n8n 기반 Slack 멀티 에이전트 시스템 Friday

이 게시물은 n8n의 Agentic AI 구조를 활용해 Slack 내에서 프로필 업데이트, GA4 데이터 분석, 메시지 검색 등 다양한 업무를 자동화하는 멀티 에이전트 시스템 'Friday'를 구현한 사례를 다룹니다.

Friday의 핵심 아키텍처와 워크플로

• 라우터-전문가 모델을 적용해 사용자의 자연어 요청을 5가지 전문 AI 에이전트로 분배
• Slack 멘션을 트리거로 대화 메모리를 관리하며, LLM 기반 의도 분류 후 적합한 에이전트 실행
• 프로필 상태 변경, GA4 분석, Slack 메시지 검색, 웹 검색, 일반 대화 등 다섯 가지 에이전트가 역할 수행
• Slack 스레드 기반 응답과 중간 메시지, 이모지 반응 등 UX 최적화 기능 적용

한계와 발전 방향

• 현재 모델은 단일 의도 분류 기반 정적 파이프라인으로 복합 요청 처리에 한계 존재
• 향후 ReAct 구조 도입으로 동적 루프를 통한 복합 요청 분해 및 다중 도구 조합 가능 예정
• ReAct는 추론과 행동, 관찰을 반복하며 복잡한 업무 자동화를 지원하는 진화된 멀티 에이전트 모델