첫 번째 크루 만들기

crewai create crew research_crew
cd research_crew

research_crew/
├── .gitignore
├── pyproject.toml
├── README.md
├── .env
└── src/
    └── research_crew/
        ├── __init__.py
        ├── main.py
        ├── crew.py
        ├── tools/
        │   ├── custom_tool.py
        │   └── __init__.py
        └── config/
            ├── agents.yaml
            └── tasks.yaml

# src/research_crew/config/agents.yaml
researcher:
  role: >
    Senior Research Specialist for {topic}
  goal: >
    Find comprehensive and accurate information about {topic}
    with a focus on recent developments and key insights
  backstory: >
    You are an experienced research specialist with a talent for
    finding relevant information from various sources. You excel at
    organizing information in a clear and structured manner, making
    complex topics accessible to others.
  llm: provider/model-id  # e.g. openai/gpt-4o, google/gemini-2.0-flash, anthropic/claude...

analyst:
  role: >
    Data Analyst and Report Writer for {topic}
  goal: >
    Analyze research findings and create a comprehensive, well-structured
    report that presents insights in a clear and engaging way
  backstory: >
    You are a skilled analyst with a background in data interpretation
    and technical writing. You have a talent for identifying patterns
    and extracting meaningful insights from research data, then
    communicating those insights effectively through well-crafted reports.
  llm: provider/model-id  # e.g. openai/gpt-4o, google/gemini-2.0-flash, anthropic/claude...

# src/research_crew/config/tasks.yaml
research_task:
  description: >
    {topic}에 대해 철저한 연구를 수행하세요. 다음에 중점을 두세요:
    1. 주요 개념 및 정의
    2. 역사적 발전과 최근 동향
    3. 주요 과제와 기회
    4. 주목할 만한 적용 사례 또는 케이스 스터디
    5. 향후 전망과 잠재적 발전

    반드시 명확한 섹션으로 구성된 구조화된 형식으로 결과를 정리하세요.
  expected_output: >
    {topic}의 모든 요구 사항을 다루는, 잘 구성된 섹션이 포함된 포괄적인 연구 문서.
    필요에 따라 구체적인 사실, 수치, 예시를 포함하세요.
  agent: researcher

analysis_task:
  description: >
    연구 결과를 분석하고 {topic}에 대한 포괄적인 보고서를 작성하세요.
    보고서에는 다음 내용이 포함되어야 합니다:
    1. 간결한 요약(executive summary)으로 시작
    2. 연구의 모든 주요 정보 포함
    3. 동향과 패턴에 대한 통찰력 있는 분석 제공
    4. 추천사항 또는 미래 고려 사항 제시
    5. 명확한 제목과 함께 전문적이고 읽기 쉬운 형식으로 작성

  expected_output: >
    연구 결과와 추가 분석, 인사이트를 포함한 {topic}에 대한 정제되고 전문적인 보고서.
    보고서는 간결한 요약, 본문, 결론 등으로 잘 구조화되어 있어야 합니다.
  agent: analyst
  context:
    - research_task
  output_file: output/report.md

# src/research_crew/crew.py
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai_tools import SerperDevTool
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
from typing import List

@CrewBase
class ResearchCrew():
    """Research crew for comprehensive topic analysis and reporting"""

    agents: List[BaseAgent]
    tasks: List[Task]

    @agent
    def researcher(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['researcher'], # type: ignore[index]
            verbose=True,
            tools=[SerperDevTool()]
        )

    @agent
    def analyst(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['analyst'], # type: ignore[index]
            verbose=True
        )

    @task
    def research_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['research_task'] # type: ignore[index]
        )

    @task
    def analysis_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['analysis_task'], # type: ignore[index]
            output_file='output/report.md'
        )

    @crew
    def crew(self) -> Crew:
        """Creates the research crew"""
        return Crew(
            agents=self.agents,
            tasks=self.tasks,
            process=Process.sequential,
            verbose=True,
        )

#!/usr/bin/env python
# src/research_crew/main.py
import os
from research_crew.crew import ResearchCrew

# Create output directory if it doesn't exist
os.makedirs('output', exist_ok=True)

def run():
    """
    Run the research crew.
    """
    inputs = {
        'topic': 'Artificial Intelligence in Healthcare'
    }

    # Create and run the crew
    result = ResearchCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)

    # Print the result
    print("\n\n=== FINAL REPORT ===\n\n")
    print(result.raw)

    print("\n\nReport has been saved to output/report.md")

if __name__ == "__main__":
    run()

SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
# Add your provider's API key here too.

crewai install

crewai run

# 모든 사용 가능한 명령어 보기
crewai --help

# crew 실행
crewai run

# crew 테스트
crewai test

# crew 메모리 초기화
crewai reset-memories

# 특정 task에서 재실행
crewai replay -t <task_id>