Google Gemini 3.0과 n8n으로 멀티 에이전트 자동화, 왜 지금 써야 할까?

Google이 Gemini 3.0을 공개했고, 이 모델이 바로 n8n 같은 자동화 도구에서 AI 에이전트를 만들 때 핵심 축이 되는 모델입니다. 특히 멀티 스텝 추론과 도구 사용이 중요한 워크플로우에서 기존 GPT, Claude 계열과 비교해도 매우 강력한 성능을 보입니다. 아래에서는 Gemini 3.0이 왜 에이전트용으로 적합한지, n8n에서 어떻게 연결하는지, 실제 멀티 에이전트 예시와 셀프 호스팅 환경까지 순서대로 다룹니다. 끝까지 읽으면 "지금 내 워크플로우에 Gemini 3.0을 어떻게 붙일 수 있는지"를 바로 그려볼 수 있습니다.

Gemini 3.0이 AI 에이전트용 모델로 주목받는 이유

Google 공식 블로그에서 공개한 벤치마크를 보면 Gemini 3.0이 Claude 4.5, GPT-4.5.1을 포함한 주요 모델들을 여러 지표에서 앞서는 것으로 나와 있습니다. 단순 채팅 성능이라기보다, 에이전트 워크플로우에 중요한 영역에서 강세를 보인다는 점이 핵심입니다.

이 모델은 설계 단계부터 멀티 스텝 추론과 도구 활용을 전제로 만든 모델이라는 점이 강조됩니다. 사용자가 복잡한 요청을 넣었을 때, 한 번에 답을 내는 대신 단계별로 쪼개서 이해하고 "지금 어떤 도구를 써야 하는지, 어떤 순서로 진행해야 하는지"를 스스로 결정하도록 설계되어 있습니다.

AI 에이전트에서 LLM은 사실상 에이전트의 뇌 역할을 합니다. 따라서 단순 언어 생성 능력보다 "여러 단계로 나눠 생각하는 능력"과 "툴 선택 및 사용 능력"이 중요합니다. Gemini 3.0은 이 지점을 겨냥하고 있기 때문에, 실제 비즈니스 업무 자동화나 복잡한 에이전트 구성에 특히 잘 맞는 모델입니다.

Google은 여기에 그치지 않고 앞으로도 다양한 변종 모델을 추가로 내놓을 계획을 밝히고 있습니다. 즉, 현재의 Gemini 3 Pro 프리뷰뿐 아니라, 향후 에이전트 전용·경량·특화 모델 등으로 확장될 가능성이 높습니다.

멀티 에이전트·오케스트레이션에 Gemini 3.0이 유리한 구조

최근 에이전트 흐름의 중심은 하나의 거대한 에이전트가 모든 일을 처리하는 것이 아니라, 여러 서브 에이전트를 조율하는 오케스트레이션 구조로 이동하고 있습니다. 예를 들어 메인 에이전트 하나가 있고, 그 아래에 이메일 담당, 캘린더 담당, 회사 지식 담당, 개인 지출 담당 같은 서브 에이전트가 분리돼 있는 형태입니다.

이때 메인 에이전트의 역할은 분명합니다. 사용자의 요청을 읽고 "어떤 도구(서브 에이전트)를 호출해야 하는지", "어떤 순서로 연결할지"를 판단해 적절히 위임·조율하는 일입니다. 메인 에이전트 스스로 이메일을 쓰거나 요약을 하는 것이 아니라, 오로지 올바른 에이전트에게 작업을 넘기는 관리자에 가깝습니다.

이러한 오케스트레이션 구조가 잘 작동하려면, 메인 에이전트가 사용하는 LLM이 툴 목록과 각 도구의 역할을 정확히 이해하고, 상황에 맞게 선택할 수 있어야 합니다. 성능이 부족하면 잘못된 에이전트에 요청을 보내거나, 불필요하게 자체 추론만 하다가 오류나 환각을 유발합니다.

Gemini 3.0은 툴 사용과 멀티 스텝 추론을 고려해 훈련된 모델이라, 이런 오케스트레이션 시나리오에서 강점을 보입니다. 실제로 멀티 에이전트 자동화를 구성할 때, 도구 사용 능력이 좋은 모델을 쓰면 위임이 매끄럽게 이뤄져 워크플로우 전체의 안정성이 크게 올라갑니다.

n8n이 Gemini 3.0 에이전트 플랫폼으로 적합한 이유

영상에서 사용된 도구는 n8n입니다. n8n은 노코드 기반 자동화 플랫폼으로, 다양한 API와 앱을 연결해 워크플로우를 만들 수 있고, 최근에는 AI 에이전트 기능이 많이 강화된 상태입니다.

n8n의 장점은 별도 코딩 없이도 AI Agent 노드를 추가해 LLM 기반 에이전트를 구성할 수 있다는 점입니다. 빈 워크플로우를 열고 첫 스텝으로 AI Agent를 추가하면, 그 안에 어떤 채팅 모델을 붙일지, 어떤 도구를 연결할지 설정하는 방식입니다.

