자동 GPT와 Gemini 재해당전선을 사용하여 유연한 AI 워크플로우를 구축
중급
이것은AI분야의자동화 워크플로우로, 9개의 노드를 포함합니다.주로 Set, ManualTrigger, Code, Agent, LmChatOpenAi 등의 노드를 사용하며인공지능 기술을 결합하여 스마트 자동화를 구현합니다. 사용법 자동 GPT와 Gemini 트랜스퍼트 링크를 사용하여 유연한 AI 작업 흐름 구축
사전 요구사항
- •OpenAI API Key
- •Google Gemini API Key
카테고리
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"meta": {
"instanceId": "e409ea34548a2afe2dffba31130cd1cf2e98ebe2afaeed2a63caf2a0582d1da0"
},
"nodes": [
{
"id": "180a023e-a350-4315-a7f2-968d052f634d",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"onError": "continueErrorOutput",
"position": [
280,
-20
],
"parameters": {
"text": "Only output \"test\".",
"options": {},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "32f3f1ad-8e72-427b-9bcf-0686ae3c4c5c",
"name": "에이전트 Variables",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"position": [
-40,
-20
],
"parameters": {
"options": {},
"assignments": {
"assignments": [
{
"id": "38ce3db6-ce1d-4091-9645-39e674ad1782",
"name": "models",
"type": "array",
"value": "[\"gemini-2.5-flash\"]"
},
{
"id": "151da1bf-a82a-40a9-bca2-a85ab48f1c5b",
"name": "fail_count",
"type": "number",
"value": "={{ $('Agent Variables')?.isExecuted ? $('Agent Variables').last()?.json?.fail_count + 1 : 0 }}"
}
]
}
},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "2d7804a4-3744-4866-89b2-705bbec66acc",
"name": "Fallback Models",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.code",
"position": [
280,
500
],
"parameters": {
"code": {
"supplyData": {
"code": "let llms = await this.getInputConnectionData('ai_languageModel', 0);\nllms.reverse(); // reverse array, so the order matches the UI elements\n\nconst llm_index = $input.item.json.fail_count;\n\nif (!Number.isInteger(llm_index)) {\n console.log(\"'llm_index' is udefined or not a valid integer\");\n throw new Error(\"'llm_index' is udefined or not a valid integer\");\n}\n\nif(typeof llms[llm_index] === 'undefined') {\n console.log(`No LLM found with index ${llm_index}`);\n throw new Error(`No LLM found with index ${llm_index}`);\n}\n\nreturn llms[llm_index];"
}
},
"inputs": {
"input": [
{
"type": "ai_languageModel",
"required": true
}
]
},
"outputs": {
"output": [
{
"type": "ai_languageModel"
}
]
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "e3d0d416-2571-4e86-b701-27aee1e5856e",
"name": "First Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
300,
700
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o",
"cachedResultName": "gpt-4o"
},
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "75ce0d64-dcbd-47bf-a15b-802fa979333a",
"name": "Fallback Model",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
420,
700
],
"parameters": {
"options": {},
"modelName": "models/gemma-3-27b-it"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "10efe391-496f-45db-ae13-52324b41b4ff",
"name": "메모",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
200,
200
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 420,
"height": 640,
"content": "### ⚙️ CONFIGURE YOUR FALLBACK CHAIN HERE ⚙️\n\nThis node selects which AI model to use based on the number of previous failures.\n\n**To set up your models:**\n1. Add your desired AI model nodes to the canvas (OpenAI, Gemini, Anthropic, etc.).\n2. Connect them to **THIS** node's `ai_languageModel` input.\n\n\n**IMPORTANT:** The **order** you connect them in is the order they will be tried."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "93797015-159e-4e43-bf72-47f0533e92f1",
"name": "메모1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
240,
-240
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 340,
"height": 320,
"content": "#### 📝 DEFINE YOUR PROMPT HERE\n\nEnter the prompt or task for the AI agent in this node.\n\nIt will dynamically use the models provided one-by-one from the `Fallback Models` node. If it fails, it will automatically retry with the next model in your chain."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4cedd679-70d3-41a2-9bf5-addf8e146c9a",
"name": "메모2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-180,
-240
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 400,
"height": 320,
"content": "#### 🔁 Loop Controller\n\nThis node manages the retry loop.\n\nIt initializes and increments a `fail_count` variable each time the `AI Agent` fails, which tells the `Fallback Models` node to try the next model in the list.\n\nNo configuration is needed here."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4b5e9318-16fd-4e69-add6-0edbca278d91",
"name": "수동 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
"position": [
-320,
-20
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"AI Agent": {
"main": [
[],
[
{
"node": "Agent Variables",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"e3d0d416-2571-4e86-b701-27aee1e5856e": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "2d7804a4-3744-4866-89b2-705bbec66acc",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"75ce0d64-dcbd-47bf-a15b-802fa979333a": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "2d7804a4-3744-4866-89b2-705bbec66acc",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Manual Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "Agent Variables",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Agent Variables": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"2d7804a4-3744-4866-89b2-705bbec66acc": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
중급 - 인공지능
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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Lucas Peyrin
@lucaspeyrinInnovative builder with a passion for crafting automation solutions that solve real-world challenges. From streamlining workflows to driving efficiency, my work empowers teams and individuals to achieve more with less effort. Experienced in developing scalable tools and strategies that deliver results with n8n, supabase and cline.
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