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9+ LLM Provider 통합 및 AI Brain 기반의 Self-hosted Workflow Engine 구축
I Built an Open-Source n8n Alternative with AI Agents — Here's What I Learned
AI 요약
Context
기존 n8n과 같은 Workflow 자동화 도구의 단순 API 호출 방식 한계를 극복하고자 함. AI 기능을 워크플로우 내에 Native하게 통합하고 벤더 종속성 없는 Self-hosted 환경 구현을 목표로 설계함.
Technical Solution
- React Flow 기반의 Visual Editor를 통한 복잡한 워크플로우의 직관적 설계 구조 구현
- 9개 이상의 LLM Provider(OpenAI, Claude, Gemini, Ollama 등)를 통합하여 모델 선택의 유연성 확보
- 14개 이상의 Tool-calling 능력을 갖춘 AI Brain을 통해 자연어 기반의 워크플로우 CRUD 및 실행 관리 자동화
- BullMQ와 Redis 조합의 Queue 시스템을 도입하여 비동기 작업 처리의 안정성 확보
- Fastify와 SQLite 기반의 가벼운 백엔드 설계를 통한 Zero-config 설치 환경 제공
- Socket.io를 활용한 워크플로우 실행 상태의 실시간 모니터링 체계 구축
실천 포인트
- LLM 연동 시 특정 벤더 종속성을 피하기 위해 OpenAI-compatible API 인터페이스 표준 채택 검토 - 복잡한 상태 제어가 필요한 시각적 도구 설계 시 React Flow와 같은 Node-based 라이브러리 활용 - 가벼운 Self-hosted 도구 개발 시 초기 진입 장벽을 낮추기 위해 SQLite와 같은 Embedded DB 우선 고려 - AI Agent의 실질적 제어를 위해 단순 챗봇이 아닌 시스템 제어 권한을 가진 Tool-calling 설계 적용