Flowise 기본 DEMO 13개로 이해하는 AI Agent 개발 실습 교재

Flowise 노드 사용법은 익혔는데, 막상 AI 에이전트를 처음부터 만들려면 어디서부터 어떻게 해야 할지 막막한 분들이 많습니다. 이 교재는 Flowise 공식 Marketplace의 데모 13개를 직접 import하고, 노드 설정을 살펴보고, 실행한 뒤 변형해 보는 과정을 반복합니다. 외부 API 키 없이 사내 Local 모델만으로 13개 데모를 그대로 재현하도록 재구성했습니다.

2026년 06월 17일

이 교재의 대상이 되는 분

Flowise 설치와 Credential 등록, Hello World, 노드 카탈로그까지 한 번 거쳐 본 엔지니어가 대상입니다. 설치와 기초 노드 설명은 다시 하지 않고, 대신 완성된 13개 플로우를 분해하고 어떻게 수정하면 되는지에 대한 내용을 주로 다루게 됩니다. Basic이 노드 하나하나의 사용법이었다면, 이 교재는 그 노드들을 모아 실제로 동작하는 제품을 만드는 과정을 보여 줍니다.

Flowise 기본 DEMO 13개로 이해하는 AI Agent 개발 실습 교재 - 백서 다운로드

MSAP.ai 백서 구독하기🔔

새로운 백서 소식을 가장 먼저 만나보세요!

MSAP.ai 가 전하는 AI 기반 운영 인사이트와 최신 백서 소식을 가장 빠르게 받아보실 수 있습니다.

구독해 주시면 더 좋은 콘텐츠로 보답하겠습니다.🙏

4단계로 쌓아 올리는 학습 경로

학습 경로는 앞 단계의 노드 위에 새 개념을 한 겹씩 얹는 누적 구조입니다.

티어	주제	새로 얹는 개념	대표 데모
1	단일 파이프라인 / 출력 제어	출력 통제·외부 지식(RAG)	12_Translator · 10_StructuredOutput · 08_SimpleRAG
2	외부 자원 연동	결정적 도구 호출(API·채널·DB)	06_InteractWithApi · 13_WorkplaceChat · 09_SqlAgent
3	Agentic 패턴 / 흐름 제어	반복·사람 검토·상태 관리	01_AgenticRAG · 07_Iterations · 05_HumanInTheLoop
4	멀티 에이전트 협업	다중 에이전트 오케스트레이션	02_AgentsHandoff · 11_SupervisorWorker · 03·04_DeepResearch

1단계는 Start → LLM 골격에 JSON 출력 제어와 RAG를 더하는 준비 운동입니다. 2단계에서는 OpenAPI Toolkit과 NL2SQL로 외부 자원을 연동하고, 3단계에서는 Condition Agent와 Loop, Human Input으로 흐름을 제어합니다. 4단계에서는 Supervisor–Worker와 Planner–Subagent로 여러 에이전트가 협업하는 구조까지 만들어 봅니다.

외부 LLM 없이 기본 데모 13개를 실행하는 방법

핵심은 Local 모델 Credential 하나입니다. 시작하기 전에 사내 Local 모델의 BaseURL이 등록됐는지 먼저 점검해야 합니다. LocalAI (gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M) 같은 사내 모델 Credential과 BaseURL을 1회만 등록하면 13개 데모가 모두 공유합니다. 각 데모의 *.json을 import하고 실행하면 끝입니다. OpenAI 같은 외부 모델로 바꾸고 싶다면 Credential과 BaseURL만 교체하면 되고, 플로우 구조는 그대로 둡니다.

import 직후 자주 막히는 곳도 미리 모아 두었습니다. RAG 데모는 import 후 Document Store에 문서를 올리고 Retriever에 연결해야 동작합니다. Flow State 변수는 Start 노드에서 선언해야 다른 노드가 읽고 씁니다. gemma 계열 Local 모델이 응답 앞에 <|channel>thought 같은 토큰을 붙이면 System 프롬프트 지시나 후처리 노드로 정리합니다.