workflow-lab: JSON으로 정의하는 미니 AI 워크플로우

노코드 워크플로우 도구는 화면에서 노드를 놓고 선으로 연결합니다. 이 실습에서는 같은 구조를 JSON 파일로 적고 miniflow로 실행합니다. 화면 대신 파일을 쓸 뿐, 노드·연결·데이터 전달이라는 개념은 같습니다.

flowchart LR
  J["flows/*.json<br/>노드와 연결 정의"] --> E["miniflow 엔진<br/>순서 계산 · 실행"]
  E --> L{{"LLM 노드<br/>openai · ollama · mock · anthropic · gemini"}}
  E --> T["Tool 노드<br/>get_weather · search_faq"]
  E --> M[("Memory 노드<br/>.miniflow-memory.json")]
  E --> R["runs/*.json<br/>실행 기록(Trace)"]

1. 설치와 확인

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/64/workflow-lab
uv sync
uv run miniflow tools
uv run pytest -q

2. 명령어

명령	하는 일
`uv run miniflow run flows/01-llm-only.json -i text="..."`	워크플로우 실행. 입력은 `-i 이름=값`으로 여러 개 전달
`uv run miniflow validate flows/02-llm-tool.json`	실행하지 않고 구조만 검사, 실행 순서 출력
`uv run miniflow show flows/04-recommend-with-memory.json`	워크플로우를 Mermaid 다이어그램으로 출력
`uv run miniflow tools`	사용할 수 있는 Tool 목록
`uv run miniflow check`	설정한 LLM에 연결되는지 확인
`uv run miniflow memory` / `--clear`	Memory 내용 보기 / 지우기

실행할 때마다 각 노드의 입력·출력·소요 시간이 runs/ 폴더에 JSON으로 저장됩니다.

3. 노드 종류

type	역할	필수 필드
`input`	실행 시 받은 입력을 흐름에 넣음	없음
`llm`	프롬프트를 LLM에 보내고 답을 받음	`prompt` (선택: `system`, `temperature`, `mock`)
`tool`	등록된 함수를 호출해 데이터를 가져옴	`tool`, `args`
`memory_read`	저장된 기억을 키로 읽음	`key`
`memory_write`	기억을 키에 저장(기존 값과 병합)	`key`, `value`
`output`	최종 결과를 만듦	`value`

4. 데이터 전달 규칙

앞 노드의 결과는 {{...}}로 꺼내 씁니다.

표현	의미
`{{input.city}}`	실행할 때 받은 입력 `city`
`{{nodes.weather.output}}`	`weather` 노드의 결과 전체
`{{nodes.weather.output.temp_c}}`	결과 안의 특정 값
`{{nodes.faq.output.0.answer}}`	목록의 첫 번째 항목 안의 값

5. LLM 선택

MINIFLOW_LLM으로 LLM을 고릅니다. 보통은 Last3Mon/.env에 적어 두고(실행한 폴더에서 위로 올라가며 가장 가까운 .env를 읽음), 셸이나 명령 앞에 적은 값이 .env보다 우선합니다. 수업 기본값은 OpenAI API이고, MINIFLOW_LLM_FALLBACK=ollama이면 OpenAI 호출이 실패할 때 노트북의 Ollama로 한 번 더 시도합니다. 준비 방법은 SETUP-WSL-LLM.md를 참고하세요.

`MINIFLOW_LLM`	LLM	필요한 것
`openai` (수업 기본)	OpenAI (`OPENAI_MODEL`, 기본 `gpt-4.1-mini`)	`.env`의 `OPENAI_API_KEY` (패키지는 `uv sync`에 포함)
`ollama` (대체)	로컬 모델 (`OLLAMA_MODEL`, 기본 `gemma3:4b`)	Ollama 설치, 모델 다운로드
`mock` (`.env`도 설정도 없을 때)	노드의 `mock` 설정대로 정해진 답	없음 (자동 테스트, 둘 다 안 될 때)
`anthropic`	Anthropic Claude (`ANTHROPIC_MODEL`, 기본 `claude-opus-5-5`)	`uv sync --extra anthropic`, `ANTHROPIC_API_KEY`
`gemini`	Google Gemini (`GEMINI_MODEL`)	`uv sync --extra gemini`, `GEMINI_API_KEY`

uv run miniflow check                                   # .env 설정으로 연결 확인 → Reply (openai, ...)
OPENAI_API_KEY=sk-wrong uv run miniflow check           # 대체 경로 확인 → Reply (ollama, ...)
MINIFLOW_LLM=ollama OLLAMA_MODEL=gemma3:1b uv run miniflow check   # 대체 모델만 따로

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