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# Weave 통합

> Weights & Biases(W&B) Weave를 사용하여 CrewAI 애플리케이션을 추적, 실험, 평가 및 개선하는 방법을 알아보세요.

# Weave 개요

[Weights & Biases (W\&B) Weave](https://weave-docs.wandb.ai/)는 LLM 기반 애플리케이션을 추적, 실험, 평가, 배포 및 개선하기 위한 프레임워크입니다.

![W\&B Weave CrewAI 트레이싱 사용 개요](https://mintcdn.com/crewai/qVjgZHKAyEOgSSUS/images/weave-tracing.gif?s=4a933830e3e3cf146c4c87cb44d46475)

Weave는 CrewAI 애플리케이션 개발의 모든 단계에서 포괄적인 지원을 제공합니다:

* **트레이싱 및 모니터링**: LLM 호출과 애플리케이션 로직을 자동으로 추적하여 프로덕션 시스템을 디버그하고 분석
* **체계적인 반복**: prompt, 데이터셋, 모델을 개선하고 반복
* **평가**: 맞춤형 또는 사전 구축된 스코어러를 사용하여 agent 성능을 체계적으로 평가하고 향상
* **가드레일**: 콘텐츠 모더레이션과 prompt 안전성을 위한 사전 및 사후 보호조치로 agent를 보호

Weave는 CrewAI 애플리케이션의 트레이스를 자동으로 캡처하여 agent의 성능, 상호 작용 및 실행 흐름을 모니터링하고 분석할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 더 나은 평가 데이터셋을 구축하고 agent 워크플로우를 최적화할 수 있습니다.

## 설치 안내

**1. 필수 패키지 설치**

```shell theme={null}
pip install crewai weave
```

**2. W\&B 계정 설정**

[Weights & Biases 계정](https://wandb.ai)에 가입하세요. 아직 계정이 없다면 가입이 필요합니다. 트레이스와 메트릭을 확인하려면 계정이 필요합니다.

**3. 애플리케이션에서 Weave 초기화**

다음 코드를 애플리케이션에 추가하세요:

```python theme={null}
import weave

# 프로젝트 이름으로 Weave를 초기화
weave.init(project_name="crewai_demo")
```

초기화 후, Weave는 트레이스와 메트릭을 확인할 수 있는 URL을 제공합니다.

**4. Crews/Flows 생성**

```python theme={null}
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM, Process

# 결정론적 출력을 위해 temperature를 0으로 설정하여 LLM 생성
llm = LLM(model="gpt-4o", temperature=0)

# 에이전트 생성
researcher = Agent(
    role='Research Analyst',
    goal='Find and analyze the best investment opportunities',
    backstory='Expert in financial analysis and market research',
    llm=llm,
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
)

writer = Agent(
    role='Report Writer',
    goal='Write clear and concise investment reports',
    backstory='Experienced in creating detailed financial reports',
    llm=llm,
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
)

# 작업 생성
research_task = Task(
    description='Deep research on the {topic}',
    expected_output='Comprehensive market data including key players, market size, and growth trends.',
    agent=researcher
)

writing_task = Task(
    description='Write a detailed report based on the research',
    expected_output='The report should be easy to read and understand. Use bullet points where applicable.',
    agent=writer
)

# 크루 생성
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    verbose=True,
    process=Process.sequential,
)

# 크루 실행
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI in material science"})
print(result)
```

**5. Weave에서 트레이스 보기**

CrewAI 애플리케이션 실행 후, 초기화 시 제공된 Weave URL에 방문하여 다음 항목을 확인할 수 있습니다:

* LLM 호출 및 그 메타데이터
* 에이전트 상호작용 및 작업 실행 흐름
* 대기 시간 및 토큰 사용량과 같은 성능 메트릭
* 실행 중 발생한 오류 또는 이슈

![Weave tracing example with CrewAI](https://mintcdn.com/crewai/qVjgZHKAyEOgSSUS/images/weave-tracing.png?fit=max\&auto=format\&n=qVjgZHKAyEOgSSUS\&q=85\&s=f59e556fcc0ac8fcca8eaeef4c0551ae)

Weave 트레이싱 대시보드

## 특징

* Weave는 모든 CrewAI 작업을 자동으로 캡처합니다: agent 상호작용 및 태스크 실행; 메타데이터와 토큰 사용량을 포함한 LLM 호출; 도구 사용 및 결과.
* 이 통합은 모든 CrewAI 실행 메서드를 지원합니다: `kickoff()`, `kickoff_for_each()`, `kickoff_async()`, 그리고 `kickoff_for_each_async()`.
* 모든 [crewAI-tools](https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools) 작업의 자동 추적.
* 데코레이터 패칭(`@start`, `@listen`, `@router`, `@or_`, `@and_`)을 통한 flow 기능 지원.
* `@weave.op()`과 함께 CrewAI `Task`에 전달된 커스텀 guardrails 추적.

지원되는 항목에 대한 자세한 정보는 [Weave CrewAI 문서](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/crewai/#getting-started-with-flow)를 참조하세요.

## 자료

* [📘 Weave 문서](https://weave-docs.wandb.ai)
* [📊 예시 Weave x CrewAI 대시보드](https://wandb.ai/ayut/crewai_demo/weave/traces?cols=%7B%22wb_run_id%22%3Afalse%2C%22attributes.weave.client_version%22%3Afalse%2C%22attributes.weave.os_name%22%3Afalse%2C%22attributes.weave.os_release%22%3Afalse%2C%22attributes.weave.os_version%22%3Afalse%2C%22attributes.weave.source%22%3Afalse%2C%22attributes.weave.sys_version%22%3Afalse%7D\&peekPath=%2Fayut%2Fcrewai_demo%2Fcalls%2F0195c838-38cb-71a2-8a15-651ecddf9d89)
* [🐦 X](https://x.com/weave_wb)


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