n8n + Google Gemini로 AI 에이전트 구현하기 — 초보자용 상세 가이드

작성자: 지식인 질문답변 생성기 • 카테고리: AI 자동화 • 퍼머링크: /n8n-gemini-agent-guide

개괄(서론) — 왜 Google Gemini와 n8n인가? 🤖✨

요약: Google의 Gemini는 텍스트·멀티모달 생성, 함수 호출(function calling), 장기 컨텍스트 등 실무형 기능을 갖춘 LLM이며, n8n은 시각적 워크플로우로 다양한 서비스(메일, 시트, HTTP 등)를 연결해 에이전트를 손쉽게 만들 수 있습니다. 따라서 Gemini의 강력한 '두뇌'와 n8n의 '도구 연결력'을 합치면 코드 적은(또는 없는) 상태로도 실전형 자동화 에이전트를 빠르게 프로토타입하고 운영할 수 있습니다. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

이 글은 (1) 핵심 개념 요약(표), (2) 단계별 구현 체크리스트·흐름도, (3) n8n에서의 구체 세팅(예: HTTP Request / Gemini 통합 노드 예제), (4) 사례 두 건, (5) 보안·운영 팁, (6) 요약·피드백 그래프로 구성됩니다. 필요하시면 즉시 n8n 워크플로우 JSON도 만들어 드립니다.

기·승 (도입 & 전개)

핵심 개념 표 (한눈에 보기) 🧭

구성요소	역할	n8n에서의 구현
두뇌 (Brain)	추론·요약·함수 호출	Google Gemini 노드 또는 HTTP Request → Gemini REST/SDK 호출(GenerateContent).
감각 (Sensors)	외부 데이터 수집(뉴스, API, 이메일)	HTTP Request / RSS / Gmail / SERP API 노드
기억 (Memory)	보낸 기록·대화 컨텍스트 저장	Google Sheets / PostgreSQL / Airtable 등 데이터베이스 노드
도구 (Actuators)	행동(메일발송, CRM 업데이트)	Gmail, Slack, HTTP Request, Google Sheets 노드

참고: Gemini API는 REST 및 여러 공식 SDK(파이썬, JS 등)를 제공하며, n8n은 공식 통합 또는 HTTP Request를 통해 Gemini와 연동할 수 있습니다. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

단계별 체크리스트 (기 → 승) ✅

• 🔹 목표 정의: 에이전트의 1가지 핵심 목적을 정한다(예: 매일 요약 전송).
• 🔹 계정/키 준비: Google AI Studio(또는 Vertex AI)에서 Gemini API 키 발급. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
• 🔹 n8n 환경 준비: n8n 계정 또는 자체 호스팅, 필요한 크레덴셜 추가.
• 🔹 간단 프로토타입: 수동 트리거로 Gemini 호출 테스트.
• 🔹 메모리 설계: 중복 방지·전송 로그 저장 위치 결정.

간단 흐름도 — 초기 워크플로우 (기 → 승)

참고 템플릿: n8n은 Gemini용 미리 만들어진 워크플로우 템플릿을 제공합니다(불러와서 키만 넣고 실행 가능). :contentReference[oaicite:4]{index=4}

둘째 글 — 기·승·전·결 (완전 구현 가이드)

기 — 문제 정의와 핵심 요구사항

예제 목표: 매일 아침 07:30에 특정 도시의 날씨 요약 + 긍정적 뉴스 2건을 자동으로 생성해 구독자에게 이메일로 보내는 에이전트를 만든다.

핵심 성공 지표: 전송 성공률, 중복율(중복 기사 재전송 방지), LLM 응답 적합도(사용자 클릭률) 등.

승 — 자세한 워크플로우 설계 및 n8n 세팅

1. 트리거: Cron Trigger — 매일 07:30 (n8n Cron 노드)
2. 데이터 수집: OpenWeatherMap(API)로 기상 데이터 수집 → News API(또는 SERP API)로 최근 뉴스 검색
3. 중복 필터: Google Sheets에서 최근 전송 URL 검사 → 신규 기사만 선택
4. LLM 호출 (Gemini): n8n의 Google Gemini 통합 노드 사용 또는 HTTP Request 노드로 Gemini REST 호출. (예: generateContent). :contentReference[oaicite:5]{index=5}
5. 함수 호출(Function Calling): 복잡한 작업(예: 기사 메타데이터 추출)을 Gemini의 함수 호출 기능으로 구조화된 JSON으로 받아 처리. (참고: Google의 function calling 가이드). :contentReference[oaicite:6]{index=6}
6. 포맷·후처리: AI 응답을 마크다운/HTML로 포맷 → 사용자 이메일 템플릿 생성
7. 전송 & 기록: Gmail 노드로 발송 → Google Sheets에 전송 로그(타임스탬프·기사 URL) 기록

n8n에서 Gemini 호출 예시 (HTTP Request 노드 설정)

아래 예시는 n8n의 HTTP Request 노드에서 직접 Gemini REST를 호출하는 최소 예시(cURL 기반 REST와 동일한 요청)를 보여줍니다. (문서의 REST 예시 참조) :contentReference[oaicite:7]{index=7}

POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent
Headers:
  Content-Type: application/json
  x-goog-api-key: {{GEMINI_API_KEY}}   // 또는 쿼리 ?key=API_KEY 로도 가능

Body (raw JSON):
{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        { "text": "San Francisco의 오늘 날씨 한 줄 요약과 최근 24시간의 긍정적 뉴스 2건을 1문장 요약과 원문 링크 포함해 마크다운으로 작성해줘." }
      ]
    }
  ],
  "generation_config": {
    "max_output_tokens": 400
  }
}
      

팁: n8n의 Google Gemini 전용 노드를 사용하면 인증·키 관리를 더 편리하게 할 수 있습니다. n8n 공식 통합 문서를 참고하세요. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

전 — 가드레일(안전)과 비용·성능 고려

• 안전·콘텐츠 정책: Gemini의 사용 정책과 안전 설정(safetySettings)을 요청에 포함해 불허 콘텐츠 생성을 방지하세요. :contentReference[oaicite:9]{index=9}
• 토큰·비용 최적화: 응답 길이 제한, thinking budget 조정(느린 'thinking' 기능 끄기)으로 비용·지연 최소화. :contentReference[oaicite:10]{index=10}
• 재시도·Rate Limit: 외부 API 호출 실패 시 백오프(retry) 로직을 설계.
• 보안: API 키는 n8n Credentials(환경 변수)로 저장하고, 로그에 민감정보가 남지 않도록 필터링.

결 — 배포·모니터링·학습 루프

배포 후에는 매일 실행 로그를 수집해(성공·실패·응답시간) 모니터링 대시보드를 운영하세요. 또한 Google Sheets에 '보낸 기사'를 저장해 중복을 방지하고, 주간 성능(열람·클릭률)을 보고해 프롬프트·필터·데이터 소스 개선에 반영합니다.

프롬프트(시스템/유저) & 프롬프트 엔지니어링 예시

System Prompt:
You are a concise morning newsletter assistant.
- Goal: Provide a one-line weather summary for {{city}} and 2 positive news items (headline + 1-sentence summary + source URL).
- Format: Markdown mini-email. Use neutral tone, avoid speculation.
- Constraint: Check 'sent_log' sheet; skip URLs already sent.

User Prompt:
"오늘 날짜 기준으로 {{city}}의 날씨 요약과 지난 24시간 내 긍정적 뉴스 2건을 마크다운으로 작성해줘."
      

프롬프트에 '체크리스트'나 '출력 JSON 스키마'를 명시하면 Function Calling으로 구조화된 응답(예: [{"title":"", "summary":"", "url":""}, ...])을 받을 수 있어 후처리가 쉬워집니다. :contentReference[oaicite:11]{index=11}

테스트 & 디버깅 체크리스트

• ✅ 수동 실행으로 각 노드 출력(특히 Gemini 응답) 확인
• ✅ 중복 필터(시트 조회) 작동 확인
• ✅ 실패 시 Slack/메일 알림 수신 테스트
• ✅ 비용: 하루/주 단위 요청량 기반 시뮬레이션

사례 연구 (Case Studies) — 구체 예시 2개 📚

사례 1: 콘텐츠 큐레이터 에이전트

목표: 지정 키워드 기반으로 유익한 블로그·뉴스를 매일 자동 큐레이션해 편집자에게 전달.

구현: n8n Cron → SERP API로 키워드 검색 → Gemini에 요약·카테고리 요청(Function Calling으로 JSON 반환) → Google Sheets에 저장 → 편집자에게 이메일.

성과: 편집자 조사시간 70% 감소, 콘텐츠 아이디어 발굴 가속화.

사례 2: 고객지원 AI 에이전트 (Inbound 자동화)

목표: 이메일로 들어온 FAQ성 문의를 분류하고, 자주 묻는 질문은 자동응답, 복잡한 케이스는 티켓 생성.

구현: Gmail 트리거 → Gemini로 분류(감정·우선순위) → 단순 문의는 템플릿 응답(자동 발송), 복잡한 케이스는 CRM에 티켓 생성 → 로그 기록.

성과: 1차 처리 자동화로 평균 응답시간 단축, 고객 만족도 개선.

운영 팁 요약

• 작게 시작(한 가지 목적), 로그 기록을 필수로
• Function Calling을 활용해 구조화된 응답을 받아 후처리 자동화
• 비용-성능 밸런스: 모델·토큰 수 조절

핵심 요약 & 피드백 그래프 ✅

핵심 요약

• Gemini는 함수 호출, 멀티모달, REST/SDK 모두 지원하는 강력한 LLM입니다. :contentReference[oaicite:12]{index=12}
• n8n은 Gemini 통합 또는 HTTP Request로 연결해 에이전트를 시각적 워크플로우로 구성할 수 있습니다. :contentReference[oaicite:13]{index=13}
• 작게 시작하고(핵심 목적 1개), 메모리/중복필터/가드레일을 설계하세요.

피드백 그래프 (초기 준비도)