The open-source TypeScript framework for building AI workflows and agents. Designed for Claude Code describe what you want, Claude builds it, with all the best practices already in place.

Output – AI 워크플로우 및 에이전트를 위한 TypeScript 프레임워크

정의 – 엔드투엔드 LLM 기반 워크플로우를 정의, 실행, 모니터링할 수 있는 오픈소스 TypeScript SDK입니다. 프롬프트 관리, 평가, 추적, 비용 계산, 오케스트레이션(Temporal 경유)을 번들로 제공하여 AI 스택 전체를 코드베이스 안에 유지할 수 있습니다.

핵심 아이디어

아이디어	중요성
AI를 위한 AI – 이 프레임워크는 Claude Code(또는 유사한 코딩 에이전트)가 워크플로우 폴더를 읽고, 코드를 생성하고, 자동으로 반복할 수 있도록 구축되었습니다.	LLM이 자체 파이프라인을 작성하도록 하는 팀에게 "프롬프트에서 프로덕션까지" 루프를 빠르게 만듭니다.
프롬프트 파일 – YAML 프론트매터와 Liquid 템플릿이 있는 `.prompt` 파일은 버전 관리되며 공급자에 구애받지 않습니다.	프롬프트를 다른 소스 파일처럼 검토 가능하게 하고 한 줄로 모델을 전환할 수 있습니다.
자동 추적 – 모든 LLM 호출, HTTP 요청, 토큰 수, 지연 시간, 비용이 `logs/runs/`에 기록됩니다.	디버깅과 코딩 에이전트가 실패를 추론하는 데 단일 진실 소스를 제공합니다.
LLM-as-judge 평가기 – 내장 평가기는 신뢰도 점수와 추론을 포함한 부울 결과를 반환합니다.	결정적 재시도 루프와 모델 출력 품질의 오프라인 테스트를 가능하게 합니다.
공급자에 구애받지 않는 LLM 레이어 – Anthropic, OpenAI, Azure, Vertex AI, Bedrock이 모두 동일한 API 표면을 공유합니다.	벤더 종속을 피하고 코드 변경 없이 모델 간에 이동할 수 있습니다.
Temporal 오케스트레이션 – 워크플로우는 결정적 조정 코드이며, 단계는 I/O를 수행하고 재생을 위해 캐시됩니다.	워크플로우 엔진을 직접 관리하지 않고도 재시도, 병렬 처리, 하위 워크플로우, 기록을 처리합니다.
암호화된 자격 증명 – 환경/워크플로우별로 범위가 지정된 AES-256-GCM 암호화. CLI로 관리됩니다.	코드 공유 시 또는 AI 에이전트가 코드를 실행할 때 비밀 정보의 우발적 유출을 방지합니다.

주요 패키지(npm)

패키지	역할
`@outputai/core`	프리미티브: `workflow`, `step`, `evaluator` 정의.
`@outputai/llm`	다중 공급자 LLM 클라이언트, 프롬프트 로딩, 스트리밍, 도구 호출.
`@outputai/cli`	프로젝트 스캐폴딩, 로컬 개발 서버(Temporal + API + UI), 워크플로우 실행/디버그 명령.

워크플로우 예시

// src/workflows/research/workflow.ts
workflow({
  name: 'research',
  fn: async (input) => {
    const data = await gatherSources(input);
    const analysis = await analyzeContent(data);
    const quality = await checkQuality(analysis);
    return quality.passed ? analysis : await reviseContent(analysis, quality);
  }
});

workflow – 결정적 오케스트레이션, 부작용 없음.

// src/workflows/research/steps.ts
step({
  name: 'gatherSources',
  fn: async (input) => {
    const results = await searchApi(input.topic);
    return { sources: results };
  }
});

step – I/O 수행; 결과는 재생을 위해 캐시됩니다.

---
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-20250514
temperature: 0
---
<system>You are a research analyst.</system>
<user>Analyze the following sources about {{ topic }}: {{ sources }}</user>

.prompt – YAML 프론트매터 구성 + Liquid 변수.

// src/workflows/research/evaluators.ts
evaluator({
  name: 'checkQuality',
  fn: async (content) => {
    const { output } = await generateText({
      prompt: 'evaluate_quality',
      variables: { content },
      output: Output.object({
        schema: z.object({
          isQuality: z.boolean(),
          confidence: z.number().describe('0-100'),
          reasoning: z.string()
        })
      })
    });
    return new EvaluationBooleanResult({
      value: output.isQuality,
      confidence: output.confidence,
      reasoning: output.reasoning
    });
  }
});

evaluator – 구조화된 결과를 반환하는 LLM-as-judge.

시작하기(빠른 단계)

사전 요구 사항 – Node 20+, Docker Desktop, Anthropic/OpenAI 등의 API 키.

새 프로젝트 스캐폴드:

npx @outputai/cli init
cd <project-name>

로컬 개발 스택(Temporal 서버 + UI + 핫 리로드 워커) 시작:
```
npx output dev
```
샘플 워크플로우 실행(예: 블로그 평가기):
```
npx output workflow run blog_evaluator paulgraham_hwh
```
실행을 검사하거나 output workflow debug <id>로 디버그합니다.

전체 문서는 docs/guides/start-here/getting-started.mdx에 있습니다.

예제 워크플로우 갤러리

동반 리포지토리 output-examples는 즉시 실행 가능한 워크플로우를 제공합니다:

blog_evaluator – 블로그 게시물 품질 점수(Jina Reader 사용).
call_scorer – MEDDIC/BANT/SPIN 기준으로 영업 통화 기록 평가.
changelog_generator – GitHub 커밋/PR을 분류된 변경 로그로 변환.
dependency_audit – OSV를 통해 npm 패키지 취약점 스캔.
recipe_extractor, url_summarizer, youtube_summarizer – 콘텐츠 추출 및 요약.
ai_hn_digest – Beehiiv에 게시되는 개인화된 Hacker News 뉴스레터.
sales_call_processor – 통화 기록의 다단계 처리.

모두 복제, 편집, 로컬 실행하여 프레임워크를 확인할 수 있습니다.

누가 사용하고 있나요?

CheckThat.ai – Output 기반으로 구축된 결정적 LLM 워크플로우를 실행하는 AI 강화 브랜드 모니터링 플랫폼. 수백만 개의 AI 생성 브랜드 언급을 추적합니다.

Output을 선택해야 하는 경우

프롬프트, 추적, 평가, 오케스트레이션을 위한 단일 코드 우선 스택이 필요한 경우.
팀(또는 LLM 코딩 에이전트)이 워크플로우를 자동으로 생성하거나 수정해야 하는 경우.
벤더에 구애받지 않는 LLM 호출과 코드 변경 없이 공급자를 전환할 방법이 필요한 경우.
신뢰할 수 있는 재시도, 병렬 처리, 재생이 필요한 경우 – Temporal이 내부적으로 처리합니다.
별도의 볼트 서비스 대신 자체 호스팅 비밀 관리를 선호하는 경우.

라이선스

Apache 2.0 – 상업 및 오픈소스 사용 무료.

결론 – Output은 LLM 애플리케이션의 다양한 부분(프롬프트, 실행, 비용, 평가)을 통합하고 프로덕션급 워크플로우 오케스트레이션을 추가하는 풀스택, TypeScript 우선 프레임워크입니다. 인간 엔지니어와 AI 코딩 에이전트 모두 AI 기반 제품을 더 쉽게 구축, 테스트, 출시할 수 있게 합니다.

growthxai/output