Lab 03 · 업무 자동화 시나리오 분석과 워크플로우 설계

관련 강의: 3단계 · 업무 자동화 시나리오 분석
소요 시간: 약 45분 (개인 또는 2인 1조)
목표: 하나의 업무를 분석해 노드와 연결로 바꾸고, 실제로 실행해 검증한다.
제출물
- my-work/LAB-03-SCENARIO-ANALYSIS.md (분석 문서)
- workflow-lab/flows/my-scenario.json (워크플로우)

1. 예시 먼저 실행해 보기 (10분)

cd Last3Mon/64/workflow-lab
uv run miniflow memory --clear
uv run miniflow run flows/05-tech-support-ticket.json -i user=kim -i ticket="비밀번호를 잊어버려서 로그인이 안 돼요"
uv run miniflow run flows/05-tech-support-ticket.json -i user=kim -i ticket="VPN 접속이 계속 끊겨요"
uv run miniflow run flows/05-tech-support-ticket.json -i user=lee -i ticket="점심 메뉴 추천해줘"

실행	확인할 것
1번째	`category`와 `faq_id`가 무엇인가?
2번째	`history` 노드 출력에 1번째 문의가 남아 있는가?
3번째	어느 노드에서 왜 멈추었는가? `draft` 노드는 무엇이라고 답했는가? 이 경우 실제 업무에서는 어떻게 처리해야 할까?

3번째 실행에서는 FAQ 검색 결과가 없는데도 LLM이 답변 초안을 만들고, 마지막 result 노드에서 멈춥니다. Mock으로 실행(MINIFLOW_LLM=mock)하면 draft 노드에서 바로 멈춥니다. 근거가 없을 때 실제 LLM이 어떻게 행동하는지 실행 기록에서 확인해 보세요.

모델 (수업 전 측정)	`draft`가 쓴 답	`result`
`gpt-4.1-mini`	"점심 메뉴 추천에 관한 FAQ가 현재 제공되지 않아 … 양해 부탁드립니다" (솔직하게 답함)	`'0' not found`로 실패
대체 `gemma3:4b` (`MINIFLOW_LLM=ollama`)	"… FAQ 검색 결과가 없습니다. (FAQ ID: other-123)" (없는 FAQ 번호를 지어냄)	`'0' not found`로 실패

좋은 모델은 근거가 없다고 말했지만, 워크플로우는 어느 쪽이든 마지막에 가서야 멈춥니다. 모델이 바뀌어도 안전하려면 "FAQ가 없으면 담당자에게" 같은 경로가 필요합니다 (65일차 Condition).

uv run miniflow show flows/05-tech-support-ticket.json으로 구조도 확인합니다.

2. 시나리오 분석 (15분)

아래 시나리오 중 하나를 고릅니다. 직접 겪은 업무로 만들어도 됩니다.

번호	시나리오
S1	회의록 요약 후 할 일 정리
S2	쇼핑몰 상품 리뷰 분류와 답글 초안
S3	신규 입사자 질문 응답
S4	출장 전 날씨·준비물 안내
S5	IT 문의 처리 확장 (분류별 담당 부서 안내)

템플릿을 복사합니다.

mkdir -p Last3Mon/64/my-work
cp Last3Mon/64/templates/SCENARIO-ANALYSIS-TEMPLATE.md Last3Mon/64/my-work/LAB-03-SCENARIO-ANALYSIS.md

모든 항목을 채우고 AS-IS·TO-BE를 Mermaid로 그립니다.
TO-BE의 각 단계를 LLM·Tool·Memory·데이터 처리·사람 확인 중 하나로 분류합니다.

3. 워크플로우로 옮기기 (15분)

TO-BE를 flows/my-scenario.json으로 작성합니다. 지금 사용할 수 있는 노드와 Tool로 표현할 수 있는 부분만 작성하고, 나머지(메일 발송, 사람 확인 등)는 분석 문서에 "향후 노드"로 적습니다.

시작용 뼈대:

{
  "name": "My scenario",
  "description": "시나리오 설명",
  "inputs": ["user", "text"],
  "nodes": [
    {"id": "start", "type": "input"},
    {"id": "history", "type": "memory_read", "key": "my:{{input.user}}"},
    {"id": "judge", "type": "llm",
     "prompt": "다음 내용을 분류해 주세요: {{input.text}}",
     "mock": {"rules": [{"if_contains": ["키워드"], "then": "분류값"}], "default": "other"}},
    {"id": "save", "type": "memory_write", "key": "my:{{input.user}}",
     "value": {"last_text": "{{input.text}}", "last_label": "{{nodes.judge.output}}"}},
    {"id": "result", "type": "output", "value": {"label": "{{nodes.judge.output}}"}}
  ],
  "edges": [["start", "history"], ["start", "judge"], ["history", "save"], ["judge", "save"], ["save", "result"]]
}

uv run miniflow validate flows/my-scenario.json
uv run miniflow show flows/my-scenario.json
uv run miniflow run flows/my-scenario.json -i user=me -i text="..."

Tip

LLM 노드의 프롬프트에는 답의 형식(정해진 값, 문장 수 등)을 분명히 적습니다. LLM 답이 매번 달라 흐름 확인이 어려우면 mock의 rules·template을 함께 적고 MINIFLOW_LLM=mock으로 구조부터 확인합니다.
사용할 수 있는 Tool은 uv run miniflow tools로 확인합니다 (get_weather, search_faq, count_chars).
show 결과를 분석 문서의 "구현한 워크플로우" 항목에 붙여 넣습니다.

4. 검증 (5분)

정상 입력 2개와 문제가 생길 수 있는 입력 1개로 실행하고, 결과를 분석 문서의 "실행 결과" 표에 기록합니다.

확인

분석 템플릿의 모든 항목을 채웠다.
AS-IS와 TO-BE를 Mermaid로 그렸다.
my-scenario.json이 validate를 통과했다.
정상 입력과 문제 입력의 실행 결과를 비교했다.

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Lab 03 · 업무 자동화 시나리오 분석과 워크플로우 설계

1. 예시 먼저 실행해 보기 (10분)

2. 시나리오 분석 (15분)

3. 워크플로우로 옮기기 (15분)

4. 검증 (5분)

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