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안녕하세요, aiblog님. 보여주신 화면은 아마도 추측컨데 Search Tool 노드에서 Execute를 했을때만 뜨는 팝업으로 보입니다만.. 서치 도구만 실행하면 스샷에서 처럼 파라메터 값을 직접 입력하라는 팝업이 뜹니다. 전체 워크플로우를 실행해야 AI가 알아서 검색어를 입력할텐데요.? 위 스샷은 수업자료를 다운로드 방금 실행해본 결과인데 특별히 문제를 찾을 수 없었습니다. 실행결과도 문제 없었고, 검색도구도 문제없이 결과를 검색한 것을 확인하였습니다. 보여주신 스샷외에는 자세한 정보가 없어서 더 답변을 드리기 어렵습니다만 어쨌든 위 스샷처럼 Test Search Tools 화면은 직접 검색도구에서 Execute 버튼을 눌렀을때 보여지는 화면이며 검색 도구만 실행하기 위해선 직접 파라메터 값을 입력해서 테스트 해야 합니다.
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안녕하세요, 용환님. 말씀하신 것 처럼 원칙적으로 이미지 프롬프트를 이미 갖고 있다면 Image Prompt AI 도 패스하는게 좋긴 합니다 . 만약 이미지 프롬프트를 패스하게끔 워크플로우 로직을 구성하게 되면 앞뒤로 붙어야 하는 애들이 좀 있습니다. 이미지 프롬프트를 저장도 해놔야 하고 그것을 생성하기 이전에 항상 체크를 해야하는 부분도 추가되어야 합니다. 또 이렇게 노드가 추가되게 됨으로써 전체적인 워크플로우에서 구간을 점프하는 로직에 대해서도 추가적으로 생각해봐야 합니다. 이게 말씀하신 정석적인 방법이긴 합니다. 다만 제가 그것을 강의에서 구현하지 않은 이유는 첫째는 이미지 프롬프트를 생성하기 위한 LLM 사용 비용을 절감하는게 워크플로우 전체를 그렇게 수정하는거에 비해 기대비용이 높냐 라고 생각했을때는 아니라는 결론 이 가장 우선적이였고, 둘째는 그렇게 지금보다 더 복잡하게 구성했을때 강의에서 이야기하고자 하는 본질을 제대로 전달하는데 기대비용이 높냐고 판단했을때 그것도 그렇지 않다 라는 결론에 의해서 그렇게 작성한 부분입니다. 이미지나 동영상 생성 비용에 비하면 LLM 사용비용은 현저하게 낮습니다. 단순 예시로 gpt-image 기준 이미지 1장이면 텍스트로 거의 5,000~7,000토큰을 쓸 수 있습니다. 따라서 선택과 집중의 관점에서 강의는 그런 부분을 생략한걸로 이해해주시면 좋을듯 합니다. 물론 공부하는 관점에서 그리고 완성도는 높이는 관점에서는 말씀하신것처럼 이미지 프롬프트 구간도 생성체크를 해서 만드는게 완성도 면에서는 더 높다고 생각합니다.
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안녕하세요, aiblog님. 일단 제가 조금 이해가 안가는 부분에 대해 말씀을 드리면 두번째 스샷에서는 특별히 잘못된 부분 없이 설정하신 거 같은데 첫번째 스샷에서 AI Agent 노드가 구동되지 않았음에도 왜 검색 도구를 호출하고 있는지가 궁금하고, 단순 화면 출력 오류라고 가정해도 첫번째 스샷의 채팅내용에서 AI 한테 어떤 INPUT 이 있었는지 알 수 없어서 어떤 상황에서 검색 도구가 호출되었는지도 궁금합니다. 그리고 현재 사용중인 제미나이의 버전이 무엇인지도 궁금합니다. 종합적으로 현재 워크플로우는 단순한 구성이기에 특별히 문제가 되는 부분은 없을꺼라 생각되긴 합니다만 단지 AI가 어떤 입력에 의해 검색 도구를 어떤 검색어로 사용해야 한다고 판단했는지를 체크해봐야 하고 현재 상황이 검색이 필요없는 상황에서 단순 도구만 호출하여 검색어는 없는 상태에서 도구를 호출해서 문제가 생긴건지 아니면 스샷에서 보이지 않는 어떤 문제가 있는건지를 체크해봐야 할 듯 합니다. AI Agent는 코딩의 영역이 아니기에 항상 결과와 과정이 일치할 수 없습니다. 그래서 AI가 어떻게 동작하고 있는지를 이해하고 상황에 맞게 대처하는 방향이 필요합니다. 물론 대처는 AI 에게 지침을 전달하거나 혹은 워크플로우 자체를 수정하거나 하는 방식으로 이뤄집니다. 제가 수업자료로 제공하는 워크플로우도 한번 구동해보시고 문제가 있는지도 체크해보시면 좋을듯 합니다.
