AI 워크플로우 빌더

AI 워크플로우 빌더은(는) 무엇을 하나요?

muapi.ai의 생성 단계를 원하는 대로 연결하여 자동화된 파이프라인을 구축하세요. AI 아키텍트가 일반 언어 설명을 실행 가능한 노드 그래프로 변환합니다.

전제 조건

명령어를 실행하기 전에 항상 muapi CLI가 최신 상태인지 확인하세요. 세션 시작 시마다 소스에서 다시 설치하세요:

pip install --upgrade /path/to/muapi-cli

/path/to/muapi-cli를 워크스페이스 내 muapi-cli 디렉토리(pyproject.toml이 있는 디렉토리)의 실제 경로로 바꾸세요.

핵심 작업

1. 생성 (generate-workflow.sh) — AI 아키텍트가 설명을 바탕으로 워크플로우 생성
2. 검색 (discover-workflow.sh) — 자연어로 관련 기존 워크플로우 찾기
3. 편집 (generate-workflow.sh --workflow-id) — 프롬프트로 기존 워크플로우 수정
4. 대화형 실행 (interactive-run.sh) — 입력을 요청받고 워크플로우 실행
5. 실행 (run-workflow.sh) — 워크플로우 실행, 노드별로 폴링, 출력 수집
6. CLI (muapi workflow) — 터미널에서 직접 전체 CRUD + 시각화

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에이전트 기반 검색 및 선택

AI 에이전트로서 사용 가능한 워크플로우의 목적을 읽고 이해하여 사용자 작업(예: "UGC 비디오 만들기")에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.

1. 검색: 사용 가능한 워크플로우의 카탈로그와 설명을 JSON 형식으로 가져옵니다.

   muapi workflow discover --output-json
   

2. 매칭 (내부 추론): LLM 기능을 사용하여 반환된 워크플로우의 name, category, description 필드를 분석합니다. 사용자의 의도에 가장 적합한 것을 찾습니다.
3. 분석: 유망한 후보를 찾으면 구조를 검사하여 필요한 노드와 매개변수가 있는지 확인합니다.

   muapi workflow get <workflow_id>
   

   중요 규칙: muapi workflow get의 출력에는 "API Inputs" 테이블이 포함됩니다. 이 테이블을 반드시 읽어 어떤 입력이 필요한지 이해해야 합니다.
4. 선택 및 확인 및 사용자 입력 요청:
   • 하나의 워크플로우가 완벽하게 일치하는 경우, 실행 전에 필요한 API 입력값을 사용자에게 정확히 요청해야 합니다. 입력값(프롬프트, URL 등)을 스스로 추측하거나 임의로 생성하지 마십시오.
   • 여러 워크플로우가 매우 관련성이 높은 경우, 설명과 함께 옵션을 사용자에게 제시하고 사용할 워크플로우를 확인한 후 필요한 입력값을 요청하세요.
   • 복잡한 요청에 맞는 워크플로우가 없으면 muapi workflow create를 사용하여 새로 설계할 것을 제안하세요.

에이전트 추론 예시

"사용자가 제품 홍보 비디오를 원합니다. discover를 사용하여 카탈로그를 가져왔습니다. 두 개의 잠재적 워크플로우가 있습니다:

1. wf_123: '배경 음악이 있는 제품 홍보'
2. wf_456: '간단한 비디오 생성' get을 사용하여 wf_123을 분석하겠습니다. 필요한 노드가 있습니다. wf_123을 제안하거나 일치가 정확하면 바로 실행하겠습니다."

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프로토콜: 워크플로우 구축

1단계 — 파이프라인 설명

muapi workflow create "텍스트 프롬프트를 받아 flux-dev로 이미지를 생성한 후 4K로 업스케일합니다"

아키텍트가 고유 ID와 노드 그래프가 있는 워크플로우를 반환합니다. ID를 저장하세요.

2단계 — 검사 및 시각화

# 터미널에서 풍부한 ASCII 노드 그래프
muapi workflow get <workflow_id>

# 또는 원시 JSON
muapi workflow get <workflow_id> --output-json

3단계 — 실행

# 특정 입력으로 실행
muapi workflow execute <workflow_id> \
  --input "node1.prompt=자정의 반짝이는 수정 동굴"

# --download를 사용하여 결과를 로컬로 가져오기
muapi workflow execute <workflow_id> \
  --input "node1.prompt=일몰" \
  --download ./outputs

4단계 — 검색 (선택 사항)

새로 생성하는 대신 기존 워크플로우를 재사용하려는 경우:

# 키워드로 검색
muapi workflow discover "ugc 비디오"

5단계 — 대화형 실행

워크플로우를 실행하고 CLI가 각 필수 입력을 요청하도록 합니다:

muapi workflow run-interactive <workflow_id>

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워크플로우 예시

이미지 파이프라인

# 텍스트 → 이미지 → 업스케일
muapi workflow create "텍스트 프롬프트를 받아 flux-dev로 생성하고 결과를 업스케일합니다"

# 텍스트 → 이미지 → 배경 제거 → 제품 샷
muapi workflow create "hidream으로 제품 이미지를 생성하고 배경을 제거한 후 전문 제품 샷을 만듭니다"

비디오 파이프라인

# 텍스트 → 비디오
muapi workflow create "kling-master를 사용하여 텍스트 프롬프트로 10초 시네마틱 비디오를 생성합니다"

# 이미지 → 비디오 → 립싱크
muapi workflow create "seedance로 입력 이미지를 애니메이션화한 후 오디오 파일로 립싱크를 적용합니다"

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기존 워크플로우 편집

# 단계 추가
muapi workflow edit <id> --prompt "이미지 생성 후 페이스 스왑 단계를 추가합니다"

# 모델 변경
muapi workflow edit <id> --prompt "비디오 모델을 kling에서 veo3로 변경합니다"

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CLI 참조

# 모든 워크플로우 목록
muapi workflow list

# 템플릿 탐색
muapi workflow templates

# 새 워크플로우 생성
muapi workflow create "텍스트 → flux 이미지 → 업스케일 → 페이스 스왑"

# 워크플로우 시각화
muapi workflow get <id>

# 입력으로 실행
muapi workflow execute <id> --input "node1.prompt=일몰"

# 실행 모니터링
muapi workflow status <run_id>

# 출력 가져오기
muapi workflow outputs <run_id> --download ./results

# AI로 편집
muapi workflow edit <id> --prompt "끝에 립싱크를 추가합니다"

# 이름 변경 / 삭제
muapi workflow rename <id> --name "제품 파이프라인 v2"
muapi workflow delete <id>

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MCP 도구 (AI 에이전트용)

도구	설명
muapi_workflow_list	사용자의 워크플로우 목록
muapi_workflow_create	AI 아키텍트: 프롬프트 → 워크플로우
muapi_workflow_get	워크플로우 정의 + 노드 그래프 가져오기
muapi_workflow_execute	특정 입력으로 실행
muapi_workflow_status	노드별 실행 상태
muapi_workflow_outputs	최종 출력 URL

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제약 사항

• 워크플로우에는 muapi.ai 노드(이미지, 비디오, 오디오, 향상, 편집)를 원하는 대로 포함할 수 있습니다.
• 노드 출력은 다운스트림 노드의 입력으로 자동 연결됩니다.
• --sync 모드는 최대 120초 동안 생성을 기다립니다. 복잡한 워크플로우의 경우 --async를 사용하고 별도로 폴링하세요.
• 실행 시간 초과: 워크플로우 실행당 최대 10분