그래프 컴포즈: 시각적 빌더와 AI가 지원되는 호스팅형 시간 기반 워크플로우

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: April 21, 2026🔗 Source
그래프 컴포즈: 시각적 빌더와 AI가 지원되는 호스팅형 시간 기반 워크플로우
Ad

Graph Compose는 Temporal의 내구성 있는 실행 엔진에서 API 워크플로우를 오케스트레이션하는 호스팅 플랫폼입니다. 인프라를 관리하지 않고도 Temporal 워크플로우로 실행되는 노드(HTTP 호출, AI 에이전트, 반복자, 오류 경계)의 그래프로 워크플로우를 정의합니다.

동일한 그래프를 구축하는 세 가지 방법

모든 워크플로우는 일관된 JSON 형식을 사용하며, 다음을 통해 생성할 수 있습니다:

  • React Flow 시각적 빌더
  • 타입이 지정된 TypeScript SDK (@graph-compose/client)
  • 일반 영어를 그래프로 변환하는 AI 어시스턴트

작동 방식

API를 통해 https://api.graphcompose.io/v1/workflows/execute에 JSON 워크플로우를 제출하면 호스팅된 Temporal에서 즉시 실행됩니다. 배포 단계 없음, 실행할 Temporal 클러스터 없음, 배포할 작업자 없음. 플랫폼이 스케줄링, 재시도, 오류 경계 및 상태 지속성을 처리합니다.

워크플로우 예시

const workflow = {
  "nodes": [
    {
      "id": "upload_image",
      "type": "http",
      "dependencies": [],
      "http": {
        "method": "PUT",
        "url": "https://storage.example.com/{{ context.filename }}",
        "headers": {
          "Content-Type": "{{ context.contentType }}",
          "Authorization": "Bearer {{ $secret('storage_token') }}"
        },
        "body": "{{ context.imageData }}"
      },
      "activityConfig": {
        "retryPolicy": {
          "maximumAttempts": 3,
          "initialInterval": "1s",
          "backoffCoefficient": 2
        },
        "startToCloseTimeout": "30 seconds"
      }
    },
    {
      "id": "generate_thumbnails",
      "type": "http",
      "dependencies": ["upload_image"],
      "http": {
        "method": "POST",
        "url": "https://images.example.com/process",
        "body": {
          "source": "{{ results.upload_image.data.url }}",
          "sizes": ["400x400", "200x200"]
        }
      }
    }
  ],
  "context": {
    "filename": "profile.jpg",
    "contentType": "image/jpeg"
  }
}
Ad

주요 기능

  • 내구성 있는 실행: 워크플로우는 서버 재시작, 네트워크 장애 및 프로세스 충돌에서도 유지됩니다. Temporal은 마지막 체크포인트부터 재생합니다.
  • 자동 재시도: 최대 시도 횟수, 백오프 간격 및 재시도 불가능한 오류 유형으로 노드별 재시도 정책을 구성합니다.
  • 오류 경계: 대체 동작이 있는 try/catch 스타일의 오류 경계로 노드를 래핑합니다.
  • 상태 지속성: 언제든지 워크플로우 상태를 쿼리합니다.
  • 템플릿 표현식: 노드는 {{ results.node_id.data.field }} 구문을 통해 상위 노드의 결과를 참조합니다.

라이선싱

오픈 코어 모델: 실행 기반 및 통합 서비스는 AGPL-3.0이며, 플랫폼 오케스트레이터, 시각적 빌더 및 AI 어시스턴트는 독점적입니다.

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 See Also

Claude Code v2.1.166: 대체 모델, 글로브 거부 규칙, 교차 세션 강화
Tools

Claude Code v2.1.166: 대체 모델, 글로브 거부 규칙, 교차 세션 강화

Claude Code v2.1.166은 최대 3개의 폴백 모델, 거부 규칙의 글로브 패턴, 강화된 세션 간 메시징, 터미널 깜빡임 및 고아 프로세스 수정 등을 도입했습니다.

OpenClawRadar
Kvaser: 서브 에이전트 라우팅 및 울프럼 통합을 갖춘 오픈소스 로컬 퍼스트 AI 오케스트레이터
Tools

Kvaser: 서브 에이전트 라우팅 및 울프럼 통합을 갖춘 오픈소스 로컬 퍼스트 AI 오케스트레이터

Kvaser는 스마트 도구 화이트리스팅, Kiwix를 통한 제로 임베딩 RAG, 그리고 기호 수학을 위한 Wolfram Engine 통합을 통해 하위 에이전트를 조율하는 중간자 MCP 프록시입니다. Qwen 3.6 35B를 기반으로 구축되었으며, 하위 에이전트 라우팅을 통해 다른 모델이나 머신으로 작업을 분배합니다.

OpenClawRadar
Nia-docs 도구는 Claude AI를 위해 문서 URL에서 로컬 파일시스템을 생성합니다.
Tools

Nia-docs 도구는 Claude AI를 위해 문서 URL에서 로컬 파일시스템을 생성합니다.

nia-docs 도구는 npx nia-docs와 문서 URL을 실행하여 로컬 파일시스템에 문서를 생성할 수 있게 해주며, Claude AI는 추가 설정 없이 직접 접근할 수 있습니다.

OpenClawRadar
AutoBe: 약한 로컬 LLM들이 AI 백엔드 생성기의 아키텍처를 어떻게 고쳤는가
Tools

AutoBe: 약한 로컬 LLM들이 AI 백엔드 생성기의 아키텍처를 어떻게 고쳤는가

AutoBe는 TypeScript, NestJS, Prisma를 사용하여 완전한 백엔드 애플리케이션을 생성하는 오픈소스 AI 에이전트입니다. 팀은 초기 100% 컴파일 성공이 유지 불가능한 코드를 생성한다는 사실을 발견한 후, 모듈식 생성으로 재구축하여 성공률을 40%로 떨어뜨렸고, qwen3-30b-a3b-thinking과 같은 약한 로컬 LLM을 사용하여 스키마 모호성을 디버그했습니다.

OpenClawRadar