[n8n] 구글 드라이브 파일/폴더 정리 AI 에이전트 만들기

💡 워크플로우 목표

• 구글 드라이브 특정 폴더에 파일을 업로드하면
• AI Agent가 파일 이름/유형을 기준으로 분류하고
• 필요한 폴더를 생성하거나 기존 폴더로 이동

 

 

Google Drive 트리거 노드 추가

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노드 추가 창(단축키 n) > Google Drive 검색 > On changes involving a specific folder 트리거를 선택해서 추가한다. 이 트리거는 지정한 구글 드라이브 폴더 안에서 파일 추가/삭제/수정 등 변경 사항을 감지하면 워크플로우를 실행하는 역할을 한다.

 

이어서 트리거 설정창을 열고 감지할 폴더와 세부 옵션을 지정한다.

• Credentials (인증): 구글 드라이브 계정 연동.
• Poll Times (확인 주기): 구글 드라이브의 변경 사항을 체크하는 주기. 1분 정도가 적당하다.
• Trigger On (트리거 기준): 특정 폴더의 변경사항을 감지하기 위해 Changes Involving a Specific Folder를 선택한다.
• Folder (대상 폴더): 변경 사항을 감지할 구글 드라이브 폴더 지정.
• Watch For (감지 조건): 새로운 파일을 업로드할 때만 워크플로우가 작동하도록 File Created를 선택한다.

하위 폴더의 변경 사항은 감지하지 않는다.

 

이제 지정한 구글 드라이브 폴더에 파일을 업로드하고 Fetch Test Event 버튼을 클릭해 보자. 우측 OUTPUT 영역에 해당 파일의 메타데이터가 표시되면 트리거 설정이 정상적으로 완료된 것이다.

 

이처럼 구글 드라이브 트리거 노드는 파일 업로드를 감지할 때마다 해당 파일의 메타데이터를 받아서 다음 노드로 전달하는 역할을 한다. 이후 노드에선 이 데이터를 기준으로 파일 분류와 이동 작업을 처리할 수 있게 된다.

 

 

AI Agent 노드 추가

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AI Agent는 AI 모델을 사용해서 상황을 판단하고, 필요한 도구를 호출하며, 작업 흐름을 제어하는 실행 주체(오케스트레이터)다. 모델이 Agent 안에서 생각과 판단을 담당하는 '두뇌'라면, Agent는 그 두뇌를 바탕으로 여러 도구를 사용하여 작업을 수행하는 '신체'와 비슷하다. 에이전트의 구조를 간단히 살펴보면 다음과 같다.

AI Agent
├─ Chat Model / LLM: 요청을 해석하고 실행 흐름 결정
├─ Tools: Google Drive, Sheets 등 실제 작업 도구
├─ Memory: 이전 대화나 상태 기억
└─ Instructions: 어떤 방식으로 행동할지에 대한 지시문

 

먼저 AI Agent 노드를 추가한 뒤, 앞서 만든 구글 드라이브 트리거 노드와 연결한다.

 

에이전트가 잘 작동하는지 확인하기 위해 AI Agent 설정 창에서 아래와 같이 설정한다.

• Source for Prompt (에이전트에게 전달할 프롬프트 출처): Define below
• Prompt:

Given this file name and mimeType, what folder would you put this file on?

Filename: {{ $json.name }}
mimeType: {{ $json.mimeType }}

 

이제 Agent의 두뇌를 담당할 Chat Model 서브 노드를 연결할 차례다. 이 모델이 실제 프롬프트를 읽고, 어떤 폴더로 이동시켜야 할지 최종 판단을 내리게 된다. AI Agent 하단의 Chat Model 연결점에서 + 버튼을 클릭하여 노드를 추가한다.

 

Chat Model 서브 노드의 모델은 저렴한 gpt-4.1-mini 등으로 선택한다.

 

이제 Execute step 버튼을 눌러서 워크플로우를 실행해 보자. 우측 Output 결과를 보면, AI가 파일 이름/유형을 분석한 뒤, 이 파일은 이미지 폴더에 넣는 것이 적절하다고 판단한 것을 확인할 수 있다.

