소개
17기 문과생도 n8n 박정기 스터디장님의 OT에서 'AI Agent'라는 개념을 처음 접한 이후, 나도 뭔가 만들어보고 싶다는 생각이 들었어요. 단순한 실습을 넘어서 실제 업무에서 써먹을 수 있는 걸 만들고 싶었죠. 그래서 생각한 게 바로 사내 전용 AI 챗봇이었습니다.
단, 아무나 쓰면 안 되니까 인증된 사용자만 접근할 수 있는 Slack을 선택했고, 나중엔 RAG를 붙여 좀 더 똑똑한 에이전트로 발전시킬 구상도 했습니다. 이건 그 첫걸음이었어요 😊
✨ 향후 목표는 이 챗봇에 RAG를 적용해서, 사내 문서를 바탕으로 정확하고 맥락 있는 답변을 줄 수 있는 형태로 확장하는 것입니다.
진행 방법
사용 도구
ChatGPT
프롬프트:
Slack 챗봇을 구성해줘답변에서 Slash Command와 Webhook Trigger를 이용한 n8n 연동법을 알려줬어요.
하지만, Bot Mention 을 통해 요청하고 싶었고, 답변은 쓰레드로 받길 원했어요.
그래서 다른 방법이 없는지 찾기 시작했어요.
n8n Workflow
정말 감탄했습니다. 템플릿 퀄리티가 미쳤어요.
단순한 흐름도뿐만 아니라, 노드별 설정 값까지 바로 확인 가능했습니다.
처음에는 좀 어렵게 느껴졌지만, 계속 보다 보니 무슨 말인지 이해가 되기 시작했고 따라 하기가 쉬워졌습니다.
n8n Docs
Slack 노드는 Trigger 타입과 Action 타입이 각각 있었어요. 각각의 타입 별 동작에 대한 설명이 체계적이고 상세해서, 문서만 보고도 충분히 구현할 수 있었어요.
복잡한 인증 절차도 친절하게 안내되어 있어, 차근차근 진행하면 성공 가능성이 높습니다.
구성 흐름 요약
Slack의 특정 채널에서 사용자가 챗봇을 멘션하여 질문이나 요청을 보냅니다. (
@bot 이 문서 요약해줘같은 형태)n8n의 Slack Trigger 노드가 해당 멘션 메시지를 감지하고, 그 내용을 워크플로우로 전달합니다.
전달받은 메시지는 AI Agent의 Chat Model로 전송되어, 적절한 답변이 생성됩니다.
생성된 답변은 n8n의 Slack Action 노드를 통해, 원래 멘션했던 메시지의 쓰레드로 응답됩니다. (대화 흐름을 유지할 수 있어요!)
테스트 결과
결과와 배운 점
Slack App은 진짜 무궁무진한 가능성을 가진 도구예요. 다만, 처음에는 설정할 게 꽤 많아서 약간 당황할 수도 있어요!
무엇보다 감동적이었던 건, 이전에 봤던 AI 자동화 사례글의 구조가 내 손에서 구현되는 순간이었어요. "이거 그때 봤던 그 구조잖아..!" 라는 깨달음은 정말 짜릿했습니다 😆
그리고 요구사항이 명확하다면 뭐든지 가능하다는 중요한 교훈을 얻었습니다. 막연한 고민보다, 정확한 니즈를 정의하는 것이 자동화의 핵심이라는 걸요.
아쉬웠던 점
아직까지 Slack에서 쓰레 드 기반으로 지속적인 대화 흐름을 유지하는 기능은 완벽하게 구현하지 못했어요. 멘션 → Memory 키를 어떻게 적용해야 쓰레드 안에 대화를 저장할 수 있게 만드는 설정이 필요해 보였어요.
도움 받은 글
17기 문과생도 n8n 박정기 스터디장님