Gemini 3.0을 n8n에 붙이는 방법은 크게 두 가지입니다. 하나는 OpenRouter를 통해 간접적으로 연결하는 방법이고, 다른 하나는 n8n의 Gemini Chat Model 통합 기능을 이용해 Google API를 직접 붙이는 방식입니다. 두 방식 모두 장단점이 있지만, 처음에는 설정이 간단한 OpenRouter 방식이 진입 장벽이 낮습니다.

n8n은 클라우드 계정으로 간단히 시작할 수 있고, 필요하다면 나중에 VPS에 직접 설치해 셀프 호스팅으로 옮길 수 있습니다. 따라서 초기 테스트 단계에서는 클라우드, 실제 서비스 단계에서는 자체 서버라는 식의 단계적 접근이 가능합니다.

OpenRouter로 Gemini 3.0을 n8n AI 에이전트에 연결하는 방법

첫 번째 방식은 OpenRouter를 이용하는 것입니다. OpenRouter는 여러 LLM을 한 곳에서 제공하는 게이트웨이 서비스로, 하나의 API 키로 다양한 모델을 시험할 수 있습니다.

순서는 매우 단순합니다. 먼저 openrouter.ai에 접속해 계정을 만든 뒤, Models 메뉴에서 사용할 수 있는 모델 목록을 확인합니다. 그다음 API 키를 발급받고, 소액(예: 5달러) 정도를 충전해 두면 테스트에는 충분합니다.

n8n으로 돌아와 AI Agent 노드를 추가한 뒤, 모델 설정에서 OpenRouter Chat Models를 선택합니다. Credentials에서 새 자격 증명을 만들고, 방금 발급받은 API 키를 입력해 저장합니다. 이후 모델 드롭다운에서 "gemini-3"를 검색하면, OpenRouter를 통해 제공되는 Gemini 3.0 모델을 바로 선택할 수 있습니다.

테스트 채팅에서 간단히 "안녕" 같은 메시지를 보내고, 실행 결과에 초록색 체크 표시와 응답이 보이면 연결이 정상적으로 된 것입니다. 이 상태에서 AI Agent는 OpenRouter를 통해 Gemini 3.0에 질의를 보내고, 응답을 받아 워크플로우에서 활용합니다.

Google Gemini Chat Model을 n8n에 직접 연결하는 절차

두 번째 방식은 n8n에 내장된 Gemini Chat Model 통합 기능을 이용해 Google API를 직접 붙이는 것입니다. 이 방법은 OpenRouter 중간 단계를 거치지 않고, Google 계정과 결제 설정을 기반으로 직접 액세스한다는 점이 특징입니다.

먼저 n8n에서 Gemini Chat Model 노드를 추가하고, Credentials에서 새 자격 증명을 생성합니다. 이때 안내에 따라 Google AI Studio 페이지로 이동해야 합니다. 브라우저에서 studio.google.com 또는 studio.google.com/app/api에 접속하면 AI Studio로 진입할 수 있습니다.

AI Studio에서 "Get API key"를 클릭하고, "Create API key"를 선택한 뒤 이름을 지정합니다. 기존 GCP 프로젝트가 있다면 선택하고, 없다면 새 프로젝트를 만들면 됩니다. API 키가 생성되면 무료 티어인 경우 "Free tier"로 표기되며, 유료 플랜을 활성화하면 300달러 크레딧도 제공됩니다.

생성된 키를 복사해 n8n의 Gemini 자격 증명 입력창에 붙여넣고 저장합니다. 호스트나 기타 고급 설정은 기본값 그대로 두면 됩니다. 이후 모델 선택 드롭다운에서 "Gemini 3"를 검색하면 Gemini 3 Pro preview 모델을 선택할 수 있고, 이제 n8n 내에서 Google 공식 API를 통해 Gemini 3.0에 직접 접근할 수 있습니다.

Gemini 3.0으로 구성한 개인 AI 비서·멀티 에이전트 예시

영상에서는 실제 예제로 "AI agent army"라는 이름의 복합 워크플로우를 사용합니다. 이는 일종의 개인 비서 시스템으로, 여러 서브 에이전트를 포함한 멀티 에이전트 구조를 가지고 있습니다.