 

Output 내용 요약:

파일명과 image/jpeg라는 유형을 보아 이 파일은 JPEG 이미지입니다. 따라서 'Images', 'Photos' 또는 'Pictures' 같은 이미지 전용 폴더에 넣는 것이 가장 적절합니다.

 

 

AI Agent Tools 추가

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이제 에이전트가 실제 작업을 수행할 때 사용할 도구(Tools) 노드를 추가할 차례다. 이 워크플로우에선 폴더 안을 들여다보고 어떤 파일/폴더가 있는지 확인하는 도구와 폴더를 만들고 지정한 위치로 파일을 옮기는 도구가 필요하다.

 

Search Tool

AI Agent 노드 하단의 Tools 연결점에서 + 버튼을 눌러 Google Drive Tool 노드를 추가하고, 헷갈리지 않도록 노드 이름은 search_tool로 변경한다. 노드를 추가했다면 설정 창에서 아래와 같이 설정한다.

• Credential: 앞서 연동해둔 Google Drive 계정 선택
• Tool Description: Set Automatically (자동 설정)
• Resource: File/Folder (파일/폴더 모두 검색 대상)
• Operation: Search (검색 작업 수행)
• Search Method: Search File/Folder Name (이름 기준으로 검색)
• Search Query: 우측 ✨ 마법 버튼 클릭 (AI Agent가 검색어를 자동으로 채움)
• Return All: 활성화 (검색 결과를 모두 가져오기 위해 켬)
• Filter > Folder: 보안을 위해 실습하고 있는 최상위 폴더 선택

 

Create Folder Tool

파일을 옮길 대상 폴더가 없다면, 새 폴더를 만들어 주는 도구가 필요하다. AI Agent 노드 하단의 Tools 연결점에서 [+] 버튼을 눌러 Google Drive Tool 노드를 하나 더 추가하고, 역할을 쉽게 알 수 있도록 노드 이름을 create_folder_tool로 변경한다. 노드를 추가했다면 설정 창에서 아래와 같이 세팅한다.

• Credential: 앞서 연동해둔 Google Drive 계정 선택
• Tool Description: Set Automatically (자동 설정)
• Resource: Folder
• Operation: Create (새로운 폴더 생성)
• Folder Name: {{ $fromAI('folder_name') }}
• Parent Drive: My Drive 선택
• Parent Folder: 실습하고 있는 최상위 기준 폴더 선택 (N8N Practice)

 

위 설정에서 Folder Name 파라미터에 {{ $fromAI() }} 표현식을 사용한 것에 주목하자. $fromAI()는 AI Agent가 상황에 맞게 파라미터 값을 직접 채우도록 위임하는 함수다.

 

예를 들어 {{ $fromAI('folder_name') }}이라고 입력하면, n8n은 AI Agent에게 folder_name 값이 필요하다고 알려준다. 그럼 AI Agent는 이전 단계에서 넘겨받은 파일 이름/유형 등을 바탕으로 적절한 폴더 이름을 판단하고 Tool 노드에 전달한다.

 

이때 folder_name 같은 이름은 AI에게 어떤 값을 생성해야 할지 알려주는 중요한 힌트가 된다. {{ $fromAI('abc') }}처럼 임의의 이름을 사용할 수도 있지만, AI가 어떤 값을 채워야 하는지 이해할 수 있도록 역할이 드러나는 이름을 사용하는 것이 좋다.

 

Move File Tool

이제 분류가 끝난 파일을 지정한 목적지 폴더로 이동시킬 도구가 필요하다. AI Agent 노드 하단의 Tools 연결점에서 [+] 버튼을 눌러 Google Drive Tool 노드를 하나 더 추가하고, 역할을 쉽게 알 수 있도록 노드 이름을  move_file_tool로 변경한다. 노드를 추가했다면 설정 창에서 아래와 같이 세팅한다.

