Braidrun 워크플로에 오신 것을 환영합니다.

Braidrun Workflow를 처음 열면 이 페이지에서 우리가 무엇인지, 우리가 당신을 위해 무엇을 할 수 있는지, 누구에게 적합한지, 누구에게 적합하지 않은지 명확하게 설명합니다. 그런 다음 계속 읽을지 여부를 결정하십시오.

우리는 무엇인가

Braidrun Workflow는 "에이전트 중심 AI 워크플로" 구축 플랫폼입니다. 이를 사용하여 매일 뉴스를 받고 요약을 작성하고 매주 ASA 보고서를 생성하고 매번 여러 에이전트의 검토를 위해 PRD를 제출하는 등 반복적으로 수행하는 작업을 "수동 스크립트 실행"에서 "예약된 자동 트리거링 + 관찰 가능성 + 승인" 파이프라인으로 전환할 수 있습니다.

산업은 어디로 갔는가?

2026년에 들어서면서 Agentic Workflow에 대한 논의의 초점은 개념에서 엔지니어링 구현과 투자 대비 효과로 옮겨 갔습니다. 몇 가지 공통된 합의는 다음과 같습니다:

1. 단일 에이전트 대화 → 다중 에이전트 협업 + 시스템 오케스트레이션 — 상업적 가치가 있는 엔터프라이즈급 에이전트는 지능형 계획, 장기 기억, 도구 호출, 자율적 작업이라는 네 가지 핵심 기능을 보유해야 합니다. 단순한 프롬프트 시리즈만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 대신 "복잡한 비즈니스 요구 사항은 자동으로 여러 하위 작업으로 분류되며, 이는 다양한 전문 지식을 갖춘 에이전트 또는 모듈이 공동으로 완료합니다."
2. '라스트 마일'의 문제점이 충분히 드러났습니다 — 많은 기업이 실제로 배포할 때 세 가지에서 막힙니다. 첫째는 시스템 연동(ERP / CRM / OA에 최신 API가 없음), 둘째는 지식 콜드 스타트(비정형 문서 + 제품 라인 전반의 코퍼스로 RAG를 구축하는 비용이 높음), 셋째는 기업 수준 거버넌스(권한, 비용, 감사, 격리가 프로덕션에 올리는 순간 전혀 준비되어 있지 않음)입니다.
3. 로우 코드가 에이전트 오케스트레이션 플랫폼의 표준이 됨 — 업무 프로세스를 가장 잘 아는 사람은 대개 현장 직원입니다. '시각적 오케스트레이션 + 현업 담당자가 직접 프로세스 정의'는 이미 이러한 플랫폼의 기본 요건이 되었습니다.
4. 인간 참여형 — AI 단계가 업무 프로세스에 직접 오케스트레이션됩니다. 사람은 검토와 예외 처리 노드를 맡고, AI는 빈도가 높고 표준화된 프로세스 구간을 담당합니다.

이러한 합의에 대해 Braidrun는 무엇을 했습니까?

• 도구 호출 + 시스템 연결 — MCP client / server, Webhook 트리거, REST API, 자격 증명 센터 + provider 바인딩을 내장합니다. Agent는 기존의 CRM / OA / 내부 API에 실제로 접근할 수 있습니다.
• 지식 콜드 스타트 — RAG 도구는 별도 설정 없이 바로 사용할 수 있어 폴더 하나를 스캔하면 시맨틱 검색이 가능합니다. 또한 240개 이상의 산업 템플릿이 '프로세스를 처음부터 구축'하는 초기 비용을 덜어 줍니다.
• 엔터프라이즈 수준 거버넌스 — 감사 로그, 자격 증명 암호화, 승인 체인, 팀별 격리, 구독별 할당량 제어 등 모두 기본적으로 활성화되어 있으므로 직접 새로 개발할 필요가 없습니다.
• 시각화 + 로우 코드 — 캔버스 드래그 앤 드롭 + YAML 양방향 동기화 + AI 보조 자연어 생성, 비즈니스 담당자와 엔지니어 모두 시작할 수 있습니다.
• Human-in-the-loop — manual_approval 일급 객체인 단계 수정자로, 어떤 단계에든 승인 게이트를 추가할 수 있으며, 승인 센터와 이메일 알림을 제공하고 API로도 승인할 수 있습니다.

