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=값으로 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) |
.env의 OPENAI_API_KEY (패키지는 uv sync에 포함) |
ollama (대체) |
로컬 모델 (OLLAMA_MODEL, 기본 gemma3:4b) |
Ollama 설치, 모델 다운로드 |
mock (.env도 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