워크플로우를 가져오는 과정은 n8n 커뮤니티에서 제공한 블루프린트 파일을 다운로드한 뒤, n8n에서 "Import from file"을 선택해 불러오는 방식입니다. 불러오면 메인 에이전트 하나와 함께 개인 지출 관리, 회사 지식 조회, 이메일 처리, 캘린더 관리 등 여러 서브 에이전트 노드가 연결된 구조를 확인할 수 있습니다.

핵심은 맨 위에 있는 오케스트레이션 에이전트입니다. 이 에이전트의 시스템 메시지에는 "사용자의 요청을 적절한 도구로 효율적으로 위임하라", "직접 이메일 작성·콘텐츠 요약을 하지 말고 도구를 사용하라"는 식의 규칙이 포함돼 있습니다. 즉, 스스로 일을 처리하지 않고, 아래에 있는 이메일 에이전트, 캘린더 에이전트, 계산기, 회사 지식 에이전트 등으로 위임하는 역할만 맡습니다.

이 메인 에이전트가 처음에는 Anthropic의 Claude Sonnet 4.5 모델을 사용하도록 설정돼 있었는데, 여기서 메인 채팅 모델을 Google Gemini 3.0으로 교체하면 전체 워크플로우의 특성이 달라집니다. Gemini 3.0이 멀티 스텝 추론과 도구 사용을 위해 설계된 모델이라, 오케스트레이션 과정에서 툴 선택이 더 안정적으로 이뤄지고, 환각·오류를 줄이는 데 유리하기 때문입니다.

이 구조에서는 여러 외부 API 엔드포인트와 애플리케이션에 접근해야 하므로, 모델이 각 노드의 역할과 입력·출력 구조를 좀 더 정확하게 파악해야 합니다. Gemini 3.0은 이러한 복합 환경에서 툴을 적절히 호출하는 능력을 강화했다는 점에서, 향후 멀티 에이전트 워크플로우의 기본 모델 후보로 거론될 만합니다.

Claude에서 Gemini로, 멀티 에이전트 모델 판도 변화 가능성

지금까지 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 구성할 때는 Claude Sonnet 4.5가 가장 안정적인 선택지 중 하나로 많이 활용됐습니다. 특히 길고 복합적인 지시를 잘 처리하는 특성 덕분에, 여러 AI 모델을 병행 테스트해도 결국 Sonnet 4.5로 정착하는 경우가 많았습니다.

그러나 Gemini 3.0이 등장하면서 상황이 바뀔 수 있는 분위기입니다. 벤치마크 상에서도 강력한 성능을 보여주고 있고, 무엇보다 "멀티 에이전트·툴 사용·오케스트레이션"이라는 미래 워크플로우 방향을 정확히 겨냥한 설계라는 점에서 경쟁력이 있습니다. 실제 테스트에서도 툴 사용이 많은 복합 워크플로우에서 고무적인 결과가 나오고 있습니다.

물론 아직은 프리뷰 단계이고, 실제로 어느 상황에서 강점과 한계를 보이는지 더 많은 검증이 필요합니다. 영상의 저자도 앞으로 며칠·몇 주 동안 다양한 시나리오에서 Gemini 3.0을 계속 시험해 보고, 어디에서 성능이 좋고 어디에서 제약이 있는지 파악하겠다고 밝힙니다.

그럼에도 불구하고, Google이 에이전트 중심의 미래를 인지하고 충분한 자원과 인프라를 여기에 투입하고 있다는 점은 분명합니다. 멀티 에이전트 워크플로우, 도구 연동, 나아가 AGI를 향한 단계에서 Gemini 3.0이 핵심 플레이어가 될 가능성은 상당히 높습니다.

n8n을 VPS에 셀프 호스팅해 Gemini 에이전트 운영하기

AI 에이전트와 자동화를 실제 비즈니스에 적용하면, 자연스럽게 데이터 프라이버시와 보안 문제가 중요해집니다. 이때 선택지가 되는 것이 n8n을 가상 사설 서버(VPS)에 직접 설치해 운영하는 방식입니다.

영상에서는 Hostinger의 VPS를 예시로 사용합니다. 제공 플랜 중 KVM2가 n8n용으로 적합한 구성이며, 8GB RAM과 2 vCPU를 제공합니다. 이 정도면 에이전트 기반 워크플로우 여러 개를 운영하는 데에 충분한 리소스입니다.

