Lamatic.ai

노코드 AI 워크플로가 여기서 형태를 갖춘다. 코드를 처음부터 끝까지 쓰는 대신 노드를 캔버스에 놓아 에이전트를 조립한다. AI 노드는 텍스트, JSON, 이미지, 분류, 검색을 맡고, 데이터 노드는 검색과 메모리, 벡터 저장소를 덮고, 로직 노드가 분기와 루프, 조건을 더한다. RAG 워크플로가 흔한 출발점이다. 검색기와 벡터 저장소, 텍스트 노드를 놓으면 답변 파이프라인이 돌아간다. 스티키 노트가 큰 그래프를 읽기 쉽게 유지하고, 각 단계는 그 자리에서 시험할 수 있다.

Lamatic은 주요 제공사의 텍스트, 이미지, 임베딩 모델을 오픈 모델과 나란히 한곳에 모은다. 노드마다 모델을 바꿀 수 있어, 값싼 모델이 초안을 쓰고 더 강한 모델이 검토하는 식이 가능하다. 특정 제공사를 원하면 카탈로그에 들어오길 기다리지 않고 자체 모델을 추가한다.

커넥터는 Google Drive, Google Sheets, Gmail, Airtable, AWS S3, GitHub, Firecrawl, SQL 데이터베이스 같은 도구를 덮는다. 수집 계층으로 작동해 파일과 행을 플로로 끌어와 벡터화하거나 색인한다. 직접 만들면 보통 한 달이 걸리는 부분이 여기서는 클릭 한 번이다.

플로가 돌아가면 Lamatic이 서버리스 인프라에 호스팅하고 트래픽 증가에 맞춰 확장한다. 엣지 배포와 요청 캐시로 지연을 낮추며, 회사는 지연을 절반으로 줄이고 서버 관리 없이 수백만 사용자를 감당할 수 있다고 밝힌다.

실시간 추적과 로그, 성능 대시보드가 실행 중에 각 에이전트가 실제로 한 일을 보여준다. 고객이 알리기 전에 실패한 단계를 찾아낸다. 로그 보존과 예약 작업이 지속적인 조정을 받치고, 리포트와 장애 처리가 운영 면을 덮는다.

JavaScript, Next.js, Python SDK와 GraphQL API를 제공해, 자기 코드에서 몇 줄로 플로를 실행한다. 웹훅은 외부 시스템이 플로를 작동하게 하고, 임베드 위젯은 프런트엔드를 만들지 않고 에이전트를 웹 페이지에 넣는다.