컴퓨터에서 100% 로컬로 실행되는 AI 에이전트

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코드 없이 AI 자동화로 워크플로 극대화

Olama, Postgress, n8n을 사용하여 코드 없이 AI 자동화를 수행하고 워크플로를 극대화하는 방법을 소개합니다.

n8n은 인기 있는 오픈 소스 자동화 도구로 47,000개의 별을 받았습니다. n8n을 사용하여 워크플로를 커스터마이징하고, 에이전트에 메모리를 추가하고, 여러 도구를 통합하고, 로컬에서 실행할 수 있습니다. 코드 없이 인터페이스에서 이와 같은 워크플로를 만들고 채팅봇을 퍼블리싱할 수 있습니다. 질문하면 워크플로를 실행하여 사용 가능한 모든 도구를 활용하고 다음과 같은 깔끔한 기사를 제공할 수 있습니다. 출력은 이 워크플로를 사용하여 작성되었습니다.

이 글에서는 단계별 지침과 함께 AI 에이전트를 설정하고, AI 에이전트에 메모리를 추가하고, 도구를 통합하는 방법을 알려드립니다. 그리고 실제 사례로서 새 검색 에이전트와 도구와 메모리가 있는 블로그 작성 에이전트라는 두 가지 에이전트를 만듭니다. 마지막으로 채팅봇을 만드는 방법도 설명합니다.

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1단계. Olama와 n8n 다운로드

• Olama 다운로드: olama.ai에서 다운로드 및 설치를 클릭합니다.
• Postgress 다운로드: postgresql.org에서 다운로드합니다.
• n8n 실행: Node.js 다운로드가 필요합니다. 터미널에서 npx n8n을 실행합니다.

2단계. 대규모 언어 모델 다운로드

이 워크플로에는 Llama 3.2 대규모 언어 모델이 사용됩니다. 터미널에서 o ll pull llama-3.2를 실행합니다.

3단계. Postgress 설치

Mac 사용자의 경우 Brew를 사용하여 Postgress를 설치합니다. 터미널에서 brew install postgreSQL@14를 실행합니다.

4단계. n8n 시작 및 AI 에이전트 설정

터미널에서 npx n8n을 실행하여 n8n 애플리케이션을 시작합니다. 사용자 인터페이스가 열립니다.
워크플로 추가를 클릭하여 새로운 워크플로를 만듭니다. 고급 AI를 클릭하여 AI 에이전트를 만듭니다.
AI 에이전트에 이름을 지정합니다.
대화 모델로 Olama Llama를 선택합니다.
Llama 3.2를 선택합니다.
워크플로를 저장합니다.

5단계. AI 에이전트에 메모리 추가

AI 에이전트에서 메모리 추가를 클릭합니다.
Postgress 채팅 메모리를 선택합니다.
현재 Postgress 계정에 연결합니다.
컴퓨터의 메모리 구성에 따라 설정을 조정합니다.
연결을 테스트하여 성공하면 저장합니다.

6단계. AI 에이전트에 도구 추가

AI 에이전트에서 도구를 클릭합니다.
기본 도구로 계산기를 선택합니다.
워크플로를 저장합니다.

7단계. 채팅 메시지 추가

워크플로 캔버스로 돌아갑니다.
채팅 메시지 수신 노드를 추가합니다.
Olama 노드를 연결합니다.
Postgress 노드를 연결합니다.
계산기 노드를 연결합니다.

8단계. 에이전트 테스트

AI 에이전트를 더블 클릭하여 테스트 ча트를 엽니다.
테스트하고 결과를 확인합니다.

9단계. 새로운 검색 에이전트 만들기

새 워크플로를 만듭니다.
고급 AI를 클릭하여 AI 에이전트를 만듭니다.
Google 검색 API 도구를 추가합니다.

10단계. 블로그 작성 에이전트 만들기

새 워크플로를 만듭니다.
고급 AI를 클릭하여 AI 에이전트를 만듭니다.
블로그 작성 에이전트에 대한 프롬프트를 정의합니다.

11단계. 워크플로 통합

새 검색 에이전트 출력을 블로그 작성 에이전트 입력에 연결합니다.
워크플로를 저장합니다.

12단계. 채팅봇 퍼블리싱

워크플로 캔버스로 돌아갑니다.
채팅 메시지 노드를 가리킵니다.
채팅 공개를 클릭합니다.
채팅봇 URL을 복사합니다.

13단계. 채팅봇 테스트

URL을 입력하여 채팅봇에 액세스합니다.
채팅봇에 질문을 입력합니다.
출력을 확인합니다.

AI 에이전트를 사용하여 AI 자동화를 수행하고 워크플로를 극대화하는 방법을 이해하셨기를 바랍니다. 이 기술을 다양한 용도로 활용하여 생산성을 향상시키고 새로운 가능성을 탐구하세요.
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