CrewAI - 멀티에이전트 프레임워크의 이해 [1]
17 Apr 2025
🚀 [1화] CrewAI란 무엇인가? — 멀티에이전트 프레임워크의 이해
요즘 AI 기술이 눈부시게 발전하면서, 하나의 인공지능이 아닌 여러 AI가 협업하는 시스템이 주목받고 있습니다. 그 중심에 있는 프레임워크가 바로 CrewAI입니다.
이번 시리즈에서는 CrewAI를 활용한 앱 개발 과정을 연재 형식으로 다룰 예정이며, 그 첫 번째로 CrewAI가 무엇이고 왜 주목해야 하는지 알아보겠습니다.
🧠 CrewAI란?
CrewAI는 여러 개의 AI 에이전트를 구성하고, 이들이 서로 역할을 분담해 협력하며 문제를 해결하도록 만들어진 멀티에이전트 프레임워크입니다.
쉽게 말해, 마치 팀 프로젝트처럼 “기획자”, “작성자”, “검토자” 같은 역할을 가진 AI들이 각자의 일을 수행하고 결과를 연결해 나가는 시스템이죠.
🌟 왜 CrewAI가 필요한가?
기존의 GPT나 LLM 기반 챗봇은 대부분 하나의 에이전트가 모든 역할을 수행합니다.
하지만 복잡한 작업(예: 콘텐츠 기획 → 작성 → 검토 → 요약 등)은 다음과 같은 한계가 있습니다:
하지만 복잡한 작업(예: 콘텐츠 기획 → 작성 → 검토 → 요약 등)은 다음과 같은 한계가 있습니다:
- 역할의 혼재로 인한 맥락 누락 및 오류 발생 가능성 높음
- 프롬프트가 복잡하고 유지보수가 어려워 변경 수용에 한계가 있음
- 작업의 흐름을 명확하게 정의하기 어려움
CrewAI는 이러한 문제를 해결하기 위해 모듈화된 역할 분담 구조를 제공합니다. 각 에이전트는 명확한 책임과 목표를 가지고, 일종의 워크플로우 안에서 움직입니다.
🧩 CrewAI의 핵심 개념
🔹 Agent (에이전트)
특정 역할을 수행하는 AI. 예를 들어:
- 기획자: 주제를 정하고 방향을 제시
- 작성자: 실제 콘텐츠를 생성
- 감수자: 내용을 검토하고 수정 제안
🔹 Task (작업)
에이전트가 수행해야 할 구체적인 지시사항입니다. 프롬프트, 입력값, 출력 포맷 등을 포함합니다.
🔹 Crew (팀)
여러 에이전트와 작업(Task)을 하나의 프로세스로 묶어 실행하는 단위입니다. 팀장이 전체 흐름을 조율하듯, Crew는 각 에이전트를 연결해 협업을 이끌어냅니다.
🛠️ CrewAI 설치 및 시작하기
CrewAI는 Python 기반으로 작동하며, 설치도 간단합니다.
pip install crewai설치 후에는 아래처럼 기본적인 구조로 시작할 수 있습니다:
from crewai import Agent, Task, Crew
# 에이전트 정의
writer = Agent(role='Writer', goal='Write a clear article based on the topic.')
# 태스크 정의
write_task = Task(
description='Write a blog post about CrewAI and its benefits.',
agent=writer
)
# 크루 정의
crew = Crew(tasks=[write_task])
# 실행
crew.run()이제 단일 에이전트가 아닌 여러 역할을 가진 AI들이 함께 일하는 시대가 열린 것이죠.
원하는 결과를 얻기 위해 Open AI, Ollama 등의 LLM 설정이 필요합니다. 자세한 사항은 다음 회에서 다룹니다.
👀 어떤 앱에 활용할 수 있을까?
CrewAI는 특히 프로세스가 명확하고 반복적인 작업에 유리합니다. 예를 들어:
- 콘텐츠 제작 자동화 (블로그, 마케팅 카피, 보고서 등)
- 고객 서비스 자동화 (상담 → 분석 → 응답 생성)
- 학습 가이드 생성 (개념 설명 → 예제 만들기 → 퀴즈 생성)
다음 회차에서는 실제로 Agent와 Task를 직접 구성해 보며, 어떻게 앱의 기능으로 발전시킬 수 있는지 알아볼 예정입니다.
📌 정리
- CrewAI는 멀티에이전트 기반의 협업형 AI 프레임워크이다.
- Agent, Task, Crew로 구성되며, 역할 기반 워크플로우를 구현할 수 있다.
- 복잡하고 단계적인 작업에 특히 강력한 성능을 발휘한다.
👉 [2화 예고] CrewAI의 핵심 구성요소 살펴보기 — Agent와 Task 만들기
다음 글에서는 실제 코드로 Agent와 Task를 구성하고, 하나의 작은 워크플로우를 구현해볼 거예요. 기대해주세요!
다음 글에서는 실제 코드로 Agent와 Task를 구성하고, 하나의 작은 워크플로우를 구현해볼 거예요. 기대해주세요!
