자동화 툴인 메이크(Make.com)를 활용해 AI 에이전트를 구축하다 보면, 시나리오가 특정 단계에서 멈추거나 데이터가 무한 루프에 빠져 작업량이 폭발하는 당혹스러운 상황을 겪게 됩니다. 특히 2025년 들어 LLM 연동 시나리오가 복잡해지면서 이러한 '데이터 병목 현상'은 더욱 빈번해지고 있습니다.
이 글에서는 메이크(Make.com)에서 AI 에이전트가 왜 멈추는지, 그리고 루프 현상을 어떻게 끊어내고 정상화할 수 있는지 단계별 디버깅 가이드를 제공합니다.
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메이크 AI 시나리오 오류 핵심 요약 * 주요 증상: 특정 노드에서 Blue 휠이 계속 돌거나 'Execution'이 종료되지 않음 * 핵심 원인: 순환 참조(Circular Reference), Webhook 타임아웃, 토큰 초과 응답 지연 * 해결 방법: 필터(Filter) 설정, 디버그 모드 활용, 데이터 매핑 재검토 * 방지책: 에러 핸들러(Error Handler) 추가 및 유료 플랜의 실행 시간 최적화 |
원인 분석
메이크 시나리오가 무한 대기에 빠지거나 루프를 형성하는 이유는 크게 4가지로 압축됩니다.
- 순환 참조 구조: 구글 시트의 업데이트를 트리거로 설정했는데, 시나리오 끝에서 다시 해당 시트를 업데이트하여 무한 반복되는 경우입니다.
- API 응답 지연(Timeout): OpenAI나 Anthropic 같은 AI 모델이 답변을 생성하는 데 30초 이상 소요될 경우, 메이크의 연결이 끊어지며 대기 상태로 남을 수 있습니다.
- 데이터 매핑 오류: 이전 모듈에서 빈 값(null)이 넘어왔는데 다음 모듈이 이를 필수값으로 인식하여 처리를 멈추는 경우입니다.
- Webhook 응답 미전송: 외부 서비스에서 데이터를 받았으나 메이크에서 적절한 'Webhook Response'를 돌려주지 않아 상대 서버가 계속 재시도를 하는 경우입니다.
해결 방법 1: 필터(Filter)를 이용한 무한 루프 차단
가장 흔한 '자기 참조 루프'를 방지하기 위해 데이터가 통과하는 길목에 조건을 걸어야 합니다.
- 루프가 발생하는 경로 사이의 연결선(wrench icon)을 클릭합니다.
- Set up a filter 메뉴를 선택합니다.
- 조건 설정에서
Specific Column이Updated by AI와 같은 특정 값이 아닐 때만 통과하도록 설정합니다. - 이 설정을 통해 AI가 수정한 데이터가 다시 시나리오를 실행시키는 것을 물리적으로 방지할 수 있습니다.
해결 방법 2: AI 모듈 타임아웃 및 메모리 최적화
AI 답변이 길어질 때 발생하는 무한 로딩을 해결하는 방법입니다.
- 사용 중인 AI 모듈(예: OpenAI, Claude)의 Advanced settings를 엽니다.
- Max Tokens 값을 너무 크게 잡지 않았는지 확인합니다. 토큰이 많을수록 응답 시간이 길어져 메이크 엔진이 타임아웃을 발생시킵니다.
- 복잡한 추론이 필요한 경우
Thinking mode를 끄거나, 프롬프트를 세분화하여 여러 단계로 나누어 처리(Chaining)합니다.
해결 방법 3: 디버깅 모드와 실행 기록 확인
어디서 데이터가 멈췄는지 정확히 파악해야 합니다.
- 시나리오 왼쪽 하단의 History 탭을 클릭합니다.
- 실패했거나 실행 중인 항목의 Details를 누릅니다.
- 각 모듈 상단의 숫자 아이콘(Operation)을 클릭하여
Input데이터와Output데이터를 비교합니다. - 만약
Input은 있는데Output이 없다면, 해당 모듈의 API 키나 설정값에 문제가 있는 것입니다.
그래도 해결되지 않을 때
기본 설정으로 해결되지 않는다면 구조적인 대안을 고려해야 합니다.
- Break 모듈 사용: 에러 발생 시 일정 시간 후 재시도하도록
Break핸들러를 추가하세요. - 플랜 업그레이드 고려: 무료 플랜은 실행 시간과 용량 제한이 엄격합니다. 복잡한 AI 에이전트를 운영한다면 Core 또는 Pro 플랜을 통해 타임아웃 제한을 늘리는 것이 안정적입니다.
- 데이터베이스 분리: 입력 전용 데이터베이스와 출력 전용 데이터베이스를 분리하여 원천적으로 루프를 차단하세요.
문제 예방 방법
안정적인 자동화를 위해 다음 수칙을 지키는 것이 좋습니다.
- 모든 시나리오 끝에
Ignore또는Commit핸들러를 붙여 예상치 못한 에러가 전체 시나리오를 멈추지 않게 합니다. - 복잡한 시나리오는 하나의 큰 워크플로우보다 여러 개의 작은 시나리오로 나누어 HTTP Request로 연결하는 것이 디버깅에 유리합니다.
FAQ
Q. 시나리오가 멈췄는데 'Task'가 계속 소모되나요?
A. 예, 실행 중인 상태로 유지되면 설정된 타임아웃까지 리소스를 점유할 수 있습니다. 멈춘 것이 확실하다면 'Stop' 버튼을 눌러 강제 종료해야 합니다.
Q. AI 답변이 너무 길어서 자꾸 끊깁니다.
A. 프롬프트에 "답변을 500자 이내로 요약해줘"와 같은 제약 조건을 추가하거나, 데이터를 쪼개서 처리하는 루프 모듈을 별도로 구성하세요.
마무리 요약
메이크(Make.com)에서 AI 에이전트 루프나 대기 문제는 대부분 필터 미비나 API 응답 지연에서 발생합니다. 오늘 설명드린 필터링 조건 설정과 실행 기록 디버깅만 숙지해도 90% 이상의 오류를 잡아낼 수 있습니다. 자동화의 핵심은 '예외 처리'임을 잊지 마세요!