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wanmol/goal-flow

71PythonMIT

Dify로 그린 챗봇 화면을 코드로 뽑아내 직접 운영하는 프레임워크

goalflow는 LangGraph 위에서 돌아가는 오픈소스 프레임워크로, Dify라는 드래그앤드롭 챗봇 편집기에서 만든 워크플로우를 실행 가능한 파이썬 코드로 변환해준다. 동시에 코드로 직접 짜는 에이전트 루프도 지원해서 두 방식을 섞어 쓸 수 있다. 부하 테스트에서 리플리카 하나당 CPU 2코어, 메모리 4GB로도 동시 대화 100건을 첫 토큰 지연 없이 처리했다고 소개한다.

무엇을 하는 레포인가

  1. Dify 편집기에서 시각적으로 만든 워크플로우 파일(DSL)을 명령 한 번으로 실행 가능한 LangGraph 파이썬 코드로 변환해 Dify 런타임에 종속되지 않게 한다
  2. LLM 호출, 코드 실행, HTTP 요청, 조건 분기, 반복문, 도구 호출 등 20개 이상의 내장 노드를 제공하고, 워크플로우 그래프 안에 에이전트 루프를 넣거나 반대로 에이전트가 하위 워크플로우를 도구처럼 부를 수 있다
  3. 출력 프로토콜을 갈아 끼울 수 있는 DataAdapter 구조로 Dify 프로토콜과 OpenAI 호환 프로토콜을 기본 지원하며, 자체 프로토콜도 추가할 수 있다
  4. 실행되지 않은 분기의 내용이 클라이언트로 새지 않도록 답변에 도달하는 노드에서만 토큰을 스트리밍하는 방식과 사람이 개입해 흐름을 멈추는 기능(HITL)을 갖췄다
  5. 리플리카 2대, 대당 CPU 2코어·메모리 4GB 환경에서 동시 대화 100건을 첫 토큰 응답 지연 증가 없이 처리했다는 부하 테스트 결과를 제시한다

왜 중요한가

Dify 같은 노코드 도구로 빠르게 챗봇을 시제품화한 뒤, 실제 서비스에서는 그 도구에 갇히지 않고 직접 코드로 소유하고 배포하고 싶은 팀에게 실질적인 탈출구가 된다. 대화 저장, 지식 검색, 관측(Langfuse) 같은 운영에 필요한 부품이 함께 딸려 있어 처음부터 다 만들 필요가 줄어든다.

이 레포의 용어

  • LangGraph · LLM 애플리케이션의 실행 흐름을 그래프 형태로 구성해 돌리는 파이썬 라이브러리
  • Dify DSL · Dify 편집기에서 만든 워크플로우를 저장하는 YAML 형식의 설계 파일
  • transpile · 한 형식의 코드나 설정을 다른 실행 가능한 코드로 변환하는 것
  • DataAdapter · 서버가 클라이언트에게 응답을 보낼 때 사용하는 통신 규격(프로토콜)을 바꿔 끼울 수 있게 만든 추상화 계층
  • HITL(Human-in-the-loop) · 자동 실행 중간에 사람이 개입해 확인하거나 멈출 수 있게 하는 기능

레포 원문 소개 (영문)

a production-grade framework on LangGraph. Combine workflow graphs and agent loops, transpile Dify DSL to runnable code, swap wire protocols (Dify/OpenAI).

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