소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
N대리비서봇 스터디에서 n8n을 접하며 업무 자동화에 대한 가능성을 보게 되었습니다. 저는 개인적으로 YouTube 자동화에 관심이 많아, 이를 구현하는 첫 단계를 n8n으로 시도해보고 싶었습니다.
최종 목표는 YouTube 콘텐츠를 자동으로 생성하고 업로드하는 워크플로우를 구축하는 것입니다. 그 시작으로, YouTube 영상의 스크립트를 가져와 번역하고, 이를 기반으로 AI 에이전트(챗봇)를 만드는 과정을 진행했습니다. 이 기초 작업을 통해 n8n의 핵심 노드 사용법과 AI 에이전트 연동을 익히고자 했습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
저는 n8n 워크플로우를 구성하기 위해 다음 노드들을 사용하고 활용했습니다.
When clicking 'Execute workflow' (트리거 노드)
워크플로우를 수동으로 실행시키는 시작점 노드입니다.
Youtube Transcript 노드
특정 YouTube 영상의 스크립트(자막)를 가져오는 데 사용했습니다.
AI Agent 노드
AI 챗봇 기능을 구현하는 핵심 노드입니다. 여기에 Google Gemini Chat Model을 연결하여 대화형 챗봇 기능을 구축했습니다.
Chat Model: Google Gemini Chat Model을 연결했습니다.
Memory: 대화 내용을 기억하도록 설정하여 연속적인 대화가 가능하도록 구성했습니다.
Tool: 현재는 별도의 도구를 추가하지 않았지만, 향후 계산기나 검색 기능 등을 추가할 수 있도록 준비했습니다.
위 이미지는 제가 YouTube 스크립트를 가져와 AI Agent를 통해 대화형 챗봇을 만드는 1차 워크플로우입니다.
Youtube Transcript노드를 통해 영상 내용을 가져옵니다.가져온 스크립트를
AI Agent노드로 전달하여 번역 및 요약 등 후속 작업을 처리하도록 했습니다. (현재는 에이전트에서 번역 기능을 수행하도록 프롬프트를 구성했습니다.)이 에이전트는
Google Gemini Chat Model을 기반으로 작동하며, 스크립트 내용에 대해 질문하고 답변할 수 있는 대화형 챗봇으로 기능합니다.
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
n8n의 연결성과 유연성: YouTube의 특정 데이터를 가져와 바로 AI 모델과 연결하여 처리할 수 있다는 n8n의 강력한 연결성을 직접 경험했습니다. 이 워크플로우를 통해 AI Agent 노드를 활용하는 기초적인 방법과 모델(Gemini) 및 메모리 설정의 중요성을 이해했습니다.
단계별 완성의 중요성: 복잡한 자동화도 한 번에 완성하는 것이 아니라,
데이터 가져오기→데이터 처리하기→결과 출력하기와 같이 단계를 나누어 워크플로우를 구성하는 것이 오류를 줄이고 목표를 달성하는 데 효과적임을 배웠습니다.
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
이 기초 워크플로우를 기반으로, 유튜브 자동화의 최종 목표를 달성하기 위해 다음과 같은 업그레이드 단계를 진행할 계획입니다.
콘텐츠 제작 자동화:
번역된 스크립트를 기반으로 AI Agent가 블로그 포스팅 또는 소셜 미디어(인스타그램)용 짧은 콘텐츠를 자동 생성하도록 워크플로우를 확장할 것입니다.
배포 자동화:
생성된 콘텐츠를 블로그에 자동 포스팅하고, 인스타그램에 자동 업로드하는 노드를 추가하여 완전한 배포 자동화 시스템을 구축할 계획입니다.
YouTube 자동화 (최종 목표):
장기적으로는 스크립트에서 추출된 핵심 내용을 기반으로 AI가 영상 요약, 썸네일 아이디어, 스피치 스크립트 등을 생성하고, 이를 영상 제작 툴과 연동하여 YouTube 영상 제작 및 업로드까지 자동화하는 워크플로우를 완성할 것입니다.
