AI 개인 비서를 활용하여 이메일 자동화를 설정하는 방법은?

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AI 개인 비서를 활용하여 이메일 자동화를 설정하는 방법은?

AI 개인 비서를 활용한 이메일 자동화는 Gmail 트리거를 설정하여 이메일 수신을 감지하고, AI 에이전트가 챗 모델을 통해 답장을 생성한 후, Gmail 툴을 사용하여 드래프트를 생성하는 방식 으로 이루어집니다

AI 에이전트가 사용자 말투를 반영하여 답장을 생성하도록 설정하는 방법은?

AI 에이전트의 시스템 메시지에 '당신은 성공 지식백과의 Gmail 담당 AI 비서이며, 이메일 드래프트 초안만 작성하고 사실이 아닌 내용은 생성하지 말 것'과 같은 역할을 부여하고, 사용자의 말투를 반영하도록 예시 답장들을 제공하여 학습 시킬 수 있습니다

이 콘텐츠는 ai 에이전트를 활용하여 이메일 답장 자동화 시스템을 구축하는 실용적인 방법을 상세히 안내합니다. 단순히 자동화를 넘어, 수신된 이메일에 대한 초안 드래프트 생성부터 사용자의 고유한 말투와 톤을 반영하는 개인화된 AI 비서를 만드는 과정까지 직접 따라 해볼 수 있습니다. 복잡한 코딩 없이 'N' 플랫폼을 통해 G메일 연동, 트리거 설정, ai 에이전트역할 정의, 그리고 시스템 프롬프트 최적화까지, 단계별 가이드를 통해 업무 효율을 극대화하고 싶은 분들에게 강력히 추천합니다.

1. AI 에이전트 활용 이메일 답장 자동화 시스템 구축 개요

1. AI 에이전트 심화 학습 목표:
   1. AI 에이전트와 도구를 활용하여 더욱 발전된 자동화시스템을 구축하는 방법을 학습한다.
   2. 기존 파트 1에서 학습한 채팅 트리거, LLM 연결, 윈도우 버퍼 메모리연결을 기반으로 심화 학습을 진행한다.
2. 오늘의 자동화 목표:
   1. 이메일 수신 시 자동으로 드래프트 이메일을 생성하여 답장 과정을 수월하게 만드는 자동화를 설정한다.
   2. 파트 1에서 다룬 트리거 설정및 AI 에이전트셋업 방법은 기본적으로 알고 있다는 전제하에 진행된다.

2. 이메일 수신 트리거 설정

1. 트리거 유형 변경:
   1. 지난 시간에는 채팅 트리거를 설정했으나, 이번 자동화는 이메일 수신 시 답장을 보내는 것이므로 이메일 수신을 트리거로 설정한다.
2. "온앱 이벤트" 옵션 활용:
   1. 첫 번째 스텝으로 " 온앱 이벤트" 옵션을 추가한다.
   2. " 온앱 이벤트"는 특정 앱에서 이벤트 발생 시 이를 트리거로 사용하는 기능이다.
   3. 이벤트 목록에서 "메일"을 검색하여 Gmail을 선택한다.
3. Gmail 트리거 설정:
   1. Gmail 트리거 중 "메시지를 받았을 때"를 선택하여 트리거로 사용한다.
   2. Gmail 계정 연결:
      1. "새로 연결하기" 버튼을 클릭하여 구글 로그인을 진행한다.
      2. 계정이 액세스할 수 있는 항목을 선택하며, 이메일 드래프트작성을 위해 기본적으로 모두 선택하고 계속 진행한다.
   3. 트리거 작동 빈도 설정:
      1. "폴 타임(Poll Time)"은 트리거가 Gmail을 확인하는 빈도를 의미하며, 기본 설정인 매 분마다가 가장 적합하다.
      2. 이벤트는 "새로운 이메일이 올 때마다 메시지가 수신"되는 것으로 그대로 둔다.
   4. "심플리파이(Simplify)" 해제:
      1. 이메일 수신 시 생성되는 방대한 데이터를 간소화하는 "심플리파이" 옵션을 해제한다.
      2. 자동화구축 시에는 모든 데이터를 확보한 후 필요한 것만 사용하는 것이 효율적이다.
4. 테스트 이벤트 진행 및 데이터 고정:
   1. 정상 작동 여부 확인을 위해 "테스트 이벤트"를 눌러 가장 최근에 받은 이메일 데이터를 가져온다.
   2. 테스트 워크플로가 생성되면 해당 노드를 클릭하여 어떤 이메일이 왔는지 아웃풋을 통해 확인할 수 있다.
   3. 데이터 고정 (핀 데이터):
      1. 테스트 시 새로운 이메일이 올 때마다 복잡해지는 것을 방지하기 위해 우측 상단의 "핀 데이터"를 클릭하여 현재 데이터를 고정한다.
      2. 이 고정된 데이터는 자동화테스트 시 계속 사용된다.
   4. 예시 이메일: 이번 예시에서는 비디오 스튜디오에서 온 이메일을 사용하여 자동 드래프트 생성을 시연한다.

