⚙️ Workflow Use는 변수를 사용하여 결정론적 (Deterministic) 워크플로우를 생성하고 실행하는 가장 쉬운 방법이며, 단계가 실패할 경우 Browser Use로 폴백 (Fallback)합니다. 사용자는 레코더에게 워크플로우를 보여주기만 하면, 저희가 자동으로 워크플로우를 생성합니다.

❗ 이 프로젝트는 매우 초기 개발 단계에 있으므로 운영 환경 (Production)에서 사용하는 것을 권장하지 않습니다. 많은 것들이 변경될 예정이며 아직 출시 일정은 정해지지 않았습니다. 원래 이 프로젝트는 Browser Use를 더 신뢰할 수 있고 결정론적으로 만들고자 하는 고객의 요구로부터 탄생했습니다.

🚀 새로운 기능: 생성 모드 (Generation Mode)

자연어 (Natural language)로부터 워크플로우를 자동으로 생성하세요! 작업을 설명하면, 저희가 Browser-use를 한 번 실행한 다음, 데이터베이스에 저장되는 재사용 가능한 의미론적 (Semantic) 워크플로우를 생성합니다.

빠른 명령 (Quick Commands)

# 작업 설명으로부터 워크플로우 생성
python cli.py generate-workflow "Find GitHub stars for browser-use repo"

...

작동 방식

1. 설명 (Describe): 자연어로 작업을 전달합니다.
2. 실행 (Execute): Browser-use가 작업을 한 번 완료합니다.
3. 생성 (Generate): 실행 기록 → 매개변수 (Parameters)가 포함된 의미론적 (Semantic) 워크플로우로 변환합니다.
4. 저장 (Store): 메타데이터 (Metadata)와 함께 데이터베이스에 저장합니다.
5. 재사용 (Reuse): AI 없이도 다른 입력값으로 워크플로우를 실행합니다.

고급 옵션 (Advanced Options)

# 생성을 위한 커스텀 모델
python cli.py generate-workflow "Your task" \
  --agent-model "gpt-4.1-mini" \
...

저장소 (Storage)

워크플로우는 workflows/storage/에 저장됩니다:

• metadata.json - 모든 워크플로우의 검색 가능한 인덱스
• workflows/<id>.workflow.json - 개별 워크플로우 파일

프로그래밍 방식 사용 (Programmatic Usage)

프로그래밍 방식 사용 (Programmatic Usage)

from workflow_use.healing.service import HealingService
from workflow_use.storage.service import WorkflowStorageService
from browser_use.llm import ChatOpenAI
...

빠른 시작 (Quick start)

git clone https://github.com/browser-use/workflow-use

확장 프로그램 빌드하기 (Build the extension)

cd extension && npm install && npm run build

워크플로우 환경 설정하기 (Setup workflow environment)

cd .. && cd workflows
uv sync
source .venv/bin/activate # mac / linux
...

도구로 워크플로우 실행하기 (Run workflow as tool)

python cli.py run-as-tool examples/example.workflow.json --prompt "fill the form with example data"

미리 정의된 변수로 워크플로우 실행하기 (Run workflow with predefined variables)

python cli.py run-workflow examples/example.workflow.json

사용자 지정 워크플로우 기록하기 (Record your own workflow)

python cli.py create-workflow

모든 명령어 보기 (See all commands)

python cli.py --help

Python에서 사용하기 (Usage from python)

워크플로우 파일을 실행하는 것은 다음과 같이 간단합니다:

from workflow_use import Workflow

workflow = Workflow.load_from_file("example.workflow.json")
...

클라우드 브라우저 지원 (Cloud Browser Support)

의미론적 추상화(semantic abstraction, AI 사용 안 함)를 통해 Browser-Use Cloud에서 워크플로우를 실행할 수 있습니다. (신규 가입자는 OAuth를 통한 $10 크레딧 또는 이메일을 통한 $1을 받습니다):
(참고: BROWSER_USE_API_KEY 환경 변수 설정)

from workflow_use import Workflow

workflow = Workflow.load_from_file("workflow.json", llm, use_cloud=True)
...

