노코드 워크플로(DAG 자동화)
마지막 업데이트: 8 11월 2026
개요
워크플로를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 단계를 자동화된 파이프라인—노드로 구성된 DAG(방향성 비순환 그래프)—으로 연결할 수 있습니다. 워크플로는 콘텐츠 생성, AI 기능 호출, 외부 API 접근, 분기, 반복, 대기, 승인 획득, 결과 게시를 수행할 수 있습니다. 각 단계는 자체 타임아웃, 예산, 오류 정책으로 실행되므로, 불안정한 단일 단계가 폭주하거나 전체 실행을 멈추게 할 수 없습니다.
노드 종류
워크플로는 다음 단계 유형을 지원합니다.
- Capability — AI 기능 호출(채팅, 이미지, TTS, 번역 등)
- Tool — 등록된 도구/함수 호출
- HttpRequest — 외부 HTTP 엔드포인트 호출
- Branch — 조건에 따라 라우팅
- Loop — 컬렉션을 반복
- FanOut / FanIn — 병렬화 후 다시 결합
- Transform — 변수 설정/재구성
- ArtifactSave — 임시 자산을 CDN에 영구 저장
- Publish — 채널로 전송(webhook, markdown 아티팩트 등)
- SubWorkflow — 다른 워크플로를 단계로 호출
- HumanApproval — 승인을 위해 일시 중지
- Wait — 지연
- Webhook — 외부 훅으로 POST
단계별 제어
각 노드에는 다음이 포함됩니다.
- Timeout — 단계가 중단되기 전에 실행될 수 있는 시간.
- Error policy — 실패 시 동작: 실행을 실패 처리, 재시도, 또는 계속/무시. 예를 들어 알림 단계를 무시로 설정하면 거기서 장애가 발생해도 전체 실행이 실패하지 않으며, 가져오기 단계를 재시도로 설정하면 일시적인 업스트림 오류에 대응할 수 있습니다.
변수와 아티팩트
- Variables 는 단계 간에 데이터를 전달합니다. 단계는
{{vars.name}}보간으로 이전 출력을 읽습니다. - Artifacts 는 영구 저장하는 출력입니다. ArtifactSave 는 임시 제공자 URL을 영구 Bunny CDN URL로 다시 호스팅하여 링크가 만료되지 않도록 합니다.
비용
별도의 워크플로 실행 요금은 없습니다. 한 번의 실행은 각 단계의 BillingRecord 합계로 청구됩니다—각 단계를 직접 실행하는 것과 정확히 동일한 호출당 청구입니다. AI 호출을 하지 않는 단계(HTTP, transform, wait, webhook)는 비용이 들지 않습니다. 하위 워크플로 비용은 상위 실행의 총액에 합산됩니다.
실행 및 모니터링
실행을 시작한 다음 워크플로 실행 페이지에서 확인하세요. 각 실행은 단계, 그 결과, 총비용을 기록합니다. 실패한 단계는 해당 단계의 오류 정책에 따라 오류를 표시합니다.
팁
- 외부/알림 단계에는 관대한 오류 정책(재시도 또는 계속)을, 핵심 단계에는 엄격한 정책을 부여하세요.
- 보관하려는 생성 미디어에는 ArtifactSave를 사용하세요—제공자 URL은 만료됩니다.
- 재사용 가능한 하위 그래프를 SubWorkflow로 추출하고 여러 상위 워크플로에서 호출하세요.
- 비용이 많이 드는 AI capability 단계를 연결하기 전에 저렴한 echo/transform 단계로 플로를 테스트하세요.
작동 방식 보기
How AI workflows work: one form in, a finished video out
A workflow is a ready-made recipe of AI steps. You pick a template, fill in a short form, and every step runs on its own until a finished video comes out. Here we follow one bedtime story video from the form to the result.
이 동영상은 영어로 되어 있습니다.
What happens when you press Run? The anatomy of an AI workflow
Let's open one workflow and look inside. A workflow is a graph: each box is a step, the arrows set the order, and steps that don't depend on each other run side by side. Your answers flow into the steps, some steps check their own work and run again, some wait for your approval, and every AI call is recorded with its own cost.
이 동영상은 영어로 되어 있습니다.
The building blocks of an AI workflow
Every workflow, from a bedtime story to a research report, is built from the same few blocks. The AI step sends a prompt to a model and gets back text, an image, a voice, music or a video. Knowledge blocks bring in facts with their sources. Quality blocks check the work, and a human approval waits for you. Logic blocks shape the flow with branches and loops. Output blocks join everything into one video and save the result.
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