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·2025
AIAP: A No-Code Workflow Builder for Non-Experts with Natural Language and Multi-Agent Collaboration
Hyunjn An, Yongwon Kim, Seo, Wonduk, Joon Soo Park, Daye Kang, Changhoon Oh, Do Kyun Kim, Seung Hyun Lee
ArXiv.org
초록

AI 설계를 위한 다양한 도구가 존재함에도 불구하고, 비전문가들은 자신의 의도를 명확히 표현하고 시스템 복잡성을 관리하는 데 여전히 어려움을 겪는다. 본 연구는 자연어 입력과 시각적 워크플로를 통합하는 노코드 플랫폼인 AIAP를 제안한다. AIAP는 조율된 다중 에이전트 시스템을 활용하여 모호한 사용자의 지시를 사용자에게는 통합된 단일 인터페이스 뒤에 숨겨진 채 모듈화되고 실행 가능한 단계로 분해한다. 32명의 참가자를 대상으로 한 사용자 연구에서, AIAP의 AI 생성 제안, 모듈형 워크플로, 그리고 데이터·행동·맥락을 자동으로 식별하는 기능은 참가자들이 서비스를 직관적으로 개발하는 능력을 유의미하게 향상시켰다. 이러한 결과는 자연어 기반 시각적 프로그래밍이 AI 서비스 설계에서의 진입 장벽을 크게 낮추고 사용자 경험을 향상시킨다는 점을 시사한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
WorkflowVisual languageNatural languageContext (archaeology)Modular designIdentification (biology)Visual programming languageNatural language understanding
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게재 연도
2025