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PART 3 — AI Agent 기초 설계난이도 ★★☆

DAY 14

메모리(Memory) 노드와 대화 기억 구현

📥 DAY 14 워크플로우 JSON 다운로드

📖 이론10분

🛠️ 실습15분

🎯 미션5분

"기억은 관계의 토대다."

— 마르셀 프루스트

🎯 오늘의 학습 목표

Window Buffer Memory 노드를 AI Agent에 연결한다
Session ID를 chatId로 설정해서 사용자별 대화를 분리한다
Context Window Length를 조절해서 기억 범위의 차이를 확인한다

📊 n8n 주요 Memory 유형

Memory 유형	특징	적합한 상황
Window Buffer Memory	최근 N개 대화만 기억	일반 챗봇 (권장)
Token Buffer Memory	토큰 수로 기억 범위 제한	비용 관리 중요할 때
Postgres Chat Memory	DB에 영구 저장	장기 기억 필요할 때
Redis Chat Memory	빠른 임시 저장	속도 중요할 때

🛠️ 실습 — 대화를 기억하는 AI 비서 만들기

STEP 1워크플로우 구성

새 워크플로우 생성
Chat Trigger → AI Agent → OpenAI Chat Model (gpt-4o-mini) 연결
AI Agent 하단 + Add Memory → Window Buffer Memory 선택

STEP 2Window Buffer Memory 설정

Window Buffer Memory 노드 클릭 → 아래와 같이 설정

STEP 3System Message 입력

STEP 4대화 테스트

채팅창 열기 → 아래 순서대로 대화

STEP 5새 세션 테스트

브라우저를 새로고침하고 채팅창을 다시 열기
같은 질문 입력 → 새 세션에서는 기억이 없는 것을 확인

🚀 오늘의 미션

Context Window Length를 3으로 낮추고 10개의 대화를 나눈 후 처음에 한 말을 AI가 기억하는지 확인해봐요.

Window Buffer Memory → Context Window Length를 3으로 변경
10개 이상 대화 나누기
아래 질문 입력 → 3개 이상 전 대화는 기억 못 하는 것 확인

📋 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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