벌거벗은 요원만으로는 충분하지 않은 이유

IDE 또는 채팅에서 에이전트와 직접 대화하면 곧 다음과 같은 내용을 접하게 됩니다.

• 반복 불가능 - 동일한 문제가 매번 다른 결과를 가져오므로 회귀 테스트가 불가능합니다.
• 관찰 불가능 - 에이전트가 사고 과정에서 어떤 도구를 조정했는지, 얼마나 많은 토큰을 사용했는지, 얼마나 많은 돈을 지출했는지 기록하는 사람은 아무도 없습니다.
• 감사 불가 - 고객 데이터 및 자금 운영과 관련하여 규정 준수 팀은 이후에 이를 추적할 수 없습니다.
• 재사용 불가능 - 각 직원은 "에이전트와 한 번만 대화"하고 동일한 비즈니스 논리가 N 번 만들어집니다.
• 통제 불가능 - 자격 증명, 모델 할당량 및 승인 노드는 모두 모든 사람의 채팅 기록에 있으며 통제할 수 없습니다.

워크플로가 이 다섯 가지를 모두 갖춤으로써 비로소 Agent가 기업의 정식 프로덕션 프로세스에 들어갈 수 있습니다.

플랫폼의 세 가지 트럼프 카드

• 시각적 캔버스 + YAML 양방향 동기화 — DAG 그래프와 YAML은 바이트 수준으로 동일합니다. 노드를 드래그하거나 YAML을 직접 작성할 수 있습니다. 댓글이 사라지거나 순서가 어긋나는 일 없이 양측이 실시간으로 서로를 업데이트합니다.
• AI 워크플로의 일급 시민을 위한 프리미티브 — single / group_chat / agent_based / classifier / state_machine / sub_workflow는 모두 기본 step 유형이며, manual_approval은 어떤 단계에든 추가할 수 있는 승인 수정자입니다. 다중 에이전트 협업을 기술하는 일이 코드를 작성하는 것만큼 자연스럽습니다.
• 생산 등급 기본값 — Docker 샌드박스에서의 코드 실행, 서비스 재시작 시 자동 이어 실행, 자격 증명 AES-256-GCM 암호화, 감사 로그, 9가지 중단점 유형의 디버거가 기본으로 제공되어 운영에 올린 뒤에도 견딜 수 있습니다.

이것이 어떻게 당신에게 도움이 될 수 있습니까?

가장 일반적인 세 가지 사용자 페르소나:

① 사업운영 · 매주 반복되는 일을 자동화

• 매일 오전 8시에 RSS/Twitter에서 업계 뉴스를 모아 주제별로 분류하고 AI에 대한 중국어 요약을 작성하여 Slack/Feishu에 제출하세요.
• 매주 월요일마다 Apple Search Ads + Google Ads 데이터가 자동으로 추출되고, Excel 보고서가 생성되며, 5가지 핵심 제안이 발행되고, 운영팀에 이메일이 전송됩니다.
• 새로운 전자상거래 제품이 진열되기 전에 여러 상담원의 검토(제품 선택, 이름 지정, 카피라이팅, 가격 전략)를 거칩니다. 한 항목이라도 통과하지 못하면 제품이 정체됩니다.

② 엔지니어링 팀 · LLM 파이프라인을 운영 및 유지 관리 가능한 자산으로 만듭니다.

• 코드 검토: 여러 에이전트가 서로 다른 관점(가독성/보안/성능/테스트 적용 범위)에서 PR을 독립적으로 검토하고 요약한 후 점수와 개선 제안을 제공합니다.
• 온라인 알람 분류: Webhook에 연결, LLM은 알람이 "실제 문제"인지 "소음"인지 판단하고 자동으로 티켓을 생성하거나 직접 삼킵니다.
• 릴리스 노트 자동화: CI는 커밋을 트리거하고, 캡처하고, 주요 변경 사항을 필터링하고, 이를 사용자에게 표시되는 Markdown으로 구성합니다.

