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PART 1 — LLM 노드 완전 정복난이도 ★★☆

DAY 5

LLM Chain vs AI Agent 차이 실전 비교

📥 DAY 5 워크플로우 JSON 다운로드

📖 이론10분

🛠️ 실습15분

🎯 미션5분

"올바른 도구를 선택하는 것이 절반의 성공이다."

— 에이브러햄 링컨

🎯 오늘의 학습 목표

같은 질문을 두 노드에 입력해서 결과 차이를 직접 확인한다
실시간 정보 접근 여부의 차이를 이해한다
상황에 맞는 노드 선택 기준을 익힌다

📊 Basic LLM Chain vs AI Agent 비교

비교 항목	Basic LLM Chain	AI Agent
작동 방식	입력 → 1번 처리 → 출력	생각 → 행동 → 관찰 반복
도구 사용	❌ 불가	✅ 가능
대화 기억	기본 불가	메모리 연결 시 가능
처리 속도	빠름	상대적으로 느림
비용	저렴	상대적으로 비쌈
적합한 작업	번역, 요약, 변환	검색, 계산, 복잡한 판단

🛠️ 실습 — 같은 질문, 두 노드의 답변 직접 비교하기

STEP 1Basic LLM Chain 구성

새 워크플로우 생성
Manual Trigger → Basic LLM Chain (OpenAI gpt-4o-mini) 연결

STEP 2AI Agent 구성

별도로 Chat Trigger → AI Agent (OpenAI gpt-4o-mini) 구성
AI Agent 하단에 Tavily Search Tool 추가 및 API 키 입력

STEP 3결과 비교

Basic LLM Chain 먼저 실행 → 결과 확인
AI Agent 채팅창에 같은 질문 입력 → 결과 비교

STEP 4계산 비교 테스트

🚀 오늘의 미션

여러분이 현재 업무에서 자동화하고 싶은 작업 3가지를 적어보고, 각각 어떤 노드가 더 적합한지 이유와 함께 생각해보세요.

자동화하고 싶은 업무 3가지를 메모한다
각 업무에 Basic LLM Chain / AI Agent 중 어떤 것이 적합한지 선택한다
선택 이유를 한 줄로 정리한다

📋 워크플로우 임포트 방법

위 버튼으로 JSON 파일을 다운로드합니다.
n8n 캔버스 오른쪽 상단 ⋯ → Import from file 클릭
다운로드한 JSON 파일을 선택하면 워크플로우가 즉시 열립니다.
빨간 느낌표(!)가 보이면 Credentials을 본인 계정으로 재연결하세요.

💡 먼저 직접 만들어보고, 막혔을 때 정답지로만 활용하세요!

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