28. 학습의 단계_n8n - 8일차 - (완강)
1단계. 학습의 단계
1. AWS Bedrock
첫번째 강의) Building Multi-Agentic AI Workflows on AWS Bedrock: 수강완료 (2025/4/13~04/16)
두번째 강의) Learn Agentic AI Basics, Amazon Bedrock Multi-Agent Framework (2025/4/29~06/11)
2. N8N
I. 강의 선택의 이유 / 수강 전 기대하는 부분
(중략)
이번 강의는 개념을 많이 알아보고 깨우치는 강의가 되기 보다는, "어? 그럼 이런것도 만들 수 있겠네? 어, 이거 만들어보고 싶다"라는 생각이 계속 드는 강의가 되기를 희망한다. 강의 완강까지 시간이 다소 걸려도 된다. 강의를 듣다가 배운 내용을 십분 활용하여 수강 중간에라도 toy project를 시도해보면 좋겠다.
II. 수업내용
1일차(25/6/11): Rapid API, n8n(rapid api, chat gpt api, firecrawl api)
1) 2강. "난생 첫 API 호출!" - API로 진짜 AI를 경험하다
2) 3강. "API라는 신세계" - 다양한 AI 활용 및 기초 구조
2일차(25/6/12~13): AI 챗봇, Tool 연동, 혼자서 두 개 에이전트를 만들어서 피드백 루프 구성 중.
3일차(25/6/20): 피드백 루프 구성 시도 후, 다시 강의 내용으로 복귀함. (네이버 API, claude API 연결)
3) 4강. "AI 에이전트, 1분 컷?" - 나만의 AI 비서 만들기
4일차(25/6/22~24): 5강 시작
4) 5강. "AI 에이전트 실사례" - 음성부터 텔레그램까지 손쉽게 연동
5일차(25/6/25~7/8)
5) 6강. "대규모 자동화의 힘" - 꿈꾸던 실전 데이터 수집과 처리
6) 7강. "워크플로우로 인터넷 정보 수집" - N8N 템플릿 활용 및 비즈니스 기획
6일차(25/7/8)
7) 8강. "정보의 정리정돈" - IDE 활용과 프롬프트 관리
8) 9강. "AI, 판단을 부탁해!" - AI 기반 의사결정 시스템
7일차(25/7/9)
9) 10강. "나만의 API 만들기" - Workflow 와 Webhook 활용
10) 11강. "우리 팀" - Workflow 와 Webhook 활용
11) 12강. "우리 팀 지식창고 구축" - 벡터 임베딩 실습
8일차(25/7/10)
드디어 n8n의 마지막 강의다. 현재까지의 강의 내용도 매우 만족한다. 다만 중간부터는 학습 진도를 위해 제시된 예시들을 직접 실행해보지 못해 아쉬움이 있다. 특히 SQL 쿼리 작성하는 부분에 대해서는, 완강을 한 이후라도 한 번 복습하며 예제를 따라해봐야겠고, 또 강의 중에 소개해주신 Template 들도 한 번 쭉 검색하며, 어떤 예제들이 존재하는지, 어떻게 응용할 수 있을지 생각해보려 한다.
12) 13강. "우리 팀 전용 슈퍼 채팅앱" - AI 서비스 배포와 운영
클라우드 컴퓨팅을 통해서 별도의 가상서버를 구축하고 배포까지 하는 과정에 대한 강의다. 기존에 클라우드 서버를 띄운다고 하면 AWS, Azure 등을 떠올리기 쉬운데, 이번 강의에서는 digitalocean을 통해 진행한다. (AWS에 비해 디지털오션이 소규모 개발이나 서비스 운영에는 더 적합하다고 한다. 비용적으로도, 기술적 편의성 편에서도 그렇다. 다만 고급 기능이나 스케일링 기능은 AWS가 훨씬 고도화되어 있어서, 대규모 서비스 개발 및 운영 시에는 AWS가 훨씬 더 적합하다.)