3. AI 에이전트 설정 및 이메일 본문 연결

1. AI 에이전트 추가:
   1. 캔버스에서 플러스 버튼을 눌러 "어드밴스드 AI"를 선택하고 AI 에이전트를 추가한다.
2. 에이전트 역할 직접 설정:
   1. 이메일 수신을 통한 자동화이므로, "커넥트 챗 트리거 노드" 대신 "디파인 롤(Define Role)"을 눌러 AI 에이전트의 역할을 직접 설정한다.
3. 시스템 프롬프트 입력:
   1. AI 에이전트가 어떤 역할을 수행할지 미리 준비된 메시지를 복사하여 입력한다.
   2. 이메일 답장을 위해 AI 에이전트에게 어떤 이메일에 대한 답장인지 명확히 알려줘야 한다.
4. 이메일 데이터 연결:
   1. 본문 연결: 왼쪽 스키마에서 이메일 본문 텍스트를 가져와 AI 에이전트에 연결한다.
      1. 초록색 JSON 텍스트로 추가되면 정상적으로 밸류가 들어온 것이다.
      2. AI가 본문임을 인식하도록 "메일"이라고 설명해 준다.
   2. 제목 및 발신자 연결: 이메일 본문 외에 제목과 발신자 정보도 함께 제공하여 AI의 이해도를 높인다.
      1. 발신자 정보는 "프롬(From)"에서 가져온다.
      2. 제목은 메시지 텍스트 아래의 "서브젝트(Subject)"에서 가져온다.
   3. 데이터 구조화:
      1. "메일" 대신 "본문"으로 변경하고, 발신, 제목, 본문을 <이메일> 태그로 감싸 AI가 이메일임을 명확히 인식하도록 한다.
5. 챗 모델 선택:
   1. 설정이 완료되면 뒤로 가서 챗 모델로 OpenAI를 선택하고 기존 API를 연결한다.
   2. n8n 플랜 안내:
      1. n8n은 플랜 가입 시 더 강력한 기능을 사용할 수 있다.
      2. 여러 자동화를 돌리는 경우 프로 플랜, 처음 시작하는 경우 스타터 플랜(5개 워크플로우가능)을 추천한다.

4. 워크플로우 테스트 및 드래프트 생성 툴 연결

1. 워크플로우 테스트:
   1. 메일 데이터는 이미 고정(핀)되어 있으므로, 워크플로우를 테스트해도 새로운 이메일을 가져오지 않고 기존 데이터를 사용한다.
   2. 워크플로우를 실행하면 AI 에이전트가 챗 모델을 통해 답장을 생성한다.
   3. 생성된 답장을 더블 클릭하여 확인하면 제대로 완성된 것을 볼 수 있다.
2. Gmail 드래프트 생성 툴 연결:
   1. 지난 시간에는 메모리를 사용했지만, 이번에는 툴(Tool)을 사용한다.
   2. 툴 목록에서 Gmail을 검색하여 선택한다.
   3. 툴 설정:
      1. 툴을 통해 수행할 행동은 드래프트 생성이다.
      2. "리소스(Resource)"를 눌러 "메시지"를 "드래프트"로 변경한다.
      3. "행동(Action)"은 "크리에이트(Create)"로 유지한다.

