오케스트레이션 AI Agents
멀티 에이전트 시스템, RAG Pipelines, LLM 오케스트레이션 워크플로를 시각적으로 구축하세요 — 완전한 관측 가능성, 타입 안전성, 설명 가능성이 기본 내장되어 있습니다.
AI를 안정적으로 배포하기는 어렵습니다
Python 스크립트 속 프롬프트 체인, 테이프로 붙여놓은 RAG Pipelines, 모델이 실제로 무엇을 했는지에 대한 관측 가능성은 제로. 익숙한 이야기인가요?
LLM Pipelines는 불투명합니다 — 출력이 잘못되면 디버깅은 로그를 한 줄씩 읽는 것을 의미합니다.
에이전트, 도구, 리트리버를 연결하려면 취약하고 유지보수가 어려운 글루 코드가 필요합니다.
거버넌스 부재 — AI가 무엇을 했는지, 왜 특정 결정을 내렸는지 컴플라이언스에 설명할 수 없습니다.
시각적 AI 오케스트레이션
Flow-Like는 모든 LLM 호출, 리트리버 단계, 도구 호출을 보이고, 테스트하고, 감사할 수 있는 그래프 노드로 변환합니다.
시각적 에이전트 그래프
LLM 노드, 도구 노드, 결정 노드를 시각적으로 연결하여 멀티 에이전트 시스템을 구성하세요. 전체 실행 경로를 확인할 수 있습니다.
RAG Pipeline Builder
청킹, 임베딩, 유사성 검색, 리랭킹 노드를 사용하여 검색 증강 생성 플로를 구축하세요.
완전한 관측 가능성
모든 프롬프트, 응답, 토큰 수, 지연 시간이 기록됩니다. 어떤 실행이든 리플레이하여 정확히 무슨 일이 있었는지 파악하세요.
설명 가능성 & 컴플라이언스
AI 결정에 대한 감사 대비 설명을 생성하세요. EU AI Act, SOC 2 및 내부 거버넌스 요구 사항을 충족하세요.
AI 팀을 위해 설계
멀티 모델 지원
노드 하나만 교체하면 OpenAI, Anthropic, 로컬 모델 또는 사용자 정의 엔드포인트 간에 전환할 수 있습니다.
벡터 스토어 노드
Qdrant, Pinecone, Weaviate 또는 pgvector를 연결하여 시맨틱 검색 및 검색을 수행하세요.
Tool Calling
샌드박스된 도구 노드를 통해 에이전트에게 API, 데이터베이스, 코드 실행에 대한 액세스를 제공하세요.
평가 루프
변경 때마다 골든 데이터셋에 대해 프롬프트를 테스트하는 자동화된 평가 파이프라인을 구축하세요.
Guardrails
콘텐츠 필터, PII 감지, 출력 검증 노드를 모든 에이전트 파이프라인에 추가하세요.
스트리밍 출력
전체 감사 추적을 유지하면서 LLM 응답을 실시간으로 UI에 스트리밍하세요.
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Flow-Like powers automation across industries
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Automate reconciliation, reporting, and compliance workflows.
Office Automation
Streamline documents, approvals, and cross-team handoffs.
Gov & Defense
Air-gapped, sovereign, and auditable automation.
신뢰할 수 있는 AI를 배포할 준비가 되셨나요?
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