[AI 워크플로우 플랫폼] n8n의 모든 것

 

n8n이란

n8n(영어로는 n-eight-n이라 부름)은 노드 기반 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. 코딩 없이 GUI를 통해 다양한 서비스와 애플리케이션을 연결하여 자동화 워크플로우를 구축할 수 있습니다. Zapier, Make.com(구 Integromat) 같은 "노코드 자동화 도구"의 오픈소스 버전이며, 기업 내부 시스템에도 자유롭게 적용할 수 있는 점이 큰 장점입니다.

n8n 워크플로우

 

특징

• Self hosting 지원
  • 사용자가 서버에 직접 설치 가능합니다(Node.js 기반). 엄청난 장점이 되겠습니다. 모든 테스트 사용은 셀프 호스팅으로 무료로 사용할 수 있으며 서버 호스팅도 컴퓨팅 서버만 있다면 셀프 호스팅으로 비용을 절감할 수 있지 않을까 싶네요.
• Node 기반 구조
  • 여기서의 Node는 Node.js가 아니라 node-to-node의 노드입니다. 각 기능은 하나의 노드이며 노드들을 연결해 자동화 흐름을 생성합니다.
• 노코드 워크플로우
  • 드래그 엔 드랍 방식을 지원하며 코드 없이 원하는 서비스를 자동화시킬 수 있습니다. 커스텀이 필요한 경우 Javascript로 커스터마이징
• 워크플로우 트리거 방식
  • Webhook, Cron(스케줄), 이벤트 기반 트리거를 지원합니다.

n8n은 다른 툴과 달리 AI 에이전트를 강력하게 지원합니다. 다양한 종류의 LLM과 오픈소스를 통해 무한한 확장성을 갖춘 툴이라고 볼 수 있습니다. 단순한 자동화 툴을 넘어 AI 워크플로우 구축 플랫폼으로 진화하고 있습니다.

 

활용 예시

AI 기능을 단독으로 수행하는 시스템이 아니라, AI를 워크플로우에 통합하는 “오케스트레이션 허브” 역할을 합니다.

요즘 버전에서는 OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Vector DB 등과 네이티브 통합도 제공하고 있습니다. 가능한 AI 활용 예시입니다.

(1) 자동 이메일 응답 생성

• Gmail → 새 이메일 수신 감지
• OpenAI로 내용 요약 → 답변 초안 생성
• 검토 후 자동 발송 또는 Slack에 전송

(2) 고객 Support 자동화

• 웹사이트 문의 → AI로 intent 분류
• → Notion 저장
• → 담당자에게 Slack 알림
• → Zendesk 티켓 생성

(3) 데이터 처리 + AI 분석

• Webhook으로 데이터 수집
• AI로 텍스트 분석(감성분석, 엔티티 추출, 카테고리화)
• PostgreSQL/ElasticSearch 저장 후 시각화

(4) Agent + Action Automation

n8n은 단순 LLM 호출뿐 아니라, LLM이 판단한 결과를 기반으로 실제 액션을 실행할 수 있습니다.

예:

사용자 입력 → AI 판단 "이 메시지는 주문 취소 요청" → Shopify API 연결해 자동 주문 취소

즉, LLM이 단순히 응답하는 수준을 넘어 업무 자동화와 액션 수행까지 연결되는 AI Agent 시스템을 만들 수 있습니다.

 

핵심 개념

n8n을 효과적으로 사용하기 위해 알아야 할 몇 가지 핵심 개념이 있습니다.

