에이전트 워크플로우를 위한 오픈소스 시각화 툴 'Neurovn' 개발: 비용과 지연 시간 예측 가능
Built an open source visual code-to-canvas & canvas-to-code tool for agent workflows, shows me how much entire workflows on claude code costs, and where the issues lie.
핵심 요약
에이전트 워크플로우의 비용과 성능을 실행 전에 미리 시각적으로 확인하고 최적화할 수 있는 오픈소스 툴입니다.
- 비용 및 지연 시간 예측 — 에이전트 실행 전 노드별 비용과 지연 시간을 미리 계산하여 예산 낭비를 방지함.
- 시각적 워크플로우 관리 — 캔버스 위에서 에이전트와 도구를 드래그 앤 드롭으로 배치하고 모델을 쉽게 교체함.
- 다양한 프레임워크 지원 — LangGraph, CrewAI, OpenAI SDK 등 주요 에이전트 프레임워크와 호환됨.
- 오픈소스 및 접근성 — 별도의 가입 절차 없이 누구나 사용할 수 있는 오픈소스 알파 버전으로 제공됨.
지난 몇 달간 Claude Code로 에이전트 워크플로우를 구축해왔는데, 저를 계속 괴롭혔던 건 비용 문제였습니다. 4개의 에이전트를 도구 호출과 연결해서 실행해보면, 나중에야 특정 노드가 불필요한 토큰을 먹어치우며 예산의 70%를 낭비하고 있었다는 걸 깨닫게 되더군요. 그래서 저는 에이전트와 도구를 배치하고, 노드별로 모델을 할당한 뒤, 실제로 실행하기 전에 비용과 지연 시간을 예측할 수 있는 시각적 캔버스인 Neurovn을 만들었습니다.
특정 노드에서 GPT-4o를 Sonnet으로 교체하면 즉시 비용 차이를 확인할 수 있습니다. 기존 워크플로우를 코드(Python 데코레이터나 CLI)에서 가져오고 싶다면 2줄짜리 트레이싱 기능도 제공합니다. 현재 OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, DeepSeek, Cohere 등 38개 이상의 모델을 지원합니다. LangGraph, CrewAI, OpenAI SDK, A2A 또는 직접 만든 커스텀 트레이스와도 작동합니다. 아직 알파 단계이며, 완전히 오픈소스이고 별도의 가입 없이 바로 사용해 볼 수 있습니다.
Repo: https://github.com/RajanChavada/Neurovn-Alpha
Live: https://neurovn-alpha.vercel.app/
무언가를 팔려는 건 아니고, 실제로 프로덕션 환경에서 에이전트를 배포 중인 분들의 피드백을 듣고 싶습니다. 무엇이 부족한가요? 무엇이 불편한가요? 마음껏 비판해주세요.
