크플로우 구축을 목표로 직접 만들어보기로 했습니다.

세 줄 요약

1. n8n의 AI Agent는 자연어 명령만으로 워크플로우의 기본 골격을 약 1분 만에 생성합니다.

2. Claude 3 Sonnet 같은 최신 AI 모델과 연동하여 구글 시트 데이터 분석 및 슬랙 알림 등 복합적인 AI 자동화가 가능했습니다.

3. 단, 계정 인증이나 세부 데이터 매핑 등 약 20%의 수동 설정은 여전히 필요하며, 이는 AI가 사용자의 민감 정보에 접근할 수 없기 때문입니다.

n8n AI Agent 사용법: 대화 한 문장으로 시작하기

기존 방식대로라면 구글 시트 노드, AI 모델 노드, 슬랙 노드를 각각 추가하고 데이터 흐름을 일일이 연결해야 했을 겁니다. 하지만 이번엔 달랐습니다. n8n 캔버스 상단의 ‘AI Agent’ 버튼을 누르고, 제가 만들고 싶은 워크플로우를 문장으로 입력했습니다.

“고객 피드백을 분석해서 슬랙으로 요약 보고해줘.”

이렇게 간단한 프롬프트가 제대로 작동할까 싶었지만, 결과는 꽤 인상적이었습니다. 약 45초가 지나자 화면에 [Google Sheets] → [Anthropic Claude] → [Slack] 순서로 3개의 노드가 나타났습니다. 워크플로우의 기본 뼈대를 정확히 이해하고 구성한 셈입니다.

AI가 생성한 워크플로우는 전체 구조 면에서 80점 이상은 줄 만했습니다. 어떤 서비스(노드)를 사용해야 하는지, 그리고 그들을 어떤 순서로 연결해야 하는지를 정확히 파악했습니다. 특히 제가 별도로 지정하지 않았음에도 AI 모델로 Anthropic의 Claude를 추천한 점이 흥미로웠습니다. 최신 고성능 모델을 기본값으로 제안하는 똑똑함이 엿보였습니다.

AI의 초안, 20%의 수동 작업으로 완성하기

물론 AI가 생성한 워크플로우는 아직 ‘초안’입니다. 각 서비스에 로그인하는 인증(Credentials) 정보가 비어있었고, 구글 시트의 어떤 데이터를 가져와 Claude의 프롬프트에 넣을지, Claude의 답변 중 어떤 부분을 슬랙 메시지로 보낼지에 대한 세부적인 데이터 매핑(Expression)은 수동으로 지정해야 했습니다. AI가 제 구글 계정 암호를 알 수 없으니, 보안상 당연한 절차입니다.

이 기능의 진정한 가치는 바로 이 ‘수정’ 과정에 있었습니다.

첫 시도: 80%의 성공과 20%의 수동 작업

AI가 만들어준 뼈대에 살을 붙이는 작업은 생각보다 간단했습니다. 각 노드를 클릭해 제 계정 정보를 연결하고, 드래그 앤 드롭 방식으로 필요한 데이터를 연결해주니 금세 워크플로우가 완성되었습니다. 기존에 15분 정도 걸렸을 작업이 5분으로 단축됐죠. 코딩 한 줄 없이, 복잡한 API 문서를 뒤지지 않고도 원하는 자동화의 8할을 완성한 것입니다. 나머지 2할은 제 의도를 시스템이 이해하도록 다듬어주는 과정이었습니다.

두 번째 시도: 프롬프트를 더 구체적으로 개선

첫 테스트를 통해 AI Agent가 ‘무엇을(What)’과 ‘어떻게(How)’를 이해한다는 것을 확인했습니다. 이번엔 ‘언제(When)’와 ‘어떤 조건으로(Condition)’를 추가해 프롬프트를 좀 더 구체적으로 다듬어봤습니다.

“매주 월요일 오전 9시에 ‘고객 피드백’ 구글 시트에서 ‘상태’ 열이 ‘미처리’인 행들만 가져와. 그 내용을 Claude로 3줄 요약하고, 그 결과를 ‘고객 VOC’ 슬랙 채널에 포스팅해줘.”

결과는 한층 더 정교해졌습니다. [Schedule Trigger] 노드가 맨 앞에 추가되었고, 구글 시트 노드에는 데이터를 필터링하는 옵션까지 알아서 활성화해주더군요. 물론 세부 값 설정은 여전히 제 몫이었지만, 복잡한 조건이 포함된 워크플로우 설계 시간을 극적으로 줄여주었습니다. 구현의 허들이 낮아지니, 더 다양한 노코드 개발 아이디어를 시도해 볼 용기가 생겼습니다.

AI 생성 방식 vs 수동 구성 방식 비교

n8n, ‘대체재’가 아닌 똑똑한 ‘조수’를 얻다

n8n의 AI Agent를 테스트해 본 제 입장은 ‘기대 이상의 조수, 하지만 아직은 부사수’입니다. 이 기능은 워크플로우 자동화의 전체 과정을 대신해주지 않습니다. 대신, 가장 번거로운 초기 설계와 노드 구성 단계를 거들어주며 개발자의 생산성을 높여주는 훌륭한 개발자 생산성 도구 역할을 톡톡히 해냅니다.

특히 저와 같은 1인 사업가나 비개발자 직군에게는 유연성과 확장성 면에서 훌륭한 자피어 대안으로서 n8n의 매력을 한층 더 높여주는 기능입니다. 복잡한 로직 구현의 부담을 덜어주고, ‘어떤 문제를 어떻게 자동화할 것인가’라는 본질에만 집중하게 만들어주니까요. AI가 그려준 밑그림에 색을 칠하는 경험, 생각보다 훨씬 만족스러웠습니다.