예시:

• examples/cloud_browser_demo.py - 기록된 워크플로우를 로드하여 클라우드에서 실행하기

GUI 시작하기 (Launch the GUI)

워크플로우 UI는 워크플로우를 관리, 조회 및 실행할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다.

옵션 1: CLI 명령어 사용 (권장)

GUI를 시작하는 가장 쉬운 방법은 내장된 CLI 명령어를 사용하는 것입니다:

cd workflows
python cli.py launch-gui

이 명령어는 다음 작업을 수행합니다:

• 백엔드 서버(FastAPI) 시작
• 프론트엔드 개발 서버 시작
• 브라우저에 http://localhost:5173 자동 열기
• 로그를 ./tmp/logs 디렉터리에 캡처

작업이 완료되면 Ctrl+C를 눌러 두 서버를 모두 중단하세요.

옵션 2: 서버를 개별적으로 시작하기

또는, 서버를 각각 개별적으로 시작할 수도 있습니다:

백엔드 (backend) 서버 시작

cd workflows
uvicorn backend.api:app --reload

프론트엔드 (frontend) 개발 서버 시작

cd ui
npm install
npm run dev

두 서버가 모두 실행되면, 브라우저에서 http://localhost:5173을 통해 Workflow GUI에 접속할 수 있습니다. UI를 통해 다음 작업이 가능합니다:

• 워크플로 (workflows)를 대화형 그래프로 시각화
• 사용자 정의 입력 파라미터 (input parameters)로 워크플로 실행
• 워크플로 실행 로그를 실시간으로 모니터링
• 워크플로 메타데이터 및 세부 정보 편집

데모 (Demos)

Workflow Use를 이용한 즉각적인 양식 작성

Gregor의 설명

특징 (Features)

• 🔁 한 번 기록하고 영원히 재사용: 브라우저 상호작용을 한 번 기록하면 무한히 재생할 수 있습니다.
• ⏳ 프롬프트 대신 보여주기 (Show, don't prompt): Browser Use가 똑같은 일을 반복하도록 매번 몇 시간씩 프롬프팅 (prompting)할 필요가 없습니다.
• ⚙️ 구조화되고 실행 가능한 워크플로 (Structured & Executable Workflows): 기록된 내용을 결정론적 (deterministic)이고 빠르며 신뢰할 수 있는 워크플로로 변환하며, 양식에서 변수를 자동으로 추출합니다.
• 🪄 인간과 유사한 상호작용 이해: 기록에서 노이즈를 지능적으로 필터링하여 의미 있는 워크플로를 생성합니다.
• 🔒 엔터프라이즈급 기반 (Enterprise-Ready Foundation): 자가 치유 (self-healing) 및 워크플로 차이점 비교 (workflow diffs)와 같은 기능을 통해 미래의 확장성을 고려하여 구축되었습니다.

비전 및 로드맵 (Vision and roadmap)

컴퓨터에게 해야 할 일을 한 번만 보여주면, 인간의 개입 없이도 반복해서 수행하게 될 것입니다.

워크플로 (Workflows)

• 파이썬 (python) 코드 내에서 .json 파일을 사용하는 좋은 방법 마련
• 단계 (step) 실패 시 LLM 폴백 (fallback) 개선 (현재 매우 미흡함)
• 자가 치유 (Self healing): 실패 시 에이전트 (agent)가 자동으로 개입하여 워크플로 파일을 업데이트
• LLM 단계에 대한 더 나은 지원
• 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용
• 워크플로를 MCP 도구로 노출
• Browser Use를 사용하여 웹사이트로부터 워크플로를 자동으로 생성

개발자 경험 (Developer experience)

• CLI 개선
• 확장 프로그램 (extension) 개선
• 단계 편집기 (Step editor)

에이전트 (Agent)

• Browser Use가 워크플로를 MCP 도구로 사용할 수 있도록 허용
• 워크플로를 웹사이트 캐싱 레이어 (caching layer)로 사용