(2편) 슬랙에서 뉴스도 대화도! 세 가지 AI Agent로 만들어 본 작은 자동화 실험 ⚙️

소개

이 글은 (1편) 반복 업무 탈출! n8n + AI로 만드는 뉴스 자동화 시스템에 이어지는 두 번째 이야기입니다. 1편에서는 Slack 메시지를 트리거로 받아 단일 AI Agent와 코드 노드를 통해 관련 뉴스를 검색해주는 기본 봇을 만들었습니다. 하지만 이 방식에는 확장성과 유지보수 측면에서 아쉬움이 있었습니다.

AI Agent 워크플로우 초기화면

(작동은 한다. 하지만...
무슨 내용이 들어있는지 알 수 없는 Code 노드에 뉴스 요청만 처리 가능하던 시절.)

이번 2편에서는 코드 노드 없이, n8n의 Filter / Switch / AI Agent 노드만으로 구성한 더 정교한 뉴스 탐지 시스템을 소개합니다.
유저가 Slack에 남긴 메시지에 따라, 뉴스 요청인지 일반 대화인지 판단하여 자동으로 적절하게 응답하는 슬랙봇을 만들었어요. 🎯

핵심은 뉴스 요청을 처리하는 기본 기능에 더해, 일반적인 대화도 가능한 유연한 대응력을 갖췄다는 점입니다!

진행 방법

사용한 도구

n8n (워크플로우 자동화 플랫폼)
Slack Trigger 노드 (메시지 수신)
Filter / Switch 노드 (조건 분기)
AI Agent 노드 x3 (각기 다른 역할)
Simple Memory / SerpAPI / Structured Output Parser

전체 구조 요약

Slack 메시지 수신
Filter 노드에서 필터링 조건 적용
- 사람이 보낸 메시지만 처리 (봇의 응답은 무시)
AI Agent1이 유저의 요청이 일반 대화인지, 뉴스 요청인지 문맥을 판단함
Switch 노드를 통해 요청 타입에 따라 라우팅:
- 일반 대화 ➝ AI Agent2
- 뉴스 요청 ➝ AI Agent3 (키워드 추출)
각각의 AI Agent가 OpenAI 모델과 상호작용하여 결과 생성
Slack 채널로 결과 전송

AI Agent 역할 분담

AI Agent1 - 모드 분류용: 유저 메시지를 받아 '뉴스 요청'인지 '일반 대화'인지 문맥에 따라 판단하여 Switch 분기로 전달합니다.
AI Agent2 - 일반 대화 대응: 일반적인 대화에 응답합니다. OpenAI + Simple Memory + SerpAPI를 활용해 사용자 맥락을 반영한 RAG 방식 응답이 가능하게 구성했습니다.
AI Agent3 - 키워드 추출용: 뉴스 요청 메시지에서 뉴스레터를 만들기 위한 뉴스키워드를 추출합니다. Structured Output Parser2를 연결하여 형식에 맞는 출력 결과를 생성합니다.

결과와 배운 점

이번 워크플로우 개선을 통해 단순한 뉴스 응답 기능을 넘어서, 유저의 맥락에 맞춰 더 유연하고 직관적인 대화형 봇을 만들 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었습니다. 특히 코드 노드를 제거하고 n8n의 기본 노드만으로도 충분히 복잡한 흐름을 구성할 수 있다는 점이 인상적이었어요.

무엇보다도 Agent의 역할을 명확히 나누니 디버깅도 쉬워지고, 향후 기능 추가에도 유리하겠다는 확신이 들었습니다.

개선된 점

Code 노드 제거로 더 순수한 노코드 구현 완성
뉴스와 일반 대화 분기를 통해 AI 모델이 다양한 요청을 처리함 (확장성의 가능성을 보게됨)
각 Agent 역할 명확화로 유지보수 용이성 증가

시행착오

초기에는 Output Parser 설정이 누락되어 형식 오류가 발생했음
Filter/Switch의 순서와 조건 분기 테스트에 다소 시간이 소요됨

다음 계획

AI Agent에 페르소나 적용: 단순 뉴스 제공을 넘어서 보다 자연스럽고 친근한 대화형 응답이 가능하도록 업그레이드할 예정입니다.
Slack 외에 Discord, Telegram 등 확장 고려: Slack과 Telegram에서 실용적인 챗봇으로 활용되도록 다듬어갈 계획이에요.
n8n + MCP + 커서 기반 구조를 활용한 자동 시장조사 봇 개발: 예를 들어, 특정 키워드나 관심 주제를 입력하면 관련 트렌드 뉴스, SNS 반응, 기업 정보 등을 종합해서 요약해주는 자동 리서치 봇을 목표로 하고 있습니다.
- 이 기능이 잘 구축된다면, 스타트업 내부의 전략/기획 업무에 큰 도움이 될 거라고 기대하고 있어요!

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