Hostinger 페이지에서 KVM2 플랜을 선택한 뒤, 기간은 24개월 옵션을 선택하는 것이 가격 측면에서 가장 유리합니다. 결제 단계에서 "Have coupon code"란에 "AIWORKSHOP"을 입력하면 추가 10% 할인이 적용됩니다. 지역은 자신과 가까운 서버 위치를 선택하면 되고, 애플리케이션 선택 항목에서 미리 준비된 n8n 템플릿을 선택하면 설치가 자동으로 진행됩니다.

결제와 설치가 끝나면 관리 패널에서 "Manage"를 눌러 대시보드에 들어가고, 여기서 "Manage app"을 클릭하면 n8n 인스턴스가 열립니다. 처음 접속이라면 계정 생성 단계가 나오고, 이후에는 로그인 후 바로 워크플로우 생성 화면으로 진입할 수 있습니다. 이렇게 구성하면 클라우드 n8n과 동일한 기능을 사용하면서도, 서버와 데이터는 본인 소유 VPS에 남는 구조를 만들 수 있습니다.

n8n 커뮤니티와 AI 에이전시 활용 가능성

영상의 제작자는 n8n과 AI 에이전트에 특화된 온라인 커뮤니티도 운영 중이라고 언급합니다. 이 커뮤니티에서는 n8n을 처음 접하는 사용자부터 고급 사용자까지, 다양한 수준의 튜토리얼과 워크플로우 예시, "AI agent army" 같은 블루프린트를 공유하고 있습니다.

특히 관심 있는 부분은 AI 에이전시 모델입니다. n8n과 Gemini 3.0 같은 LLM을 활용해 고객사의 업무 자동화, 데이터 파이프라인 구축, 맞춤형 에이전트 제작 등을 서비스 형태로 제공하는 방식입니다. 커뮤니티에서는 이런 에이전시를 시작하는 방법, 어떤 서비스 구조가 가능한지, 수익 모델을 어떻게 설계할 수 있는지에 대한 자료도 함께 제공된다고 합니다.

즉, Gemini 3.0과 n8n 조합은 단순히 개인 생산성 향상을 넘어서, 실제 수익 사업으로 이어질 수 있는 기반이 될 수 있습니다. 별도 코드를 많이 작성하지 않고도, 다양한 앱을 엮어 복잡한 에이전트를 만들 수 있다는 점에서 진입 장벽도 상대적으로 낮은 편입니다.

Gemini 3.0 + n8n 조합의 효과, 한계, 그리고 활용 시 주의점

지금까지 내용을 종합하면, Gemini 3.0과 n8n을 결합한 멀티 에이전트 자동화는 다음과 같은 실질적 효과를 기대할 수 있습니다. 멀티 스텝 추론과 툴 사용 능력이 뛰어난 모델을 통해, 이메일·캘린더·지식 베이스·계산 등 여러 기능을 하나의 오케스트레이션 에이전트가 관리하는 구조를 안정적으로 구현할 수 있습니다. 또한 OpenRouter나 Google AI Studio를 통해 손쉽게 연동할 수 있고, 필요시 VPS에 n8n을 설치해 프라이버시를 강화하는 운영 방식도 택할 수 있습니다.

다만 현재의 Gemini 3 Pro는 프리뷰 단계이며, 실제 업무 환경에서의 장기적인 안정성·비용 구조·특정 도메인에서의 성능은 더 검증이 필요합니다. 벤치마크에서 상위를 차지하더라도, 특정 API 조합이나 비즈니스 도메인에서는 다른 모델이 더 적합할 수 있고, 환각과 오류가 완전히 사라지는 것은 아니기 때문에 검증 단계를 반드시 거쳐야 합니다.

실제 도입 시에는 다음과 같은 점을 의식할 필요가 있습니다. 중요한 업무일수록 에이전트의 결정이 어떤 도구를 어떻게 호출하는지 로깅해 두고, 초기에 사람이 결과를 검수하는 단계를 두는 것이 안전합니다. 또한 OpenRouter, Google, VPS 등 각 요소의 비용 구조를 미리 계산해 장기 운영 비용을 예측해 두는 것이 좋습니다.

그럼에도 불구하고, 현재 기준에서 멀티 에이전트·도구 기반 워크플로우를 고민하는 사람이라면 Gemini 3.0과 n8n 조합은 충분히 시험해 볼 만한 가치가 있는 옵션입니다. 한 번 기본 오케스트레이션 에이전트를 만들어 두면, 이후에는 서브 에이전트를 추가하거나 교체하는 방식으로 손쉽게 확장할 수 있으므로, 앞으로의 AI 자동화 전략에서 유연한 기반이 되어 줄 가능성이 높습니다.

출처 및 참고 :