• Credential: 앞서 연동해둔 Google Drive 계정 선택
• Tool Description: Set Automatically (자동 설정)
• Resource: File (파일을 옮겨야 하므로)
• Operation: Move (파일 이동)
• File > By ID: 우측 ✨ 마법 버튼 클릭 (업로드한 파일이 매번 다르므로, AI Agent가 파일 ID 자동 입력)
• From list: My Drive 선택
• Parent Folder > By ID: 우측 ✨ 마법 버튼 클릭 (이동할 폴더는 상황에 따라 다르므로, AI Agent가 폴더 ID 자동 입력)

 

위 설정에선 File(이동할 파일 ID)과 Parent Folder(대상 폴더 ID) 파라미터 값을 AI가 자동으로 채우도록 위임(Defined automatically by the AI)한 것이 핵심이다. 앞서 설명한  {{ $fromAI() }}  방식과 마찬가지로 AI Agent가 현재 처리 중인 파일과 앞 단계에서 찾았거나 생성한 폴더 정보를 바탕으로 알맞은 ID 값을 자동으로 입력해준다.

 

 

시스템 프롬프트 작성

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AI Agent가 위에서 추가한 도구들을 상황에 맞게 제대로 활용하려면, 에이전트에게 역할과 작업 규칙을 명확하게 알려줘야 한다. 단순히 "파일을 정리해 줘"라고 지시하면 기존 폴더를 확인하지 않고 새 폴더를 만들거나 잘못된 위치로 이동할 수 있다.

 

AI Agent 노드의 설정 창을 열고, 아래와 같이 구체적인 시스템 프롬프트로 변경해 주자.

You are a file organizer assistant.
You keep my Google Drive folder organized.
Here is the file that was just uploaded to my Google Drive.

Name: {{ $json.name }}
MimeType: {{ $json.mimeType }}
File ID: {{ $json.id }}

You have a set of tools to help you accomplish the task: 
`search_tool`: This tool searches for files and folders. Use this to search and see if you need to create a folder or if it already exists.
`move_file_tool`: This tool is to move a file to a folder.
`create_folder_tool`: This tool is to create a folder.

ALWAYS use the `search_tool` first to make sure that you don't create duplicate folders.

 

새롭게 작성한 프롬프트는 에이전트가 오류 없이 작동할 수 있도록 4가지 요소를 담고 있다.

• 역할 부여 (Role): AI Agent가 어떤 역할을 수행해야 하는지 정의한다.
• 컨텍스트 제공 (Context): 구글 드라이브 트리거에서 전달받은 파일 이름/유형/ID를 제공한다.
• 도구 설명 (Tools): 앞서 정의한 3개 툴들이 각각 언제, 어떤 용도로 쓰이는지 설명한다.
• 핵심 규칙 (Rules/Safeguards): 폴더 중복 생성을 막기 위해 기존 폴더를 먼저 검색하도록 지시한다.

 

이제 AI Agent가 도구들을 올바르게 호출하는지 확인해 보자. 구글 드라이브에 파일을 업로드한 뒤 워크플로우를 실행하면 AI Agent는 다음과 같은 순서로 작업을 처리한다.

1. 업로드한 파일을 어떤 폴더에 넣을지 판단 — Chat Model
2. 해당 폴더가 이미 존재하는지 검색 — Search Tool
3. 폴더가 없다면 생성 — Create Folder Tool
4. 파일을 대상 폴더로 이동 — Move File Tool

 

Chat Model에 표시된 숫자 3은 AI Agent가 전체 작업을 처리하는 동안 Chat Model을 3번 호출했다는 의미다. 반대로 체크 표시가 없는 Tool 노드는 이번 워크플로우 실행에서 사용되지 않았음을 나타낸다. 예를 들어 대상 폴더가 이미 존재할 땐 폴더를 새로 만들 필요가 없으므로 create_folder_tool 도구는 호출되지 않는다.

 

AI Agent 설정 창 우측의 Logs 영역을 보면 에이전트가 어떤 도구를 어떤 순서로 호출했는지, 토큰은 얼마나 사용했는지, 각 단계의 입력과 출력은 무엇이었는지 등을 확인할 수 있다.