n8n@2.47.3
n8n 2.47.3 업데이트는 워크플로 편집자만 마이그레이션 결과를 소유할 수 있도록 하는 버그를 수정하고, 오래된 작업을 일괄적으로 종료하여 예약된 작업 정리 기능을 개선하며, 알림 이메일에서 마이그레이션 보고서를 직접 열 수 있는 기능을 추가합니다.
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n8n@3.0.1
## [3.0.1](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@3.0.0...n8n@3.0.1) (2026-10-28) ### 버그 수정 핵심: 축소된 빌드에서 ExpressionError 이름을 유지합니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42309) ([b3192c6](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/b3192c6d151125c76c88fe8a421e027b4242a3f9)) 핵심: QuickJS 표현식 결과에서 미정의 값을 유지합니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42264) ([532f645](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/532f645f21c99e178a09448caf37ebd77d24b56a)) 편집기: 분할 버튼 내 캐럿 정렬을 개선합니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42203) ([61cbfea](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/61cbfeafa267b5c769b345c50ccbd4fc504b0e69)) 편집기: 첫 로드 속도를 향상시킵니다 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41987) ([8b6bdbb](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/8b6bdbbe874b
n8n@2.45.5
## [2.45.5](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.4...n8n@2.45.5) (2026-10-28) ### 버그 수정 * **core:** 축소된 빌드에서 ExpressionError 이름을 유지합니다([#42309](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42309)) ([b3192c6](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/b3192c6d151125c76c88fe8a421e027b4242a3f9)) * **core:** QuickJS 표현식 결과에서 미정의 값을 유지합니다([#42264](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42264)) ([532f645](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/532f645f21c99e178a09448caf37ebd77d24b56a)) * **editor:** 분할 버튼 내 캐럿 정렬을 개선합니다([#42203](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42203)) ([61cbfea](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/61cbfeafa267b5c769b345c50ccbd4fc504b0e69)) * **editor:** 첫 로드 속도를 향상시킵니다([#41987](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/4
우리가 디자인 에이전트를 어떻게 구축했는지
LangChain이 Slack에서 브랜드에 맞는 동영상, 그래픽 및 프레젠테이션을 제작하는 오픈소스 디자인 에이전트인 Content Studio와 이를 구동하는 하네스를 어떻게 구축했는지.
SAP, 더 지능적이고 관리된 Joule 에이전트로 자율 기업 전략을 한층 더 추진합니다
SAP SE는 오늘 개발자를 위한 연례 TechEd 컨퍼런스에서 인공지능 혁신 제품군을 발표하며, Joule 어시스턴트 솔루션과 비즈니스 AI 플랫폼을 고도화했습니다. 여기에는 테이블형 데이터 기반 모델도 포함됩니다. Joule Work의 새로운 기능은 AI 에이전트가 더욱 효율적으로 작동하고 개방형 프로토콜과 상호운용성을 갖도록 지원합니다. 이와 관련해 모델 컨텍스트 프로토콜[…] SAP는 더 지능적이고 관리된 Joule 에이전트를 통해 자율적 기업 전략을 한층 더 추진하고 있습니다. 이 글은 SiliconANGLE에 처음 게재되었습니다.
증류, 토론, 발견: 그래프 기반 증류된 인사이트로 다중 에이전트 연구 아이디어 발상의 기초를 마련하다
arXiv:2610.33366v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLMs)은 연구 아이디어 생성과 과학적 발견을 지원하는 데 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 다중 에이전트 토론은 다양한 관점을 하나로 모아 연구 아이디어를 개발하는 협업 방식을 제공합니다. 그러나 주요 과제는 각 에이전트에게 서로 다르고 의미 있는 전문성을 부여하여 그들의 기여를 효과적으로 이끌어내는 방법입니다. 연구자들이 협업 과정에서 축적된 연구 경험을 활용하는 방식에서 영감을 받아, 우리는 관련 논문들의 그래프로부터 인사이트를 추출해 문헌 기반의 에이전트 전문성을 구축하는 프레임워크인 InsightAgents를 제안합니다. 한 연구 분야 내에서 진화하는 연구 접근법을 추적하고, 근본적인 가정을 드러내며, 아직 해결되지 않은 과제를 식별하는 인사이트에 따라,
다중 에이전트 LLM 시스템에서의 의사소통 실패 이해
arXiv:2610.32060v1 발표 유형: 신규 초록: 다중 에이전트 LLM 시스템은 토론, 증거 공유 및 상호 교정을 통해 추론 능력을 향상시키는 것을 목표로 하지만, 상호작용 과정에서는 최종 정확도만으로는 설명할 수 없는 다양한 실패가 발생할 수 있습니다. 에이전트들은 지나치게 빨리 수렴하거나, 이견을 무시하거나, 올바른 소수 의견을 억압하거나, 여러 라운드에 걸쳐 잘못된 프레임을 유지하는 등의 문제를 겪을 수 있습니다. 우리는 의료 QA, 코딩, 금융, 다중 홉 추론, 윤리, 그리고 체화된 텍스트 작업 등 다양한 분야에서 수집된 3,211개의 실패한 다단계 대화 트래젝터리를 바탕으로, 데이터셋과 시스템 설계별 실패 분포, 라운드 수준의 오류 동역학, 복구 난이도, 다수 의견 전환, 소수 의견 신호 억압, 그리고 자가 보고된 신뢰도 등을 분석하기 위한, 데이터셋 기반의 의사소통 실패 분류체계를 제시합니다. 이를 통해 우리는 다음과 같은 사실을 발견했습니다.