> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.crewai.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # CLI > CrewAI CLI를 사용하여 CrewAI와 상호 작용하는 방법을 알아보세요. 릴리즈 0.140.0부터 CrewAI AOP는 로그인 제공자 마이그레이션 프로세스를 시작했습니다. 이에 따라 CLI를 통한 인증 흐름이 업데이트되었습니다. Google을 통해 로그인하거나 2025년 7월 3일 이후에 계정을 생성한 사용자는 이전 버전의 `crewai` 라이브러리로는 로그인할 수 없습니다. ## 개요 CrewAI CLI는 CrewAI와 상호작용할 수 있는 명령어 세트를 제공하여 crew 및 flow를 생성, 학습, 실행, 관리할 수 있습니다. ## 설치 CrewAI CLI를 사용하려면, CrewAI가 설치되어 있어야 합니다: ```shell Terminal theme={null} pip install crewai ``` ## 기본 사용법 CrewAI CLI 명령어의 기본 구조는 다음과 같습니다: ```shell Terminal theme={null} crewai [COMMAND] [OPTIONS] [ARGUMENTS] ``` ## 사용 가능한 명령어 ### 1. 생성 새로운 crew 또는 flow를 생성합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai create [OPTIONS] TYPE NAME ``` * `TYPE`: "crew" 또는 "flow" 중에서 선택 * `NAME`: crew 또는 flow의 이름 예시: ```shell Terminal theme={null} crewai create crew my_new_crew crewai create flow my_new_flow ``` 기본적으로 `crewai create crew`는 `crew.jsonc`와 `agents/*.jsonc`가 있는 JSON-first 프로젝트를 만듭니다. `crew.py`, `config/agents.yaml`, `config/tasks.yaml`을 사용하는 기존 Python/YAML 스캐폴드가 필요할 때만 `crewai create crew my_new_crew --classic`을 사용하세요. ### 2. 버전 설치된 CrewAI의 버전을 표시합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai version [OPTIONS] ``` * `--tools`: (선택 사항) 설치된 CrewAI tools의 버전을 표시합니다. 예시: ```shell Terminal theme={null} crewai version crewai version --tools ``` ### 3. 훈련 지정된 횟수만큼 crew를 훈련시킵니다. ```shell Terminal theme={null} crewai train [OPTIONS] ``` * `-n, --n_iterations INTEGER`: crew를 훈련할 반복 횟수 (기본값: 5) * `-f, --filename TEXT`: 훈련에 사용할 커스텀 파일의 경로 (기본값: "trained\_agents\_data.pkl") 예시: ```shell Terminal theme={null} crewai train -n 10 -f my_training_data.pkl ``` ### 4. 다시 실행 특정 task에서 crew 실행을 다시 재생합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai replay [OPTIONS] ``` * `-t, --task_id TEXT`: 이 task ID에서부터 crew를 다시 재생하며, 이후의 모든 task를 포함합니다. 예시: ```shell Terminal theme={null} crewai replay -t task_123456 ``` ### 5. Log-tasks-outputs 가장 최근의 crew\.kickoff() 작업 결과를 조회합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai log-tasks-outputs ``` ### 6. Reset-memories 크루의 메모리(롱, 쇼트, 엔티티, latest\_crew\_kickoff\_outputs)를 초기화합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai reset-memories [OPTIONS] ``` * `-l, --long`: LONG TERM 메모리 초기화 * `-s, --short`: SHORT TERM 메모리 초기화 * `-e, --entities`: ENTITIES 메모리 초기화 * `-k, --kickoff-outputs`: LATEST KICKOFF TASK OUTPUTS 초기화 * `-kn, --knowledge`: KNOWLEDGE 저장소 초기화 * `-akn, --agent-knowledge`: AGENT KNOWLEDGE 저장소 초기화 * `-a, --all`: 모든 메모리 초기화 예시: ```shell Terminal theme={null} crewai reset-memories --long --short crewai reset-memories --all ``` ### 7. 테스트 crew를 테스트하고 결과를 평가합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai test [OPTIONS] ``` * `-n, --n_iterations INTEGER`: crew를 테스트할 반복 횟수 (기본값: 3) * `-m, --model TEXT`: Crew에서 테스트를 실행할 LLM 모델 (기본값: "gpt-4o-mini") 예시: ```shell Terminal theme={null} crewai test -n 5 -m gpt-3.5-turbo ``` ### 8. 