YAML 워크플로우를 위한 모든 노드 타입, 재시도 정책, 조건 및 병렬 분기.

워크플로우 작성 (YAML)

YAML은 JamJet 워크플로우의 주요 작성 형식입니다. 이 페이지는 모든 노드 타입, 제어 흐름 옵션 및 구성 설정을 다룹니다.

워크플로우 헤더

workflow:
  id: my-workflow          # 고유 식별자 (슬러그 형식)
  version: 0.1.0           # 유의적 버전
  state_schema:            # 타입이 지정된 상태 (시작 시 모든 키는 선택 사항)
    query: str
    results: list[str]
    answer: str
    score: float
  start: first-node        # 진입 노드 ID

모델 노드

LLM을 호출하고 응답을 상태 키에 작성합니다.

nodes:
  think:
    type: model
    model: claude-haiku-4-5-20251001       # 또는 gpt-4o, gemini-2.0-flash 등
    prompt: |
      당신은 도움이 되는 어시스턴트입니다.
      이 질문에 답하세요: {{ state.query }}
    output_key: answer          # 모델 응답을 여기에 작성
    next: end

    # 선택 사항
    system: "당신은 간결하고 정확합니다."
    temperature: 0.3
    max_tokens: 1024
    retry:
      max_attempts: 3
      backoff: exponential      # 또는 linear, constant
      delay_ms: 500

지원되는 모델:

제공자	모델 ID
Anthropic	`claude-haiku-4-5-20251001`, `claude-sonnet-4-6`, `claude-opus-4-6`
OpenAI	`gpt-4o`, `gpt-4o-mini`, `o3-mini`
Google	`gemini-2.0-flash`, `gemini-2.5-pro`

도구 노드 (MCP)

연결된 MCP 서버에서 도구를 호출합니다.

nodes:
  search:
    type: tool
    server: brave-search        # MCP 서버 이름 (jamjet.toml에서 설정)
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
      count: 5
    output_key: search_results
    next: summarize

MCP 서버는 jamjet.toml에서 구성됩니다:

[[mcp.servers]]
name = "brave-search"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
env = { BRAVE_API_KEY = "${BRAVE_API_KEY}" }

HTTP 노드

HTTP 요청을 수행하고 응답 본문을 상태에 작성합니다.

nodes:
  fetch-data:
    type: http
    method: GET
    url: "https://api.example.com/data/{{ state.item_id }}"
    headers:
      Authorization: "Bearer {{ env.API_KEY }}"
    output_key: raw_data
    next: process

POST/PUT의 경우 body 필드를 추가하세요:

    method: POST
    body:
      query: "{{ state.query }}"
      format: json

Branch 노드

조건에 따라 실행을 라우팅합니다.

nodes:
  route:
    type: branch
    conditions:
      - if: "state.confidence >= 0.9"
        next: done
      - if: "state.confidence >= 0.5"
        next: refine
    default: escalate        # 어떤 조건도 일치하지 않을 때의 대체 경로

조건은 순서대로 평가되며, 첫 번째로 일치하는 조건이 적용됩니다. 표현식은 state.*와 env.*를 사용할 수 있는 Python 구문의 단순한 부분 집합을 사용합니다.

Parallel 노드

여러 분기로 분산되고, 모든 분기가 완료될 때까지 대기한 후 계속됩니다.

nodes:
  gather:
    type: parallel
    branches:
      - search
      - fetch-docs
      - check-cache
    join: synthesize         # 모든 분기 완료 후 실행할 노드

각 분기는 동시에 실행됩니다. parallel 분기에서의 state 쓰기는 병합되며, 두 분기가 동일한 키에 쓰는 경우 마지막 쓰기가 적용됩니다.

Wait 노드

외부 이벤트를 받을 때까지 실행을 일시 중지합니다.

nodes:
  await-approval:
    type: wait
    event: human_approved    # 대기할 이벤트 이름
    timeout_hours: 24
    on_timeout: escalate     # 타임아웃 발생 시 실행할 노드
    next: continue

대기 중인 실행을 재개하려면:

jamjet resume exec_01JM4X8NKWP2 --event human_approved --data '{"approved": true}'

Eval 노드

출력 품질을 인라인으로 평가합니다. 자가 복구 루프에 유용합니다.

nodes:
  check-quality:
    type: eval
    scorers:
      - type: llm_judge
        rubric: "답변이 정확하고 완전하며 200단어 이하인가?"
        min_score: 4          # 1-5 척도
        model: claude-haiku-4-5-20251001
      - type: assertion
        check: "len(output.answer) > 0"
      - type: latency
        max_ms: 5000
    on_fail: retry_with_feedback   # 또는 escalate, halt, log_and_continue
    max_retries: 2
    next: end

on_fail 옵션:

retry_with_feedback — 이전 모델 노드를 scorer 피드백을 프롬프트에 주입하여 재실행
escalate — 에스컬레이션 노드로 라우팅(워크플로우 헤더에서 escalate: 정의)
halt — 오류와 함께 실행 중지
log_and_continue — 실패를 기록하지만 계속 진행

End 노드

실행을 종료합니다. 모든 워크플로우는 최소 하나 이상이 필요합니다.

nodes:
  end:
    type: end

여러 개의 명명된 end 노드(예: success, failure, escalated)를 가질 수 있으며, 모두 실행을 정상적으로 종료합니다.

재시도 정책

모든 노드는 재시도 정책을 가질 수 있습니다:

    retry:
      max_attempts: 3
      backoff: exponential    # linear | constant | exponential
      delay_ms: 200           # 초기 지연
      max_delay_ms: 10000     # 지수 백오프의 상한
      retry_on:               # 선택사항: 이러한 오류에서만 재시도
        - model_overloaded
        - rate_limited
        - timeout

템플릿 표현식

프롬프트, URL, 헤더, 인자는 {{ }} 템플릿 표현식을 지원합니다:

표현식	값
`{{ state.key }}`	상태 값
`{{ env.KEY }}`	환경 변수
`{{ execution.id }}`	현재 실행 ID
`{{ execution.workflow_id }}`	워크플로우 ID
`{{ node.id }}`	현재 노드 ID

전체 예제

workflow:
  id: research-agent
  version: 0.2.0
  state_schema:
    query: str
    search_results: list[str]
    draft: str
    answer: str
  start: search

nodes:
  search:
    type: tool
    server: brave-search
    tool: web_search
    arguments:
      query: "{{ state.query }}"
      count: 10
    output_key: search_results
    next: draft

  draft:
    type: model
    model: claude-sonnet-4-6
    prompt: |
      다음 검색 결과를 바탕으로:
      {{ state.search_results | join('\n') }}

      다음 질문에 대한 포괄적인 답변을 작성하세요: {{ state.query }}
    output_key: draft
    next: evaluate

  evaluate:
    type: eval
    scorers:
      - type: llm_judge
        rubric: "이 답변이 검색 결과에 사실적으로 근거하고 있으며, 완전하고 잘 구조화되어 있는가?"
        min_score: 4
        model: claude-haiku-4-5-20251001
      - type: assertion
        check: "len(output.draft) >= 100"
    on_fail: retry_with_feedback
    max_retries: 2
    next: done

  done:
    type: end

워크플로우 작성 (YAML)

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