5. AI 에이전트 결과값을 드래프트에 연결

1. AI 에이전트 결과값 연결 원리:
   1. 메일 트리거를 통해 AI 에이전트가 작동하고, 챗 모델을 통해 답장을 생성한다.
   2. 생성된 데이터를 Gmail 드래프트 툴로 보내야 한다.
2. 제목 연결:
   1. Gmail 툴에서 제목 입력란을 클릭한다.
   2. "픽스(Fixed)"를 "익스프레션(Expression)"으로 변경한다.
   3. 중괄호({{ }}) 두 개를 입력한 후 3. 중괄호({{ }}`) 두 개를 입력한 후 사인을 적고 "From AI"를 선택한다.
   4. "From AI"는 LLM을 통해 만들어진 결과값을 가져오는 메소드이다.
   5. 괄호 안에 키값으로 "제목"을 입력한다. (예: {{$FromAI("제목")}})
3. 본문 연결:
   1. 본문 입력란도 동일하게 "익스프레션"으로 변경한다.
   2. 중괄호 두 개, 2. 중괄호 두 개, 사인, "From AI"를 선택한 후 괄호 안에 키값으로 "본문"을 입력한다. (예: {{$FromAI("본문")}}`)
   3. 이렇게 설정하면 AI 에이전트가 LLM으로 만든 제목과 본문을 드래프트에 자동으로 넣어준다.
4. 답장으로 드래프트 생성:
   1. 단순히 새로운 이메일을 만드는 것이 아니라, 수신한 이메일에 대한 답장으로 드래프트를 생성하도록 설정한다.
   2. 이메일 마케팅이 완료되면 뒤로 돌아가 테스트를 진행한다.

6. 워크플로우 재실행 및 개인화된 AI 비서 구축

1. 워크플로우 재실행 및 오류 수정:
   1. 워크플로우를 다시 실행하면 "파라미터 키 '제목'이 안 된다"는 에러가 발생한다.
   2. 키값을 "제목" 대신 "서브젝트(Subject)"로, "본문" 대신 "메시지(Message)"로 변경하여 다시 실행한다.
   3. 정상적으로 작동하며, LLM이 실행되고 드래프트가 완료된다.
2. 드래프트 확인 및 문제점 인식:
   1. 이메일을 새로고침하면 드래프트가 생성된 것을 확인할 수 있다.
   2. 생성된 드래프트는 바로 보낼 수 있지만, 말투가 사용자의 말투가 아니며 한국어가 어색하다는 문제점이 있다.
   3. 사용자의 말투를 반영하여 개인화된 답장을 생성하는 것이 필요하다.
3. 시스템 메시지 추가를 통한 개인화:
   1. AI 에이전트로 돌아와 시스템 메시지를 추가한다.
   2. 기존의 기본적인 시스템 메시지를 고급 시스템 프롬프트로 업그레이드한다.
   3. 새로운 시스템 메시지 내용:
      1. 역할: "당신은 성공 지식백과의 Gmail 담당 AI 비서입니다."
      2. 기능: 이메일 드래프트초안만 작성하며, 사실이 아닌 내용은 생성하지 않는다.
      3. 핵심 지시: 사용자의 말투처럼 들리도록 작성해야 한다.
      4. 예시 제공: 사용자가 이전에 다른 이메일에서 사용했던 답장 예시들을 HTML 태그 형태로 넣어준다.
4. 개인화된 워크플로우 재실행:
   1. 시스템 메시지추가 후 AI 에이전트가 정상 작동하고 사용자의 말투를 잘 모방하는지 확인하기 위해 워크플로우를 다시 실행한다.
   2. AI 에이전트가 LLM을 통해 답장을 생성하고 메일 드래프트를 생성한다.
   3. (참고: 워크플로우가 두 번 실행되는 현상 발생. 첫 번째는 URL 호출, 두 번째는 답장 생성으로 확인됨.)
5. 개인화된 드래프트 확인:
   1. 이메일을 새로고침하고 이전 드래프트를 삭제한 후 새로 만들어진 드래프트를 확인한다.
   2. 딱딱했던 말투가 아닌, 사용자의 말투처럼 자연스럽고 감정 표현이 포함된 이메일이 생성된 것을 확인할 수 있다.
   3. 더 많은 예시를 제공할수록 사용자처럼 답장하는 AI 비서를 만들 수 있다.

7. 마무리 및 추가 학습 안내

1. AI 에이전트 활용 이메일 자동화 요약: AI 에이전트를 통해 수신 이메일 마케팅 자동화가 가능함을 강조한다.
2. 추가 학습 권장:
   1. 파트 2뿐만 아니라 파트 1까지 함께 시청하며 n8n을 학습할 것을 권장한다.

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