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기간 14 시간
코스 개요
1일차: 워크플로 및 AI 단계
도입
- 자동화, AI 단계, 에이전트 활용 시점 구분
- n8n의 배경: 클라우드 및 셀프 호스팅, 각 방식이 기업 데이터에 미치는 영향
n8n 기본 개념
- 워크플로, 노드, 트리거, 실행
- 구문 입력 없이 필드 드래그를 통해 노드 간 데이터 이동
- 실행 기록을 읽어 문제를 진단하고 해결
앱 및 데이터 연결
- 웹훅 및 폼 트리거
- 스프레드시트, 이메일, 캘린더 노드
- 외부 서비스용 인증 정보 및 인증
- HTTP 요청 노드 활용 단계별 안내
AI 단계
- 워크플로에 모델 추가
- 안정적인 출력을 위한 프롬프트 작성
- 구조화된 출력 및 부정형성 응답의 자동 교정
- 이메일, 폼, 문서에서 정보 분류 및 추출
결정 및 액션
- If 및 Switch를 활용한 분기 처리
- 승인 단계: 액션 실행 전 담당자 확인 요청
- 결과를 스프레드시트에 기록 및 알림 전송
실습 랩: 첫 엔드투엔드 워크플로
- 수신된 요청부터 분류, 기록, 라우팅된 결과까지
2일차: 에이전트 및 운영
에이전트
- 에이전트의 정의: 모델, 기억력, 도구
- 고정된 워크플로 또는 에이전트 선택 기준
- 에이전트에 기업 문서 및 스프레드시트 접근 권한 부여
액션을 수행하는 에이전트
- 읽기 전용 도구 및 쓰기 전용 도구
- 시스템 프롬프트 규칙: 필수 필드, 허위 데이터 생성 금지, 중복 기록 방지
- 에이전트 고장을 유도하는 테스트를 통한 검증
채널
- 내부 사용을 위한 채팅 인터페이스
- 에이전트를 하나의 메시징 채널과 연결
신뢰성
- 에러 워크플로, 재시도, 알림
- 로그 및 실행 히스토리
- 모델 및 실행 비용 관리
데이터 및 개인정보 보호
- 모델 호출 시 기업 외부로 유출되는 데이터 범위
- 셀프 호스팅 및 로컬 모델: 강사 시연
- IT 또는 법무팀과 검토할 체크리스트
AI를 활용한 워크플로 구축
- AI 어시스턴트를 활용하여 워크플로 초안 작성
- 검토: 각 노드의 기능, 데이터 출처, 데이터 공백 시 처리 방안
최종 프로젝트 및 향후 계획
- 참가자 각자가 자신의 프로세스에 대한 AI 단계 및 에이전트가 포함된 워크플로를 완성하여 발표
- 유지보수 계획 및 다음 자동화 후보 선정
산출물: AI 단계, 기업 데이터와 연결된 에이전트, 에러 처리, 검토 체크리스트가 포함된 작동 가능한 워크플로.
요건
- 프로그래밍 경험 불필요
- 웹 애플리케이션 및 스프레드시트 사용에 익숙함
- 자신의 업무에서 반복되는 프로세스에 대한 명확한 이해
대상 독자층
- 비즈니스, 운영, 고객 응대 담당 전문가
- 팀 리더 및 프로세스 소유자
- 기업 데이터를 기반으로 자동화 및 AI 에이전트를 구축하려는 비개발자
회원 평가 (3)
강사는 인내심이 많고 매우 도움이 됩니다. 그는 해당 주제에 대해 잘 알고 있습니다.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
코스 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
기계 번역됨
지식과 실습의 좋은 조합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI for Enterprise Applications
기계 번역됨
이론과 실습, 고수준 관점과 저수준 관점의 혼합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
기계 번역됨
