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# 워크플로

## 개요

에이전트 워크플로는 ElevenAgents에서 복잡한 대화 흐름을 설계할 수 있는 강력한 시각적 인터페이스를 제공합니다. 선형적인 대화 경로에 의존하는 대신, 워크플로를 사용하면 사용자 요구에 맞춰 동적으로 조정되는 정교한 분기형 대화 그래프를 만들 수 있습니다.

![워크플로 개요](/docs/_fern-img/0b5b2cf9754c67ef469c08af5d13786f70ca8e0018d10e92595861abb4ed32cb.webp)

## 워크플로 구축

시각적 그래프 편집기를 사용할 수 있으므로 워크플로는 대시보드에서 설계하는 것이 좋습니다. 워크플로는 에이전트의 최상위 `workflow` 필드에 저장되므로, CLI를 통해 JSON을 가져와 편집하고 푸시하거나 SDK를 통해 업데이트할 수도 있습니다. 이는 버전 관리와 CI/CD에 유용합니다.

#### 대시보드에서 구축

대시보드에서 에이전트를 열고 **워크플로** 탭으로 이동한 다음, 시각적 편집기를 사용해 노드를 추가하고 하위 에이전트 동작을 구성하며 엣지를 연결하세요. 변경 사항을 저장하세요.

#### CLI로 업데이트

#### 에이전트 구성 가져오기

```bash
elevenlabs agents pull --agent "<agent-name>"
```

#### \`agent\_configs/\<agent-name>.json\` 편집

워크플로 그래프는 최상위 `workflow` 키 아래에 있습니다. `nodes`와 `edges`는 ID를 키로 하는 객체입니다. 아래는 시작 노드를 지원 하위 에이전트로 연결한 뒤 종료 노드로 이동시키는 최소 3개 노드 워크플로입니다.

```json
{
  "workflow": {
    "nodes": {
      "start_node": {
        "type": "start",
        "edge_order": ["start_to_support"]
      },
      "support_agent": {
        "type": "override_agent",
        "label": "Support agent",
        "additional_prompt": "Help the user with their support request, then transition to the end node when resolved.",
        "edge_order": ["support_to_end"]
      },
      "end_node": {
        "type": "end"
      }
    },
    "edges": {
      "start_to_support": {
        "source": "start_node",
        "target": "support_agent",
        "forward_condition": { "type": "unconditional" }
      },
      "support_to_end": {
        "source": "support_agent",
        "target": "end_node",
        "forward_condition": {
          "type": "llm",
          "condition": "The support request has been resolved."
        }
      }
    }
  }
}
```

대부분의 팀은 먼저 대시보드에서 워크플로를 설계한 후, 생성된 JSON을 버전 관리에 커밋합니다.

#### 변경 사항 푸시

```bash
elevenlabs agents push --agent "<agent-name>"
```

#### API로 업데이트

```python
from elevenlabs import ElevenLabs

elevenlabs = ElevenLabs()

elevenlabs.conversational_ai.agents.update(
    agent_id="agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6",
    workflow={
        "nodes": {
            "start_node": {
                "type": "start",
                "edge_order": ["start_to_support"],
            },
            "support_agent": {
                "type": "override_agent",
                "label": "Support agent",
                "additional_prompt": "Help the user with their support request, then transition to the end node when resolved.",
                "edge_order": ["support_to_end"],
            },
            "end_node": {"type": "end"},
        },
        "edges": {
            "start_to_support": {
                "source": "start_node",
                "target": "support_agent",
                "forward_condition": {"type": "unconditional"},
            },
            "support_to_end": {
                "source": "support_agent",
                "target": "end_node",
                "forward_condition": {
                    "type": "llm",
                    "condition": "The support request has been resolved.",
                },
            },
        },
    },
)
```

```typescript
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

await elevenlabs.conversationalAi.agents.update("agent_7101k5zvyjhmfg983brhmhkd98n6", {
  workflow: {
    nodes: {
      start_node: {
        type: "start",
        edgeOrder: ["start_to_support"],
      },
      support_agent: {
        type: "override_agent",
        label: "Support agent",
        additionalPrompt:
          "Help the user with their support request, then transition to the end node when resolved.",
        edgeOrder: ["support_to_end"],
      },
      end_node: { type: "end" },
    },
    edges: {
      start_to_support: {
        source: "start_node",
        target: "support_agent",
        forwardCondition: { type: "unconditional" },
      },
      support_to_end: {
        source: "support_agent",
        target: "end_node",
        forwardCondition: {
          type: "llm",
          condition: "The support request has been resolved.",
        },
      },
    },
  },
});
```

## 노드 유형

워크플로는 여러 노드 유형으로 구성되며, 각 유형은 대화 흐름에서 특정한 역할을 수행합니다.

