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- action – 자동화 흐름의 "수행" 부분입니다. 트리거가 흐름을 시작한 후 발생하는 작업입니다.
- Activepieces – 강력한 내장 AI 통합을 통해 반복적인 작업과 워크플로를 자동화하도록 설계된 오픈 소스 코드 없는 자동화 생태계입니다.
- 에이전트 – 데이터를 이해하고, 정보를 검색하고, 결정을 내릴 수 있는 Activepieces의 AI 기반 엔터티입니다. 에이전트는 자동화에 지능적이고 비결정적인 동작을 추가합니다.
- 연결 – 자동화 중에 Activepieces가 상호 작용할 수 있는 외부 계정(예: Slack, Google Sheets, HubSpot).
- 데이터 선택기 - 사용자가 흐름의 이전 단계에서 이후 단계로 데이터를 전달하여 동적 응답 및 로직을 활성화할 수 있는 기능입니다.
- flow - 자동으로 실행되는 일련의 단계(트리거 + 작업)입니다. 흐름은 자동화의 논리를 정의합니다.
- 인간 입력 트리거 - 양식 제출 또는 챗봇 UI를 통한 응답과 같은 인간 작업을 기반으로 흐름을 시작하는 트리거입니다.
- 이미지 AI – 배너 또는 소셜 미디어 이미지와 같은 시각적 콘텐츠를 흐름 내부에서 직접 생성하는 기본 제공 기능입니다.
- loop(항목에 대한 루프) - 흐름 내에서 항목 목록을 하나씩 처리하는 도구로, 대량 작업에 이상적입니다.
- MCP 서버(모델 컨텍스트 프로토콜) – 외부 AI 모델(예: Claude 또는 Cursor)을 앱에 연결하여 권한 및 컨텍스트를 관리하는 보안 서버 설정입니다.
- 데이터 전달 – 한 단계에서 다음 단계로 값을 전달하여 자동화 전반에 걸쳐 논리 및 사용자 정의를 허용합니다.
- piece – Activepieces를 외부 앱 또는 서비스(예: Gmail, Airtable 또는 Notion)에 연결하는 통합 모듈입니다.
- 흐름 게시 - 자동화가 자동으로 실행되도록 활성화하고 배포하는 단계입니다.
- 라우터 – 조건에 따라 흐름을 분기로 분할하는 데 사용되는 논리 도구(예: "X인 경우 A; Y라면 B를 수행하십시오").
- runs - 흐름이 트리거되었을 때 발생한 상황을 보여주는 기록 로그입니다. 디버깅하고 성능을 이해하는 데 유용합니다.
- schedule trigger - 일정한 간격(예: 매시간, 매일, 매주)으로 흐름을 시작하는 트리거입니다.
- tables – Activepieces 내부에 구조화된 데이터를 저장하고 업데이트하기 위한 스프레드시트와 유사한 기본 제공 데이터베이스입니다.
- 테스트 단계/테스트 흐름 – 게시하기 전에 단계 또는 전체 흐름이 올바르게 작동하는지 확인하는 도구입니다.
- 텍스트 AI – 자연어 콘텐츠를 요약, 재작성 또는 생성하기 위한 기본 제공 AI 기능입니다.
- to-dos - 자동화가 일시 중지되고 사람이 출력을 승인하거나 거부할 때까지 기다리는 휴먼 인 더 루프 기능입니다.
- trigger - 흐름을 시작하는 "if"입니다. 예를 들면 이메일 수신, 양식 제출 또는 예약된 시간에 도달하는 것이 있습니다.
- 유틸리티 AI – 분류, 구조, 조정 또는 주요 정보 추출에 중점을 둔 Activepieces의 AI 도구 범주입니다.
- 웹훅 트리거 – 외부 앱이 고유한 URL(API 및 개발 도구에서 일반적으로 사용됨)에 요청을 보낼 때 흐름을 시작하는 트리거입니다.
- 워크플로 – 상호 연결된 일련의 작업 또는 프로세스를 가리키는 더 넓은 용어로, 종종 효율성을 위해 자동화됩니다.