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소개

CrewAI는 crew를 비동기적으로 시작할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 crew 실행을 블로킹(blocking) 없이 시작할 수 있습니다.
이 기능은 여러 개의 crew를 동시에 실행하거나 crew가 실행되는 동안 다른 작업을 수행해야 할 때 특히 유용합니다.

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비동기 Crew 실행

Crew를 비동기적으로 시작하려면 kickoff_async() 메서드를 사용하세요. 이 메서드는 별도의 스레드에서 crew 실행을 시작하여, 메인 스레드가 다른 작업을 계속 실행할 수 있도록 합니다.

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메서드 시그니처

Code
def kickoff_async(self, inputs: dict) -> CrewOutput:

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매개변수

  • inputs (dict): 작업에 필요한 입력 데이터를 포함하는 딕셔너리입니다.

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반환

  • CrewOutput: crew 실행 결과를 나타내는 객체입니다.

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잠재적 사용 사례

  • 병렬 콘텐츠 생성: 여러 개의 독립적인 crew를 비동기적으로 시작하여, 각 crew가 다른 주제에 대한 콘텐츠 생성을 담당합니다. 예를 들어, 한 crew는 AI 트렌드에 대한 기사 조사 및 초안을 작성하는 반면, 또 다른 crew는 신제품 출시와 관련된 소셜 미디어 게시물을 생성할 수 있습니다. 각 crew는 독립적으로 운영되므로 콘텐츠 생산을 효율적으로 확장할 수 있습니다.
  • 동시 시장 조사 작업: 여러 crew를 비동기적으로 시작하여 시장 조사를 병렬로 수행합니다. 한 crew는 업계 동향을 분석하고, 또 다른 crew는 경쟁사 전략을 조사하며, 또 다른 crew는 소비자 감정을 평가할 수 있습니다. 각 crew는 독립적으로 자신의 작업을 완료하므로 더 빠르고 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
  • 독립적인 여행 계획 모듈: 각각 독립적으로 여행의 다양한 측면을 계획하도록 crew를 따로 실행합니다. 한 crew는 항공편 옵션을, 다른 crew는 숙박을, 세 번째 crew는 활동 계획을 담당할 수 있습니다. 각 crew는 비동기적으로 작업하므로 여행의 다양한 요소를 동시에 그리고 독립적으로 더 빠르게 계획할 수 있습니다.

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예시: 단일 비동기 crew 실행

다음은 asyncio를 사용하여 crew를 비동기적으로 시작하고 결과를 await하는 방법의 예시입니다:
Code
import asyncio
from crewai import Crew, Agent, Task

# Create an agent with code execution enabled
coding_agent = Agent(
    role="Python Data Analyst",
    goal="Analyze data and provide insights using Python",
    backstory="You are an experienced data analyst with strong Python skills.",
    allow_code_execution=True
)

# Create a task that requires code execution
data_analysis_task = Task(
    description="Analyze the given dataset and calculate the average age of participants. Ages: {ages}",
    agent=coding_agent,
    expected_output="The average age of the participants."
)

# Create a crew and add the task
analysis_crew = Crew(
    agents=[coding_agent],
    tasks=[data_analysis_task]
)

# Async function to kickoff the crew asynchronously
async def async_crew_execution():
    result = await analysis_crew.kickoff_async(inputs={"ages": [25, 30, 35, 40, 45]})
    print("Crew Result:", result)

# Run the async function
asyncio.run(async_crew_execution())

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예제: 다중 비동기 Crew 실행

이 예제에서는 여러 Crew를 비동기적으로 시작하고 asyncio.gather()를 사용하여 모두 완료될 때까지 기다리는 방법을 보여줍니다:
Code
import asyncio
from crewai import Crew, Agent, Task

# Create an agent with code execution enabled
coding_agent = Agent(
    role="Python Data Analyst",
    goal="Analyze data and provide insights using Python",
    backstory="You are an experienced data analyst with strong Python skills.",
    allow_code_execution=True
)

# Create tasks that require code execution
task_1 = Task(
    description="Analyze the first dataset and calculate the average age of participants. Ages: {ages}",
    agent=coding_agent,
    expected_output="The average age of the participants."
)

task_2 = Task(
    description="Analyze the second dataset and calculate the average age of participants. Ages: {ages}",
    agent=coding_agent,
    expected_output="The average age of the participants."
)

# Create two crews and add tasks
crew_1 = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[task_1])
crew_2 = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[task_2])

# Async function to kickoff multiple crews asynchronously and wait for all to finish
async def async_multiple_crews():
    # Create coroutines for concurrent execution
    result_1 = crew_1.kickoff_async(inputs={"ages": [25, 30, 35, 40, 45]})
    result_2 = crew_2.kickoff_async(inputs={"ages": [20, 22, 24, 28, 30]})

    # Wait for both crews to finish
    results = await asyncio.gather(result_1, result_2)

    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"Crew {i} Result:", result)

# Run the async function
asyncio.run(async_multiple_crews())