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개요

에이전트가 Google Sheets를 통해 스프레드시트 데이터를 관리할 수 있도록 합니다. 행을 읽고, 새 항목을 생성하며, 기존 데이터를 업데이트하고, AI 기반 자동화를 통해 데이터 관리 워크플로우를 간소화하세요. 데이터 추적, 보고, 협업 데이터 관리에 최적화되어 있습니다.

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사전 준비 사항

Google Sheets 통합을 사용하기 전에 다음을 확인하세요:
  • 활성 구독이 되어 있는 CrewAI Enterprise 계정
  • Google Sheets에 액세스할 수 있는 Google 계정
  • 통합 페이지를 통해 Google 계정 연결
  • 데이터 작업을 위한 올바른 열 헤더가 있는 스프레드시트

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Google Sheets 통합 설정

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1. Google 계정 연결하기

  1. CrewAI Enterprise Integrations로 이동합니다.
  2. 인증 통합 섹션에서 Google Sheets를 찾습니다.
  3. Connect를 클릭하고 OAuth 흐름을 완료합니다.
  4. 스프레드시트 접근에 필요한 권한을 허용합니다.
  5. Account Settings에서 Enterprise Token을 복사합니다.

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2. 필수 패키지 설치

uv add crewai-tools

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사용 가능한 작업

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사용 예시

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기본 Google Sheets 에이전트 설정

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import CrewaiEnterpriseTools

# Get enterprise tools (Google Sheets tools will be included)
enterprise_tools = CrewaiEnterpriseTools(
    enterprise_token="your_enterprise_token"
)

# Create an agent with Google Sheets capabilities
sheets_agent = Agent(
    role="Data Manager",
    goal="Manage spreadsheet data and track information efficiently",
    backstory="An AI assistant specialized in data management and spreadsheet operations.",
    tools=[enterprise_tools]
)

# Task to add new data to a spreadsheet
data_entry_task = Task(
    description="Add a new customer record to the customer database spreadsheet with name, email, and signup date",
    agent=sheets_agent,
    expected_output="New customer record added successfully to the spreadsheet"
)

# Run the task
crew = Crew(
    agents=[sheets_agent],
    tasks=[data_entry_task]
)

crew.kickoff()

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특정 Google Sheets 도구 필터링

from crewai_tools import CrewaiEnterpriseTools

# Get only specific Google Sheets tools
enterprise_tools = CrewaiEnterpriseTools(
    enterprise_token="your_enterprise_token",
    actions_list=["google_sheets_get_row", "google_sheets_create_row"]
)

data_collector = Agent(
    role="Data Collector",
    goal="Collect and organize data in spreadsheets",
    backstory="An AI assistant that focuses on data collection and organization.",
    tools=enterprise_tools
)

# Task to collect and organize data
data_collection = Task(
    description="Retrieve current inventory data and add new product entries to the inventory spreadsheet",
    agent=data_collector,
    expected_output="Inventory data retrieved and new products added successfully"
)

crew = Crew(
    agents=[data_collector],
    tasks=[data_collection]
)

crew.kickoff()

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데이터 분석 및 보고

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import CrewaiEnterpriseTools

enterprise_tools = CrewaiEnterpriseTools(
    enterprise_token="your_enterprise_token"
)

data_analyst = Agent(
    role="Data Analyst",
    goal="Analyze spreadsheet data and generate insights",
    backstory="An experienced data analyst who extracts insights from spreadsheet data.",
    tools=[enterprise_tools]
)

# Task to analyze data and create reports
analysis_task = Task(
    description="""
    1. Retrieve all sales data from the current month's spreadsheet
    2. Analyze the data for trends and patterns
    3. Create a summary report in a new row with key metrics
    """,
    agent=data_analyst,
    expected_output="Sales data analyzed and summary report created with key insights"
)

crew = Crew(
    agents=[data_analyst],
    tasks=[analysis_task]
)

crew.kickoff()

