n8n AI Agent vs LLM Chain: 언제 LangChain 코드를 사용해야 할까?

Source: Dev.to

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소개

대형 언어 모델(LLM)은 더 이상 실험적인 도구가 아니라, 이제는 프로덕션 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 개발자에게 진정한 과제는 단순히 LLM을 호출하는 것이 아니라, 추론, 도구, 메모리 및 워크플로우를 효과적으로 조율하는 것입니다.

두 가지 주요 패턴이 등장했습니다:

• LLM 체인 – 결정론적인 단계별 파이프라인
• AI 에이전트 – 추론하고 행동하는 동적 시스템

n8n과 같은 플랫폼은 이러한 복잡성을 시각적으로 추상화해 주고, LangChain과 같은 프레임워크는 개발자에게 코드 수준에서 완전한 제어권을 제공합니다. 이 글에서는 n8n AI 에이전트를 언제 사용하고, LLM 체인만으로 충분한 경우는 언제이며, LangChain 코드를 작성하는 것이 적절한 상황을 구분해 설명합니다.

LLM 체인이란?

LLM 체인은 각 단계가 다음 단계로 전달되는 미리 정의된 작업 순서입니다. 실행 경로가 고정되어 있어 예측 가능합니다. n8n에서는 LLM 체인이 내부적으로 LangChain 프리미티브를 사용해 구현되며, 다음과 같은 설정 가능한 노드로 노출됩니다:

• 기본 LLM 체인
• Retrieval‑Augmented Generation (RAG) / QA 체인
• 요약 체인

이러한 체인은 실행 중에 추론하거나 적응하지 않으며, 사용자가 정의한 지침을 그대로 따릅니다.

예시: LangChain을 이용한 LLM 체인 (JavaScript)

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { LLMChain } from "langchain/chains";

const model = new ChatOpenAI({
  modelName: "gpt-4o-mini",
  temperature: 0,
});

const prompt = new PromptTemplate({
  template: "Summarize the following text in 3 bullet points:\n{text}",
  inputVariables: ["text"],
});

const chain = new LLMChain({
  llm: model,
  prompt,
});

const result = await chain.call({
  text: "n8n is a workflow automation platform with AI capabilities.",
});

console.log(result.text);

이는 n8n의 LLM 체인 노드가 시각적으로 추상화한 내용과 동일합니다.

LLM 체인의 최적 활용 사례

• 텍스트 요약
• 분류 및 태깅
• 구조화된 데이터 추출
• RAG를 이용한 문서 질의
• 프롬프트 기반 변환

LLM 체인은 다음과 같은 경우에 가장 잘 작동합니다:

• 워크플로우가 결정론적일 때
• 모든 단계가 사전에 알려져 있을 때
• 의사결정이나 분기가 필요하지 않을 때

AI 에이전트란?

고정된 파이프라인을 실행하는 대신, 에이전트는:

1. 사용자의 목표를 해석한다
2. 사용할 도구나 행동을 선택한다
3. 행동을 실행한다
4. 결과를 관찰한다
5. 목표가 달성될 때까지 반복한다

n8n에서 AI 에이전트는 시각적으로 구성되며 다음을 수행할 수 있다:

• API 호출
• 데이터베이스 조회
• 워크플로우 트리거
• 단기 메모리 유지
• 다음에 실행할 단계를 동적으로 결정

예시: LangChain을 이용한 AI 에이전트 (JavaScript)

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { initializeAgentExecutorWithOptions } from "langchain/agents";
import { SerpAPI } from "langchain/tools";

const model = new ChatOpenAI({
  modelName: "gpt-4o",
  temperature: 0,
});

const tools = [
  new SerpAPI(process.env.SERP_API_KEY),
];

const agent = await initializeAgentExecutorWithOptions(
  tools,
  model,
  {
    agentType: "zero-shot-react-description",
    verbose: true,
  }
);

const response = await agent.run(
  "Find the latest news about OpenAI and summarize it."
);

console.log(response);

위 코드는 n8n AI 에이전트 노드가 직접 로직을 작성하지 않아도 처리하는 개념을 보여준다.

AI 에이전트의 주요 활용 사례

• 메모리를 갖춘 대화형 어시스턴트
• 자율적인 연구 워크플로우
• 다중 도구 오케스트레이션
• 의사결정 기반 자동화
• 운영, 영업, 지원을 위한 AI 코파일럿

에이전트가 특히 빛을 발하는 경우:

• 사용자 입력이 모호할 때
• 실행 경로가 고정되지 않았을 때
• 동적으로 여러 도구가 필요할 때

언제 LangChain 코드를 사용해야 할까요?

LangChain 코드를 사용해야 할 때

• 맞춤형 에이전트 로직이나 정책이 필요할 때
• 메모리에 대한 세밀한 제어가 필요할 때
• 멀티 에이전트 시스템을 구축할 때
• 고급 도구 라우팅 또는 가드가 필요할 때
• 대규모에서 성능을 최적화하고 싶을 때
• 자동화가 아니라 핵심 제품 기능을 출시할 때

LangChain 코드는 다음에 가장 적합합니다

• 백엔드 서비스
• AI 중심 애플리케이션
• 복잡한 비즈니스 로직
• 장시간 실행되는 자율 시스템

n8n vs LangChain: 실용적 비교

올바른 접근 방식 선택

• LLM 체인 사용: 작업이 선형적이고 예측 가능하며, LLM 호출이 한두 번이면 충분하거나 데이터를 변환/요약하는 경우.
• n8n AI 에이전트 사용: 코드를 작성하지 않고 의사결정이 필요하거나, 워크플로가 여러 시스템에 걸쳐 있거나, 더 빠른 반복 및 실험을 원할 때.
• LangChain 코드 사용: AI가 제품의 핵심이며, 완전한 제어와 확장성이 필요하거나, 자율 또는 다중 에이전트 시스템을 구축할 때.

실제 사례

최종 생각

LLM‑기반 시스템은 이제 단순히 프롬프트에 관한 것이 아니라, 추론, 도구, 그리고 오케스트레이션의 시스템입니다.

• LLM 체인 사용: 신뢰성과 단순성을 위해.
• AI 에이전트 사용: 적응성 및 자율성을 위해.
• LangChain 코드 사용: AI가 핵심 인프라가 될 때.

AI 에이전트가 제품의 핵심이라면, 경험이 중요합니다. 메모리, 도구 오케스트레이션, 확장성을 갖춘 프로덕션 수준의 에이전트를 위해 AI 에이전트 개발자를 고용하는 것을 고려하세요.