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안녕하세요, aiblog님. 일단 보여주신 화면만 봐서는 뭐가 문제인지 알수가 없을듯 합니다. 단순히 제미나이 문제인지 아니면 단순 일시적 현상인지 등 여러상황이 있을 수 있을듯 합니다. 먼저 제미나이 대신에 챗gpt나 클로드나 기타 등등 다른 API를 사용해서 AI 모델을 먼저 교체해보시고 제미나이만 문제가 되는거라면 혹시 이전에 모든 권한으로 생성한 API 키인지도 확인해보셔야 할 듯 합니다. 2026년 6월 19일 부로 구글의 정책이 변경되어 무제한 권한을 갖는 API 키는 더이상 사용될 수 없게 되었습니다. 해당 내용은 " 5. AI Agent에 직접 Google API 를 사용해서 구글 검색 툴 작성하기" 해당 강의 수업노트에 작성해놓긴 했습니다. 이 부분을 일단 먼저 체크해보시기 바랍니다.
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안녕하세요, aiblog 님. 스샷을 보면 portainer 라는 이름의 컨테이너가 이미 c9b5a.... 컨테이너에 의해 사용중이라 중복된 이름으로 컨테이너를 구동 할 수 없어서 생긴 오류입니다. docker ps -a | grep portainer 위 명령어로 확인해보시고 기존 컨테이너를 삭제하시고 재설치 하시던가 아니면 현재 설치된 컨테이너를 한번 구동해보시기 바랍니다. docker start portainer 위 명령어는 컨테이너를 실행하는 명령어이고, docker rm -f portainer 위 명령어는 portainer 라는 이름의 컨테이너를 삭제하는 명령어 입니다.
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안녕하세요, Tarzan님. 일단 2026년 6월 19일부로 구글의 정책이 변경되어 무제한 API 키를 아예 사용하지 못하게 변경된다고 합니다. (저도 오늘 메일을 받았습니다.) 따라서 API 생성 절차가 약간 변경된것으로 보입니다. 일단 기존처럼 단순히 API 를 "사용" 상태로 두고 바로 API 키를 생성했을때 Gemini API 키는 활성화 되지 않습니다. 위 스샷에서 처럼 클라우드 콘솔에서 기본적으로 Gemini API는 비활성 상태이고 마우스를 오버해보면 "서비스 계정에 바인드된 API 키를 사용한 인증이 필요합니다" 라는 안내 문구가 나옵니다. 따라서 위 스샷에서 처럼 서비스 계정을 먼저 생성하고 서비스 계정을 통해 API 호출 인증 옵션을 체크하게 되면 그때서야 Gemini API 가 활성화 되고 선택할 수 있는 상태로 변경됩니다. 이렇게 설정하게 됨으로서 해당 API 키는 서비스 계정에 귀속되어 서비스 계정의 권한을 상속받아 사용할 수 있게 됨을 목적으로 하는듯 보입니다. 다만, 이렇게 서비스 계정을 생성하고 어쩌고 저쩌고 하는게 여간 번거로운일이 아닐수 없고 서비스 계정을 관리하고 등등 일이 많으니 그냥 편하게 Google AI Studio 에서 API 키를 발급받는게 더 효율적일듯 합니다. 구글 AI Studio 에서는 이런 번거로운 작업 없이 간편하게 API를 생성할 수 있습니다. 참고가 되셨길 바라며 해당 내용은 수업노트에 추가해놓도록 하겠습니다.
