실제 워크플로우 하나를 따라가며 플랫폼 전체를 둘러봅니다
Braidrun은 사람의 승인이 포함된 AI 워크플로우를 구성하고 실행하는 데 쓰입니다. 오른쪽의 이 성장 일일 리포트는 매일 운영 환경에서 실행됩니다. cron이 시각에 맞춰 트리거하면 Apple Search Ads와 Google Ads의 지출과 구독 수익을 가져오고, AI가 코멘트를 작성하며, xlsx를 생성해 Slack으로 전송합니다. 이를 따라가다 보면 플랫폼의 각 부분이 한 번씩 등장합니다.
캔버스와 YAML은 동일한 정의입니다
이 일일 리포트는 처음에 에디터에서 구성했습니다. 왼쪽은 캔버스, 오른쪽은 YAML이며, 어느 한쪽을 수정하면 다른 쪽이 즉시 동기화됩니다. 어떻게 수정할지 명확히 설명하기 어려울 때는 요구 사항을 AI 어시스턴트에게 직접 알려주면 됩니다.
- 캔버스 ⇄ YAML 양방향 동기화: 운영 담당자는 캔버스를 보고 엔지니어는 YAML을 검토하지만, 동일한 정의입니다
- 기본 진단: 변수 참조 오류, 설정 누락을 저장 전에 표시합니다
- 버전 이력에 diff가 함께 제공되어, 잘못 수정했을 때 이전에 정상 실행되던 버전으로 롤백할 수 있습니다
- AI 어시스턴트와 대화하며 구성하고, 변경 사항은 예외 없이 여러분이 저장을 클릭해야 적용됩니다

8가지 단계 유형으로 더 복잡한 프로세스를 조립합니다
일일 리포트에 쓰이는 것은 코드 단계와 단일 Agent 코멘트뿐입니다. 단계 유형은 모두 8가지입니다. 여러 Agent가 서로 오류를 지적하게 하거나, 상태에 따라 진행하거나, 워크플로우 전체를 하나의 단계로 재사용하려면 type만 바꾸면 됩니다.
- 싱글하나의 Agent가 지시에 따라 한 단계를 완료하며, 일일 리포트의 AI 코멘트가 바로 이것입니다
- 코드샌드박스에서 스크립트 실행: 데이터 가져오기, 정제, 파일 생성
- 분류자입력 내용에 따라 실행을 서로 다른 분기로 분류합니다
- group_chat여러 Agent가 하나의 문제를 놓고 여러 차례 토론해 결론을 도출합니다
- agent_based코디네이터 Agent가 어떤 도구와 하위 작업을 호출할지 동적으로 결정합니다
- state_machine명시적 상태와 전이로 여러 단계의 프로세스를 기술합니다
- sub_workflow다른 워크플로우를 하나의 단계로 호출합니다
- workflow_output_read다른 워크플로우의 실행 결과를 읽어 이어서 처리합니다
steps: - name: pull_spend type: sub_workflow # 다른 데이터 수집 워크플로우를 재사용 workflow: ads-spend-fetcher - name: review_numbers type: group_chat # 여러 Agent가 데이터를 두고 서로 오류를 지적 agents: [analyst, skeptic] rounds: 2 - name: plan_actions type: agent_based # 코디네이터 Agent가 필요에 따라 도구를 호출 - name: apply_changes type: code manual_approval: true # 사람이 승인해야 실행
cron이 시각에 맞춰 실행되고, 스크립트는 샌드박스에서 실행됩니다
이 일일 리포트는 5필드 cron 표현식으로 트리거되며, 시간대를 설정할 수 있고, 다중 인스턴스 배포 시 분산 락이 한 번만 트리거되도록 보장합니다. 데이터를 가져오고 표를 생성하는 스크립트는 운영 환경에서 Docker 샌드박스에서 실행되며, 변수는 WF_VAR_* 환경 변수로 주입됩니다.