③ 에이전트 개발자 · 다중 에이전트 협업 조정

• group_chat: PM/엔지니어링/QA의 세 역할 에이전트가 계획이 조정될 때까지 서로 비판하도록 합니다.
• Agent_based: 오케스트레이터가 사용자의 질문을 읽은 후 연구원/작가/코더의 각 작업자에게 하위 작업을 동적으로 할당하도록 합니다.
• state_machine: 여러 라운드의 대화 + 상태 전송, 복잡한 비즈니스 프로세스(계약 승인/작업 주문 수명 주기)를 재생 가능한 상태 차트에 작성합니다.

세 가지 핵심 차이점(다른 도구와 비교)

1. 대화형 중단점 디버거

임의의 step 전 / 후 / 실패 시 / 조건 충족 시에 중단점을 걸고, 단계별로 실행하며, 모든 변수를 검사하고, 런타임에서 변수를 직접 편집한 뒤 계속 진행할 수 있습니다. 경험은 IDE의 debugger와 동일합니다.

2. 서비스가 다시 시작되고 중단된 단계부터 자동으로 재개됩니다.

워크플로가 7단계에 도달했고 서버가 우연히 OOM에 의해 다시 시작되었습니다. 처음부터 다른 도구를 실행해야 했습니다. Braidrun가 복구 필드를 구성한 후 다시 시작한 후 7단계부터 직접 계속 실행할 수 있으며 이전에 완료된 단계(멱등성으로 표시됨)는 자동으로 건너뜁니다.

3. YAML 및 캔버스 바이트 수준 양방향

YAML에 대한 변경 사항은 캔버스에 즉시 반영됩니다. 캔버스에 선을 연결하면 즉시 YAML이 생성됩니다. Git의 diff 워크플로는 지저분한 JSON 덤프가 아닌 일반적인 YAML diff입니다. 절반의 시간은 캔버스에서 드래그하고 나머지 절반은 YAML에서 미세 조정하는 데 사용할 수 있습니다.

누구에게 적합하지 않음

솔직하게 말하세요. 다음 시나리오에서는 더 적합한 다른 도구를 선택할 수 있습니다.

• 순수 ETL/데이터 전송 — 이러한 전문적인 ETL 오케스트레이터인 Airflow/Dagster/dbt는 여전히 더 좋습니다. 우리는 "AI 단계를 사용한 작업 흐름"에 중점을 둡니다.
• 밀리초 수준의 실시간 추론 — 워크플로 엔진에는 본질적으로 스케줄링 오버헤드가 있어 밀리초 단위 지연이 요구되는 온라인 추론에는 적합하지 않습니다. 그런 시나리오에서는 LLM API를 직접 호출하는 편이 더 적절합니다.
• 그냥 채팅 대화가 필요해 — 대화할 수 있는 에이전트가 되고 싶다면 Claude Desktop/ChatGPT를 사용하는 것으로 충분합니다. Braidrun는 "다단계 오케스트레이션"이며 단일 단계 작업에 사용하는 것은 약간 과잉입니다.

30초 가격 미리보기

• 무료 — 5가지 워크플로 / 3가지 기본 단계 / BYOK - 개인적인 경험이면 충분합니다.
• 프로 — 50개 워크플로우 / 총 8개 단계 / AI 보조자 / 중단점 디버거.
• 팀 — 200개의 워크플로/팀 공유 자격 증명/협업 편집.
• 엔터프라이즈 — 무제한/SSO/감사/SLA.

자세한 패키지 비교 및 업그레이드 경로는 다음을 참조하세요. 구독 및 가격.

30초 데이터 보안 미리보기

• 모든 API Key는 자격 증명 센터에 AES-256-GCM으로 암호화되어 저장되며, 로그와 YAML 내보내기에는 나타나지 않습니다.
• BYOK 시나리오에서는 모델 호출에 사용자 본인의 Key를 직접 사용하며 provider가 과금합니다.
• Enterprise 플랜은 완전한 비공개 배포를 지원합니다. 즉, 데이터, 실행 기록 및 제품이 국경을 벗어나지 않습니다.

다음에해야 할 일

• 빠른 시작 — 무료로 가입할 수 있으며 10분이면 첫 번째 워크플로를 실행할 수 있습니다.
• 핵심 개념 — 시작하기 전에 워크플로/단계/에이전트/모듈 간의 관계를 이해하는 데 5분을 투자하세요.
• 템플릿 라이브러리 개요 — 240개 이상의 산업 템플릿에서 먼저 필요에 가까운 것이 있는지 살펴보세요.