변수 선언#
워크플로우에 필요한 변수를 생성하고 관리하는 공간입니다. 생성된 변수는 다른 노드에서 참조하거나, 변수 노드를 통해 값을 변경할 수 있습니다.변수 이름#
변수 타입#
변수에 저장될 값의 데이터 타입을 나타냅니다.
기본값#
변수에 별도로 값이 지정되지 않았을 때, 자동으로 사용될 초기 값을 설정할 수 있습니다.
변수 할당 노드#
워크플로우 흐름 내에서 특정 변수에 값을 할당하는 노드입니다. 특정 값을 변수에 저장하고, 이후 노드에서 해당 변수를 참조하여 작업을 수행할 수 있게 합니다.변수 할당은 데이터 흐름을 조정하거나, 동적인 값을 저장해 놓고 후속 작업에서 재사용하는 데 사용됩니다.변수 이름#
워크플로우 내에서 미리 정의된 커스텀 변수 중 하나를 선택해야 합니다.
비교 연산자#
멀티턴에서의 변수 활용#
멀티턴(Multi-turn)은 한 번의 질의응답으로 끝나지 않고, 에이전트와 사용자가 여러 차례 정보를 주고받으며 대화가 이어지는 방식입니다. 이때 변수 선언은 대화 중 수집한 값을 보관하는 “저장 공간” 역할을 하여, 다음 턴에서도 같은 정보를 계속 사용할 수 있게 합니다.변수 할당 노드는 이 저장 공간에 실제 값을 넣거나 바꾸는 단계로, 멀티턴 과정에서 정보를 저장해 후속 노드에서 재사용할 수 있도록 합니다.맥락 유지: 이전 턴에서 받은 값을 다음 턴에서도 그대로 활용하기 위해
흐름 제어: 누락된 정보만 다시 묻는 등 대화 진행을 매끄럽게 하기 위해
재사용: 한 번 받은 값을 여러 노드에서 반복 참조하기 위해
활용 예시#
유저와 대화하며 항공권을 조회하는 에이전트를 설계하는 상황을 가정해봅니다. 항공권 검색에는 출발지, 도착지, 출발일, 귀국일 등의 정보가 필요하지만, 사용자가 이 모든 정보를 한 번에 입력하지 않는 경우가 많습니다.에이전트는 멀티턴 대화를 통해 필요한 정보를 단계적으로 수집하고, 대화에서 추출한 값을 변수에 저장 하여 다음 대화에서 활용합니다.유저: “도쿄 여행 가려고 하는데요.”
→ arrival_id 변수에 도쿄 저장
에이전트: “어느 공항에서 출발하시나요? 인천인가요, 김포인가요?”
유저: “인천이요.”
→ departure_id 변수에 인천 저장
유저: “12월 25일부터 12월 31일까지요.”
→ outbound_date 변수에 2025-12-25,
return_date 변수에 2025-12-31 저장
이후 에이전트는 이렇게 저장된 변수값을 활용해 항공권 검색 API 노드를 호출하고, 검색 결과를 기반으로 사용자에게 최적의 항공편을 안내합니다.
1.
사전 준비 — 변수 선언
다음 4개의 변수를 미리 변수 선언에서 생성합니다.
2.
LLM 노드 → 변수 할당 노드
각 슬롯을 개별 턴으로 묻고, 받은 값을 즉시 대응 변수에 변수 할당합니다.
LLM(departure_id 추출) → 변수 할당(departure_id 할당)
LLM(arrival_id 추출) → 변수 할당(arrival_id 할당)
LLM(outbound_date 추출) → 변수 할당(outbound_date 할당)
LLM(return_date 추출) → 변수 할당(return_date 할당)
3.
변수 활용 — API 노드에서 변수 참조
네 개의 변수는 API 노드의 입력 파라미터로 전달됩니다.
Modified at 2025-11-14 08:08:42