생성한 가상서버 접속하는 두 가지 방법이 있다. 하나는 디지털오션 페이지 내에서 '콘솔'을 클릭하여 접속하는 방법이고, 이 경우 별도의 페이지가 뜬다.
다른 방법은 Cursor에서 Terminal로 접속하여 ssh root@ 형태로 접속하는 방법이다.
(*이미지 캡쳐본에 IP주소가 노출되어 있는 관계로 캡쳐 이미지들을 삭제하였다.)
디지털오션에 띄운 가상서버에 Open Web UI 라는 Docker를 설치함으로써, 해당 IP로 웹에 접속할 수 있게 되었다.
아래는 이렇게 구현한 n8n 챗봇 트리거다. 아주 단순하게 작동하는 서비스지만,
1) 가상서버 및 도커를 설치하고
2) 오픈웹UI에 n8n 기능을 설치한 후
3) 나의 n8n 워크플로우와 연동한 결과
라는 점에서 무척 의미있는 예제다.
13) 14강. "이제부턴 html을 쉽게 만들자" - AI로 간단한 웹사이트는 직접 구현하기
이 부분은 Cursor를 통해 프롬프트 기반으로 HTML 문서를 바로 만들고 자연어 기반으로 수정할 수 있다는 부분, 그리고 이렇게 작성된 HTML을 Live Server 라는 커서 내 Extension을 통해 실시간으로 업데이트하여 볼 수 있다는 내용이다.
특별히 흥미로웠던 부분은 Cursor 내 Live Server Extension 만으로는 로컬 환경에서 밖에 볼 수 없는 프론트 화면을, n8n의 간단한 워크플로우 구현 및 n8n 워크플로우의 Production 배포를 통해 외부 접속이 가능하도록 만든 부분이다.
14) 15강. "가장 가치 있던 프로젝트들" - AI로 만드는 쉽고 고부가가치 높은 제안들 및 조언
마지막 강의는 강사님의 제안과 조언이다. 핵심은 이번 강의를 통해 배운 내용을 학습으로 끝내지 말고, 실제 기업 환경에 적극적으로 적용하고 이로써 높은 부가가치를 창출하여 수익화해보라는 제언이다.
먼저 고객을 찾아야 한다고 제안해주셨다. 기업들을 컨택하게 되면 걔중 많은 경우에 AI 접목에 관한 니즈를 전혀 느끼지 못할 수 있으며 이때 낙담하지 말고, 니즈가 있는 고객 발굴을 위해 노력하라는 조언을 해주었다. 많은 영업자, 또는 서비스 제공자들이 하는 실수 중 하나가, 니즈를 느끼지 못하는 잠재고객층에게 자신의 서비스의 장점을 지속적으로 어필하고, 그들을 설득하려 한다는 것이다. 이렇게 되다보면, 내 서비스의 핵심이 아닌 곁가지의 내용들을 자꾸 덧붙여 설명하기 쉽고, 이 과정에서 점차 세일즈는 산으로 간다는 것이다.
강사 님이 예를 드신 '전기차 영업'의 관점에서 보면, "제가 판매하는 전기차는 ~~ 이러 이러한 제품이에요!"라고 끝나는 것이 아니라 "큰 화면으로 게임도 할 수 있어요.", "캠핑가서 밥도 지어먹을 수 있어요."와 같이 제품의 핵심이 기능이 아닌 곁가지 내용들을 설명하게 되기 쉽다는 것이다. 이로 인해 잠재고객은 '전기차'가 왜 좋은지에 관해 점점 더 헷갈려하게 된다.
이로써 n8n의 모든 강의를 마쳤다. 특별히 SQL 쿼리 작성 부분이 포함된 강의 내용은, 다시 한번 복습하며 예제를 수행해보려 한다. 복습을 마치고 이제 toy project를 구성하고자 한다.
(P.S.) 본래 학습의 단계에서, n8n 후속으로 Claude MCP를 곧바로 수강하려 하였는데, MCP를 곧장 듣기보다는 최소 1개 이상의 toy project를 구성해보려 한다. 토이 프로젝트 부분은 별도의 포스팅으로 올리겠다.
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