# \#tersa **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/tersa/4907.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Tersa: 텍스트 및 멀티미디어 데이터 처리가 가능한 워크플로우 캔버스](https://discuss.pytorch.kr/t/tersa/6973)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [5월 20, 2025, 3:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/tersa/6973 "2025-05-20T03:30:36Z")
Tersa 소개 AI 워크플로우를 시각적으로 구성하고 싶은 개발자분들께 희소식입니다. 디자인 엔지니어 Hayden Bleasel이 만든 오픈소스 프로젝트 Tersa는 드래그 앤 드롭 방식으로 다양한 AI 모델을 연결하여 워크플로우를 구축할 수 있는 캔버스를 제공합니다. 특히 OpenAI, Anthropic 등 주요 AI 모델들과의 통합이 가능하며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있습니다. Tersa는 AI 워크플로우를 시각적으로 구성할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 사용자는 노드를 드래그 앤 드롭하여 다양한 AI 모델을 연결하고, 이를 통해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터를 처리하는 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이러한 기능은 AI 애플리케이션을 개발하거나 프로토타이핑하는 데 매우 유용합니다. Tersa는 Next.js 15, React 19, Supabase, Vercel AI SDK, ReactFlow 등 최신 웹 기술을 활용하여 개발되었으며, 사용자 친화적인 UI를 제공합니다. 또한, Supabase를 통한 클라우드 저장소와 Row Level Security를 통해 보안성을 강화하였습니다. 이러한 특징 덕분에 Tersa는 개발자 커뮤니티에서 빠르게 주목받고 있습니다. Tersa와 유사한 도구로는 LangFlow, Flowise, AirOps 등이 있습니다. 이들 도구는 주로 LLM 기반의 텍스트 처리에 중점을 두고 있으며, 사용자 인터페이스나 기능 면에서 제한적일 수 있습니다. 반면, Tersa는 멀티모달 데이터 처리와 다양한 AI 모델 통합, 직관적인 UI 등에서 차별화된 강점을 보입니다. Tersa의 주요 기능 시각적 워크플로우 빌더: 드래그 앤 드롭 방식으로 노드를 연결하여 AI 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 다양한 AI 모델 통합: OpenAI, Anthropic 등 주요 AI 모델과의 통합이 가능합니다. 멀티미디어 데이터 처리: 텍스트, 이미지, 오디오, …