- 예약: 5필드 cron + 시간대, 분산 락으로 다중 인스턴스의 중복 트리거를 방지
- Webhook: 여러분의 시스템에서 POST를 한 번 보내면 JSON 최상위 필드가 자동으로 변수에 매핑됩니다
- 수동과 API: 페이지에서 실행을 클릭하거나, 외부 시스템에서 v1 API를 호출해 트리거합니다
- 체인: 하나의 워크플로우가 완료된 후 N초 뒤에 다음 워크플로우를 자동으로 트리거합니다
- 코드 단계는 python, javascript, typescript, bash, ruby, lua, cli 일곱 가지 언어를 지원하며, 기본 30초 타임아웃이 적용됩니다
# 예약: 매일 아침 8시, 시간대 설정 가능 schedule: "0 8 * * *" # 또는 여러분의 시스템에서 POST를 한 번 보내 트리거 curl -X POST \ https://braidrun.com/api/webhooks/{id}/trigger \ -H "X-API-Key: <your-key>" \ -d '{"channel": "#growth-daily"}'
수치가 맞지 않는 날, 어느 단계인지 조회할 수 있습니다
어느 날 아침 Slack의 수치가 이상해 보이면 해당 실행을 열어 보십시오. 각 단계의 입출력, 로그, 비용이 모두 있습니다. 문제가 된 단계를 짚어낸 뒤 그 단계부터 다시 실행하면 됩니다.
- 디버거: 9가지 유형의 중단점, 일시 중지 시 변수를 수정한 뒤 계속 진행(Pro 요금제부터)
- 지정한 단계부터 다시 실행하며, 이미 완료된 LLM 단계는 중복 과금되지 않습니다
- 서비스 재시작 후 자동으로 재개하며, 정의 해시 검증으로 수정 후 잘못 재개되는 것을 방지합니다
- 실행마다 token 사용량과 비용이 매번 기록되며, 실행 과정은 JSON / YAML로 내보낼 수 있습니다


운영 데이터를 변경하려면 먼저 사람의 관문을 거칩니다
일일 리포트는 데이터를 읽기만 하므로 무인 실행으로 충분합니다. 같은 팀의 다른 워크플로우는 광고 입찰가를 변경해야 해서 실행 전에 승인을 추가했습니다. AI는 제안만 산출하고, 사람이 승인해야 실행하며, 거부하거나 시간이 초과되면 아무것도 변경하지 않습니다.
- 승인 양식의 값은 직접 수정할 수 있습니다: AI가 제안한 입찰가를 조금 낮춘 뒤 승인합니다
- 승인 처리는 App 내, 이메일 또는 API 세 가지 채널을 거치며, 시간이 초과되면 자동으로 거부됩니다
- 자격 증명은 AES-256-GCM으로 암호화 저장되며, 키 순환을 지원합니다
- 할당량은 Free, Pro, Team, Enterprise로 계층화되며, 동시 실행 수와 스케줄 수에는 모두 상한이 있습니다
- 감사 로그는 프로세스 변경과 승인 결정을 기록합니다(Enterprise 요금제)
동일한 플랫폼을 여러분의 데이터센터로 옮길 수도 있습니다
이 일일 리포트는 Braidrun 클라우드에서 실행하는 것으로 충분합니다. 데이터가 경계를 벗어날 수 없는 팀은 전체 플랫폼을 자체 환경에 온프레미스로 배포할 수 있으며, 워크플로우 정의를 그대로 가져갈 수 있습니다.
- 온프레미스 배포: 데이터와 모델 호출이 모두 여러분의 경계 안에 남습니다
- 다중 인스턴스 수평 확장으로 더 많은 동시 실행을 처리합니다
- 14가지 OAuth 로그인 방식을 지원하며, 위챗, 알리페이, 딩톡, 페이슈 및 자체 구축 OIDC를 포함합니다
- Prometheus 지표를 노출하여 기존 모니터링 대시보드에 연동합니다
- 8가지 인터페이스 언어를 지원하며, GDPR 데이터 내보내기와 삭제는 이미 제품 기능으로 제공됩니다
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