![노드 유형](/docs/_fern-img/b169065e0f229623a4cd57861802fa30ecd463a142599f5fd60f6fc1b8a6223e.webp)

### 하위 에이전트 노드

하위 에이전트 노드를 사용하면 워크플로의 특정 지점에서 에이전트 동작을 수정할 수 있습니다. 이러한 수정은 기본 에이전트 구성에 추가로 적용되거나 현재 에이전트의 구성을 완전히 재정의할 수 있어, 대화의 각 단계에 대해 세밀하게 제어할 수 있습니다.
에이전트 구성, 사용 가능한 도구, 연결된 지식 베이스 항목은 모두 업데이트하거나 덮어쓸 수 있습니다.

#### 일반

![하위 에이전트 추가 에이전트 구성](/docs/_fern-img/8ca72df8768a03adc0064281c906ab0f5710153249d17f7e7d51f465da7e9e94.webp)

이 특정 노드의 핵심 에이전트 설정을 수정합니다.

* **시스템 프롬프트**: 에이전트 동작을 안내하는 시스템 지침 추가 또는 재정의
* **LLM 선택**: 다른 언어 모델 선택(예: 복잡한 추론 작업을 위해 Gemini 2.0 Flash에서 더 강력한 모델로 전환)
* **음성 구성**: 속도, 톤 등의 음성 설정 변경 또는 다른 음성으로 전환

**사용 사례:**

* 복잡한 의사 결정 노드에 더 강력한 LLM 사용
* 민감한 정보를 수집하는 동안 더 엄격한 대화 가이드라인 적용
* 대화 단계별로 음성 특성 변경
* 특정 상호작용 유형에 맞춰 에이전트 성격 수정

#### 지식 베이스

![하위 에이전트 추가 지식 베이스](/docs/_fern-img/168a56fc316596983275999c53bbbe391c4c30a05abedc17cb6a4566eff7773f.webp)

전역 지식 베이스에 영향을 주지 않고 노드별 지식을 추가합니다.

* **전역 지식 베이스 포함**: 에이전트의 기본 지식 베이스 포함 여부 전환
* **추가 문서**: 이 대화 단계에 특화된 문서 추가
* **동적 지식**: 워크플로 상태에 따라 맥락 정보를 주입

**사용 사례:**

* 영업 대화 중 제품별 문서 추가
* 인증 과정에서 규정 준수 가이드라인 포함
* 지원 흐름에 문제 해결 가이드 제공
* 자격 확인 후에만 가격 정보 추가

#### 도구

![하위 에이전트 추가 도구](/docs/_fern-img/9af53c3227661fd88bec57cb21197eb289760d33a874b56152d507373e51bac1.webp)

이 노드에서 에이전트가 사용할 수 있는 도구를 관리합니다.

* **전역 도구 포함**: 기본 에이전트 구성의 도구 포함 여부 전환
* **추가 도구**: 이 워크플로 노드에 특화된 도구 추가(예: `book_meeting` 같은 웹훅 도구)
* **도구 유형**: 도구가 웹훅, API 호출 또는 기타 통합인지 지정

**사용 사례:**

* 초기 자격 확인 후에만 인증 도구 추가
* 결제 노드에서 결제 처리 도구 활성화
* 사용자 확인 후 CRM 액세스 제공
* 예약 단계에 일정 관리 도구 추가
* 회의 예약 같은 특정 작업을 위한 웹훅 도구 포함

### Say 노드

Say 노드는 워크플로의 특정 지점에서 에이전트가 하나의 메시지를 말하게 한 후, 나가는 엣지를 따라 다음 단계로 이동합니다. 인사말, 법적 고지 또는 사용자에게 다시 읽어 주는 확인 메시지처럼 메시지의 문구가 중요하여 하위 에이전트에 맡기면 안 되는 경우에 사용하세요.

각 Say 노드는 다음 두 모드 중 하나로 메시지를 전송합니다.

* **리터럴**: 구성된 언어별 선택적 번역과 함께 입력한 정확한 텍스트를 에이전트가 말합니다.
* **프롬프트**: 작성한 설명을 바탕으로 LLM이 메시지를 생성합니다.

### 도구 디스패치 노드

도구 노드는 대화 흐름 중 특정 도구 호출을 실행합니다. 하위 에이전트 내 도구와 달리, 도구 노드는 해당 도구가 반드시 호출되도록 보장하는 전용 실행 지점입니다.

![도구 노드 결과 엣지](/docs/_fern-img/6b60603e56dfb25e89cdfe4223826f635af874e034af8936d74d3b428611e17b.webp)

**특수 엣지 구성:**
도구 노드에는 도구 실행 결과에 따라 새 노드로 라우팅할 수 있는 고유한 엣지 유형이 있습니다. 다음을 정의할 수 있습니다.

* **성공 경로**: 도구가 성공적으로 실행되었을 때 라우팅할 위치
* **실패 경로**: 도구가 실패하거나 오류를 반환했을 때 라우팅할 위치

향후 추가 분기 조건이 제공될 예정입니다.

### 상태 업데이트 노드

상태 업데이트 노드는 워크플로가 이를 통과할 때마다 상태 업데이트 도구와 동일한 표현식을 사용하여 하나 이상의 [동적 변수](/docs/ko/eleven-agents/customization/personalization/dynamic-variables)를 할당합니다. LLM이 호출하기로 결정할 때 실행되는 도구와 달리, 이 노드는 그래프의 해당 지점에서 항상 업데이트를 적용한 후 나가는 엣지를 따라 계속 진행합니다.