1. 워크플로우 (Workflows)
   • 자동화 작업의 전체적인 흐름을 정의하는 캔버스입니다.
   • 하나 이상의 노드(Node)들로 구성되며, 이 노드들이 연결되어 특정 작업을 순차적으로 또는 조건에 따라 수행합니다.
2. 노드 (Nodes)
   • 워크플로우를 구성하는 가장 기본적인 단위입니다.
   • 각 노드는 특정 기능(예: 데이터 읽기, API 호출, 이메일 전송)을 수행합니다.
   • 노드는 크게 세 가지 종류로 나뉩니다.
     • 트리거 노드 (Trigger Nodes): 워크플로우를 시작시키는 노드입니다. (예: 특정 시간에 실행, 웹훅 수신)
     • 일반 노드 (Regular Nodes): 데이터를 가져오거나, 변환하거나, 특정 작업을 수행하는 노드입니다.
     • 코어 노드 (Core Nodes): 분기(IF), 병합(Merge) 등 워크플로우의 흐름을 제어하는 노드입니다.
3. 연결 (Connections)
   • 노드와 노드 사이를 이어주는 선입니다.
   • 데이터가 한 노드에서 다음 노드로 어떻게 전달될지를 결정합니다.
4. 자격 증명 (Credentials)
   • API 키, 사용자 이름, 비밀번호 등 외부 서비스에 접근하기 위한 인증 정보를 안전하게 저장하고 관리하는 기능입니다.
   • 한 번 저장된 자격 증명은 여러 워크플로우에서 재사용할 수 있습니다.
5. 실행 (Executions)
   • 워크플로우가 트리거되어 실제로 실행된 기록입니다.
   • 실행 로그를 통해 각 노드가 어떻게 동작했는지, 데이터가 어떻게 변환되었는지 확인할 수 있어 디버깅에 유용합니다.

 

서비스 비교

항목	n8n	Zapier	Make.com
오픈소스	✔	✖	✖
서버 직접 설치	✔	✖	✖
비용	무료(설치형) / 구독(클라우드)	고가	중간
확장성	매우 뛰어남(JS 커스터마이징 가능)	제한적	중간
AI Agent 자동화	지원	부분 지원	지원
핵심 특징	오픈소스, 셀프 호스팅	간편함, 많은 앱 연동	시각적 시나리오 빌더
주요 타겟	개발자, 엔지니어, 데이터 분석가	마케터, 비개발 직군	기획자, 자동화 전문가

 

 

나의 활용 사례

윤상석 강사님의 AI Agent 강의에서 n8n은 항상 등장하는 Agent 구축 플랫폼입니다. 해당 강의에서는 AI Agent를 처음 구축하는 Begineer에게 n8n을 통해 입문 시키고 있습니다. 아래는 OepnAI(GPT 4.0-mini) 모델(LLM)과 네이버 검색 엔진 도구(Tool)를 연결한 AI Agent입니다.

 

아래와 같이 “선릉역 근처 맛있는 전골집 추천해줘”라고 질문했을 때 네이버 검색 엔진 Tool을 이용하여 블로그 검색 결과를 보여줍니다.

이게 무슨 AI 에이전트냐고 이야기하실 수 있지만, 매우 간단한 버전의 Agent이기는 합니다. 두뇌(LLM)과 바디(Action Tool)을 갖췄기 때문입니다. 여기에 추가적으로 다른 검색 엔진, 특정 데이터 집합 군의 API도 연동하고 여러 개의 Agent들을 연결한다면 훨씬 강력한 에이전트가 될 것입니다.

물론 AI 에이전트를 본격적으로 개발하려면 LangChain, LangGraph도 다뤄야겠죠. 하지만 분명한 것은 n8n은 계속 진화하고 있는 강력한 AI 워크플로우 구축 플랫폼입니다.

 

마무리

개발자이거나 API에 익숙한 사람들, 데이터 분석가들에게 n8n은 더 없이 좋은 선택지가 될 것 같습니다. 내 주변 일상 혹은 업무의 작은 부분 부터 AI Agent를 활용하여 자동화시켜본다면, 작은 성공 경험이 쌓여서 훌륭한 에이전트를 개발하는데 밑거름이 될 것입니다.

 

참고

• https://n8n.io/
•  https://wikidocs.net/290882#_2