실행 crew 또는 flow를 실행합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai run ``` 버전 0.103.0부터 `crewai run` 명령은 표준 crew와 flow 모두를 실행하는 데 사용할 수 있습니다. flow의 경우 pyproject.toml에서 유형을 자동으로 감지하여 적절한 명령을 실행합니다. 이제 crew와 flow 모두를 실행하는 권장 방법입니다. 이 명령들은 CrewAI 프로젝트가 설정된 디렉터리에서 실행해야 합니다. 일부 명령은 프로젝트 구조 내에서 추가 구성 또는 설정이 필요할 수 있습니다. ### 9. Chat 버전 `0.98.0`부터 `crewai chat` 명령어를 실행하면 크루와의 대화형 세션이 시작됩니다. AI 어시스턴트가 크루를 실행하는 데 필요한 입력값을 요청하며 안내합니다. 모든 입력값이 제공되면 크루가 작업을 실행합니다. 결과를 받은 후에도 추가 지시나 질문을 위해 어시스턴트와 계속 상호작용할 수 있습니다. ```shell Terminal theme={null} crewai chat ``` 이 명령어들은 CrewAI 프로젝트의 루트 디렉터리에서 실행해야 합니다. 중요: 이 명령어를 사용하려면 crew 정의에 `chat_llm` 속성을 설정해야 합니다. JSON-first crew에서는 `crew.jsonc`에 추가합니다: ```jsonc theme={null} { "name": "My Crew", "agents": ["researcher"], "tasks": [], "chat_llm": "openai/gpt-4o" } ``` 클래식 Python/YAML crew에서는 `crew.py`에 설정합니다: ```python theme={null} @crew def crew(self) -> Crew: return Crew( agents=self.agents, tasks=self.tasks, process=Process.sequential, verbose=True, chat_llm="gpt-4o", # LLM for chat orchestration ) ``` ### 10. 배포 crew 또는 flow를 [CrewAI AMP](https://app.crewai.com)에 배포하세요. * **인증**: CrewAI AOP에 배포하려면 인증이 필요합니다. 아래 명령어로 로그인하거나 계정을 생성할 수 있습니다: ```shell Terminal theme={null} crewai login ``` * **배포 생성**: 인증이 완료되면, 로컬 프로젝트의 루트에서 crew 또는 flow에 대한 배포를 생성할 수 있습니다. ```shell Terminal theme={null} crewai deploy create ``` * 로컬 프로젝트 구성을 읽어옵니다. * 로컬에서 확인된 환경 변수(`OPENAI_API_KEY`, `SERPER_API_KEY` 등)를 확인하도록 안내합니다. 이 변수들은 Enterprise 플랫폼에 배포할 때 안전하게 저장됩니다. 실행 전에 중요한 키가 로컬(예: `.env` 파일)에 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요. ### 11. 조직 관리 CrewAI AMP 조직을 관리합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai org [COMMAND] [OPTIONS] ``` #### 명령어: * `list`: 사용자가 속한 모든 조직을 나열합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai org list ``` * `current`: 현재 활성화된 조직을 표시합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai org current ``` * `switch`: 특정 조직으로 전환합니다. ```shell Terminal theme={null} crewai org switch ``` 이러한 조직 관리 명령어를 사용하려면 CrewAI AOP에 인증되어 있어야 합니다. * **배포 생성** (계속): * 배포를 해당 원격 GitHub 저장소에 연결합니다 (일반적으로 자동으로 감지됩니다). * **Crew 배포**: 인증이 완료되면 crew 또는 flow를 CrewAI AOP에 배포할 수 있습니다. ```shell Terminal theme={null} crewai deploy push ``` * CrewAI AMP 플랫폼에서 배포 프로세스를 시작합니다. * 성공적으로 시작되면, Deployment created successfully! 메시지와 함께 Deployment Name 및 고유한 Deployment ID(UUID)가 출력됩니다. * **배포 상태**: 배포 상태를 확인하려면 다음을 사용합니다: ```shell Terminal theme={null} crewai deploy status ``` 이 명령은 가장 최근의 배포 시도에 대한 최신 배포 상태(예: `Building Images for Crew`, `Deploy Enqueued`, `Online`)를 가져옵니다. * **배포 로그**: 배포 로그를 확인하려면 다음을 사용합니다: ```shell Terminal theme={null} crewai deploy logs ``` 이 명령은 배포 로그를 터미널로 스트리밍합니다. * **배포 목록**: 모든 배포를 나열하려면 다음을 사용합니다: ```shell Terminal theme={null} crewai deploy list ``` 이 명령은 모든 배포를 나열합니다. * **배포 삭제**: 배포를 삭제하려면 다음을 사용합니다: ```shell Terminal theme={null} crewai deploy remove ``` 이 명령은 CrewAI AMP 플랫폼에서 배포를 삭제합니다. * **도움말 명령어**: CLI에 대한 도움말을 보려면 다음을 사용합니다: ```shell Terminal theme={null} crewai deploy --help ``` 이 명령은 CrewAI Deploy CLI에 대한 도움말 메시지를 표시합니다. CLI를 사용하여 [CrewAI AMP](http://app.crewai.com)에 crew를 배포하는 단계별 시연은 아래 비디오 튜토리얼을 참조하십시오.