자세한 내용은 [여기](/docs/ko/eleven-agents/customization/tools/system-tools/update-state)를 참조하세요.

### 에이전트 전환 노드

에이전트 전환 노드는 서로 다른 대화형 에이전트 간 대화 인계를 지원합니다. 자세한 내용은 [여기](/docs/ko/eleven-agents/customization/tools/system-tools/agent-transfer)를 참조하세요.

### 번호로 전환 노드

번호로 전환 노드는 AI 에이전트와의 대화에서 전화 시스템을 통해 사람 상담원으로 전환합니다. 자세한 내용은 [여기](/docs/ko/eleven-agents/customization/tools/system-tools/transfer-to-number)를 참조하세요.

### 종료 노드

통화 종료 노드는 대화 흐름을 자연스럽게 종료합니다. 자세한 내용은 [여기](/docs/ko/eleven-agents/customization/tools/system-tools/transfer-to-number#:~:text=System%20tools-,End%20call,-Language%20detection)를 참조하세요.

## 엣지 및 흐름 제어

엣지는 워크플로의 노드 사이에서 대화가 흐르는 방식을 정의합니다. 동적이고 맥락을 인식하는 대화 경로를 구현할 수 있는 정교한 라우팅 로직을 지원합니다.

![워크플로 엣지](/docs/_fern-img/02d664c9211bb8cf5452b80ab865f26b8d0b723a6acff75141ea1e9c43f7dbab.webp)

#### 순방향 엣지

순방향 엣지는 대화를 워크플로의 다음 노드로 이동시킵니다. 대화의 기본 흐름을 나타냅니다.

![순방향 엣지 구성](/docs/_fern-img/2400c66bf6f60b0d4262ecd828dea93847197f7cc00d9c8964e6486419bc90be.webp)

#### 역방향 엣지

역방향 엣지를 사용하면 대화를 이전 노드로 되돌릴 수 있어 반복 상호작용과 재시도 로직을 구현할 수 있습니다.

![역방향 엣지 구성](/docs/_fern-img/e211da75e56c826fd763ae4d8149604a866d3ec63271c572e177d52bb9a80e14.webp)

**사용 사례:**

* 실패한 인증 시도 재시도
* 추가 정보 수집을 위해 이전 단계로 돌아가기
* 사용자 요구 사항 변경 후 재자격 확인
* 반복적인 문제 해결 프로세스

#### LLM 조건

자연어 평가를 기반으로 동적 대화 흐름을 만들려면 LLM 조건을 사용하세요. LLM은 적절한 경로를 결정하기 위해 조건을 실시간으로 평가합니다.

![LLM 조건 에이전트 전환](/docs/_fern-img/507885879d781f291ab35b7dda84e760767a5544ffb6bf7b455e7a1cc19b78b7.webp)

**구성 옵션:**

* **라벨**: 엣지 조건에 대한 사람이 읽기 쉬운 설명(LLM이 처리하지 않음)
* **LLM 조건**: LLM이 평가하는 자연어 조건

#### 표현식

변수와 구조화된 데이터를 기반으로 조건부 로직을 만들려면 표현식을 사용하세요.

![표현식 에이전트 전환](/docs/_fern-img/712fc40d707906a7c6ccb4b0a76f0fd3857278176606d441bfb5245f5f6e0ffe.webp)

**구성 옵션:**

* **라벨**: 엣지 조건에 대한 사람이 읽기 쉬운 설명(LLM이 처리하지 않음)
* **표현식**: 데이터 구조를 기반으로 한 결정적 평가 기준

#### 없음

무조건 전환은 아무 조건 없이 대화를 자동으로 다음 노드로 이동시킵니다.

![무조건 에이전트 전환](/docs/_fern-img/73b70ce7c783277e64ba533f6d69c84e2ed3120f1fd03dbdebcd4d4f5358eb5b.webp)

**사용 사례:**

* 항상 순서대로 이어지는 단계
* 작업 완료 후 자동 진행
* 기본 대체 경로

## 분석

![워크플로 그래프 위에 노드별 진입, 소요 시간, 종료 및 엣지 흐름을 표시하는 워크플로 분석 탭](/docs/_fern-img/a758029a005f0327c1e6319708577efd617399c72cec63d5c342d3af2f0db2a3.webp)

워크플로가 활성화되면 [분석 대시보드](/docs/ko/eleven-agents/dashboard#workflow-analytics)의 **워크플로** 탭에서 그래프 위에 사용 데이터를 표시합니다. 여기에는 노드별 진입 횟수, 평균 소요 시간, 종료 횟수와 각 노드의 들어오는 및 나가는 엣지 분포가 포함됩니다. 노드 검사기에서는 **노드 진입** 필터를 통해 기록에서 해당 대화로 바로 이동할 수도 있습니다.