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자동화된 데이터 업데이트

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import CrewaiEnterpriseTools

enterprise_tools = CrewaiEnterpriseTools(
    enterprise_token="your_enterprise_token"
)

data_updater = Agent(
    role="Data Updater",
    goal="Automatically update and maintain spreadsheet data",
    backstory="An AI assistant that maintains data accuracy and updates records automatically.",
    tools=[enterprise_tools]
)

# Task to update data based on conditions
update_task = Task(
    description="""
    1. 주문 스프레드시트에서 모든 보류 중인 주문을 찾으세요
    2. 해당 주문의 상태를 'processing'으로 업데이트하세요
    3. 상태가 업데이트된 시점의 타임스탬프를 추가하세요
    4. 변경 사항을 별도의 추적 시트에 기록하세요
    """,
    agent=data_updater,
    expected_output="모든 보류 중인 주문이 processing 상태로 업데이트되고, 타임스탬프가 기록됨"
)

crew = Crew(
    agents=[data_updater],
    tasks=[update_task]
)

crew.kickoff()

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복잡한 데이터 관리 워크플로우

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import CrewaiEnterpriseTools

enterprise_tools = CrewaiEnterpriseTools(
    enterprise_token="your_enterprise_token"
)

workflow_manager = Agent(
    role="Data Workflow Manager",
    goal="Manage complex data workflows across multiple spreadsheets",
    backstory="An AI assistant that orchestrates complex data operations across multiple spreadsheets.",
    tools=[enterprise_tools]
)

# Complex workflow task
workflow_task = Task(
    description="""
    1. 메인 고객 스프레드시트에서 모든 고객 데이터를 가져옵니다
    2. 활성 고객에 대한 월별 요약 항목을 생성합니다
    3. 최근 30일간의 활동을 기반으로 고객 상태를 업데이트합니다
    4. 고객 지표가 포함된 월간 보고서를 생성합니다
    5. 비활성 고객 기록을 별도의 시트로 보관합니다
    """,
    agent=workflow_manager,
    expected_output="월간 고객 워크플로우가 완료되어 상태가 업데이트되고 보고서가 생성됨"
)

crew = Crew(
    agents=[workflow_manager],
    tasks=[workflow_task]
)

crew.kickoff()

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문제 해결

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일반적인 문제

권한 오류
  • Google 계정이 대상 스프레드시트에 대해 편집 권한이 있는지 확인하세요
  • OAuth 연결에 Google Sheets API에 필요한 scope가 포함되어 있는지 검증하세요
  • 스프레드시트가 인증된 계정과 공유되어 있는지 확인하세요
스프레드시트 구조 문제
  • 행을 생성하거나 업데이트하기 전에 워크시트에 올바른 열 헤더가 있는지 확인하세요
  • additionalFields의 열 이름이 실제 열 헤더와 일치하는지 검증하세요
  • 지정된 워크시트가 스프레드시트에 존재하는지 확인하세요
데이터 유형 및 형식 문제
  • 데이터 값이 각 열에 대해 예상되는 형식과 일치하는지 확인하세요
  • 날짜 열에는 올바른 날짜 형식(ISO 형식 권장)을 사용하세요
  • 숫자 열에 입력되는 값이 적절한 형식인지 검증하세요
필터 수식 문제
  • 필터 수식이 부정 정규형(disjunctive normal form)의 올바른 JSON 구조를 따르는지 확인하세요
  • 실제 열 헤더와 일치하는 유효한 필드명을 사용하세요
  • 복잡한 다중 조건 쿼리를 작성하기 전에 간단한 필터로 테스트하세요
  • 연산자 유형이 열의 데이터 유형과 일치하는지 검증하세요
행 제한 및 성능
  • GOOGLE_SHEETS_GET_ROW를 사용할 때 행 제한에 유의하세요
  • 대용량 데이터셋의 경우 페이지네이션을 고려하세요
  • 처리되는 데이터의 양을 줄이기 위해 구체적인 필터를 사용하세요
업데이트 작업
  • 필터 조건이 업데이트하려는 행을 정확하게 식별하는지 확인하세요
  • 대규모 업데이트 전에 작은 데이터셋으로 필터 조건을 테스트하세요
  • 모든 필수 필드가 업데이트 작업에 포함되어 있는지 검증하세요

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도움 받기

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