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안녕하세요, Tarzan님. 보여주신 스샷은 확인했습니다만, 혹시 사용중인 n8n 버전이 몇이신가요? 일단 해당 강의는 n8n 1.123.x 버전대에서 진행된 강의입니다. 따라서 2.x 버전대에서는 강의의 여러가지 내용들을 적용해보실 수 없는 부분이 많습니다. https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/sub-nodes/n8n-nodes-langchain.toolserpapi/ 위 링크의 문서를 보면 해당 serpapi 노드는 특정 버전에서부터 Deprecated 되었습니다. 따라서 2.x 특정 버전부터는 SerpApi 노드는 제거되고 SerpApi Official 노드로 대체된 듯 합니다. 위 스샷은 n8n 2.6.4 버전에서 확인한 스샷인데 2.6.4 버전에서는 기존과 마찬가지로 SerpApi 노드가 존재함을 확인했으나, n8n 2.22.5 버전에서는 위 스샷에서 처럼 SerpApi Official Tool 으로 이름이 변경되었고 n8n 에서 자체 제공하는 노드가 아닌 커뮤니티 노드로 변경되었음을 확인하였습니다. 이런 SerpApi 같은 검색 도구가 점점 사용되지 않는 이유는 구글 같은 검색 기반의 서비스들이 더이상 검색 API를 제공하지 않기도 하고 점점 검색 기능이 퍼플렉시티나 자체 검색기능을 탑재한 AI 에 의존되다 보니 그런 외부 검색 서비스들이 하나둘 사라지는 분위기인듯 합니다. 물론 이런 일들은 정말 짧은 시간내에 이뤄지고 있는 변화들 중 하나로 생각됩니다. 보여주신 스샷에서 처럼 검색 결과가 아예 나오지 않는 이유까지는 제가 당장은 잘 모르겠습니다만 일단 n8n 버전을 확인해보시고 강의에 맞는 버전을 사용하셔야 나머지 강의도 진행하시는데 문제가 없지 않을까 생각해봅니다. 참고로 현재 n8n 은 1.x 버전과 2.x 버전을 동시에 운영중입니다.
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안녕하세요, Tarzan님. 스샷에서 보이는 이 오류 메세지는 API 키 문제는 아니고 TLS/SSL 인증서 문제로 보입니다. 회사에서 사용중이시라고 하셨는데 n8n이 해당 API키를 사용하기 위해 openai 의 API 서버에 접속하려할때 중간에 자체 서명 인증서가 끼어있어서 open ai 서버와 신뢰가 깨진 상태로 판단되어 나오는 문제로 보입니다. 해결하기 위해서는 개인 핫스팟 같은걸로 네트워크 자체를 변경해보시는 방법, Docker 컨테이너 내부에 회사에서 사용중인 루트 CA 인증서를 추가 하는 방법 등이 있을 수 있습니다만 여기서 제가 간단한 글로서 답변을 드리기에는 한계가 있는 내용들이기도 합니다. chatgpt나 제미나이에게 물어보시면 더 세분화된 가이드를 확인해보실 수 있을듯 합니다. NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED 이 옵션을 검색해서 적용해보시는것도 좋을듯 합니다. 또한 회사 네트워크 담당자랑 친하시면 이 문제를 문의해보시는것도 좋을듯 합니다.
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안녕하세요, 테라님. 개별 발급과 NPM 접근 설정에 대한 특별한 이유는 없습니다. 다만 이런 기본적인 서버 설정에 대해 모르시는 분들이 많고, 강의라는 것이 결국 모르시는 분들을 기준으로 제작하기에 반복적으로 설정을 학습하기 위한 목적이 가장 크며, 이미 이 작업이 뭘 하고 있는건지 이해할 수 있고 본인이 이미 경험이 있으신 분들은 본인의 설정 스타일대로 진행하시면 되는 부분입니다. 궁금한 부분이 해결되셨길 바라며 더 궁금하신 사항이 있으시면 질문 주시기 바랍니다.
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안녕하세요, 하루분님. 노트북 사양이 어느정도신지 몰라 제가 어떤 의견을 드릴 수는 없겠습니다만 언어모델을 돌리는 상황도 아니고 정말 요즘 스마트폰보다 안좋은 성능이 아니라면 n8n 정도 돌리는데 큰 문제는 없지 않을까 합니다. 요즘은 사실 AI 시대가 되면서 개발자냐 아니냐로 구분을 하지는 않습니다. 관심이 있는사람과 없는 사람으로 나누는게 맞지 않을까 합니다. 사람마다 받아들임이 다르기에 어떤 결론을 내드릴수는 없겠습니다만 현재 이 강의는 초등학생부터 70이 넘으신 분들까지 다양하게 보고 계시는 강의이긴 합니다. 물론 어려운 부분도 있을 수 있고 쉬운 부분도 있을 수 있고 오래 걸리는 부분도 있을 수 있겠습니다만 하고자 한다면 AI 도움과 제 도움을 모두 받으셔서 충분히 하실 수 있는 내용들이라 생각합니다. 궁금하신 사항은 언제든 부담없이 질문 주시기 바랍니다.
