워크플로 튜토리얼: AI Flowi Workflow

워크플로 튜토리얼은 먼저 첫 Playground 채팅 튜토리얼부터 따라 해 보세요. 그다음 필요한 의사결정 방식에 따라 고정 조건을 사용하는 If-Else 분기 또는 언어 모델 선택을 고르세요. 외부 이벤트를 처리하려면 웹훅 데이터를 Google Sheets로 보내는 튜토리얼이나 3개의 마이그레이션 가이드 중 하나를 따르세요. 필요한 컴포넌트와 인증 정보를 설정하고, 결과를 신뢰하기 전에 각 단계를 살펴보세요.

작성: Ai Flowi · 기술 검토: Janice Lee, 기술 지원, Ai Flowi.

게시일 · 수정일

2026년 10월 1일, 샘플 웹훅 본문을 사용한 편집기 테스트에서 AI 모델 없이 Universal Webhook → JSON Operations (JQ) → Append Rows를 통해 앱이 생성한 Google Sheet에 한 행을 기록했습니다. 프로덕션 엔드포인트로의 전달, 앱이 생성하지 않은 시트, 필드 검증은 테스트하지 않았습니다. 2026년 10월 8일에는 검증을 거친 동일 워크플로 버전을 프로덕션 환경에서 테스트했습니다(200 응답 시 행 추가, 유효하지 않은 입력은 422 반환, API 키가 없거나 유효하지 않으면 행을 추가하지 않고 403 반환). 웹훅 데이터를 Google Sheets로 보내는 튜토리얼을 참고하세요. 다른 도구에서 사용하던 웹훅 데이터를 Google Sheets로 보내는 워크플로를 옮기려면 Dify, n8n 또는 Make용 마이그레이션 가이드를 따르세요. 데모 예약을 참고하세요.

이 튜토리얼은 어디서부터 시작하면 되나요?

Playground 채팅이 처음이라면 첫 워크플로 튜토리얼부터 시작하세요. 다음으로 명시적인 조건에는 If-Else를, 모델 선택에는 LLM Selector를 사용하세요. 수신 이벤트에는 Google Sheets 튜토리얼을 따르세요. Make, n8n 또는 Dify에서 이미 해당 워크플로를 사용 중이라면 아래에서 해당 도구의 마이그레이션 가이드를 선택하세요. 여기서 사용하는 모델 선택 용어를 이해하려면 모델을 설정하기 전에 LLM이란 무엇인가요?부터 읽어 보세요.

  1. 첫 워크플로는 어떻게 만드나요? Chat Input, 설정을 마친 모델과 Chat Output으로 시작하세요. Playground에서 짧은 메시지를 보내 경로를 확인하세요.
  2. If-Else로 워크플로를 어떻게 분기하나요? 텍스트 일치와 같은 고정 조건을 사용한 뒤 참과 거짓 출력을 테스트하세요.
  3. 언어 모델 간 라우팅은 어떻게 하나요? 평가 모델과 후보 모델을 LLM Selector에 연결하고, 목표를 선택한 뒤 선택 결과를 살펴보세요.
  4. 웹훅 데이터를 Google Sheets로 어떻게 보내나요? JSON을 수신하고 Structured Output에 맞게 변환한 뒤 각 단계를 확인하고 구조화된 행을 추가하세요.
  5. Make의 웹훅 데이터를 Google Sheets로 보내는 시나리오를 AI Flowi Workflow로 이전하기
  6. n8n의 웹훅 데이터를 Google Sheets로 보내는 워크플로를 AI Flowi Workflow로 이전하기
  7. Dify의 웹훅 데이터를 Google Sheets로 보내는 워크플로를 AI Flowi Workflow로 이전하기

컴포넌트 설정과 타입이 지정된 포트가 낯설다면 워크플로 기본 사항부터 시작하세요. 시작하기 학습 경로는 이 튜토리얼을 학습 순서에 따라 안내합니다. 포트가 연결되지 않으면 소스 출력과 대상 입력을 비교하세요. 실행에 실패하면 가장 먼저 실패한 컴포넌트를 확인하세요. 일반적인 오류에서 추가 점검 사항을 확인할 수 있습니다. AI Flowi Workflow를 참고하세요.

연결 구성도는 문서에 명시된 컴포넌트 인터페이스를 기준으로 검증되었습니다. 사용자의 환경에서 외부 계정, 인증 정보, 엔드포인트나 실행 시 응답이 정상 작동하는지까지 확인한 것은 아닙니다. 공유하는 예제에는 실제 키와 비공개 페이로드를 포함하지 마세요.

관련 자료: AI 자동화 가이드.

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