from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai_tools import SerperDevTool
def create_crew() -> Crew:
"""포괄적인 추적을 위한 다중 agent가 있는 crew 생성."""
llm = LLM(model="gpt-4o-mini")
search_tool = SerperDevTool()
# 특정 역할을 가진 agent 정의
researcher = Agent(
role="시니어 연구 분석가",
goal="AI 및 데이터 과학의 최첨단 발전 사항 발견",
backstory="""당신은 최고 수준의 기술 싱크탱크에서 근무합니다.
새로운 트렌드를 식별하는 데 전문성이 있습니다.
복잡한 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트로 제시하는 데 뛰어납니다.""",
verbose=True,
allow_delegation=False,
llm=llm,
tools=[search_tool],
)
writer = Agent(
role="기술 콘텐츠 전략가",
goal="기술 발전에 대한 매력적인 콘텐츠 작성",
backstory="""당신은 통찰력 있고 흥미로운 기사로 유명한 콘텐츠 전략가입니다.
복잡한 개념을 매력적인 스토리로 전환합니다.""",
verbose=True,
allow_delegation=True,
llm=llm,
)
# agent를 위한 작업 생성
research_task = Task(
description="""{topic} 분야의 최신 발전 상황에 대한 포괄적인 분석을 수행하세요.
주요 트렌드, 획기적 기술, 산업에 미칠 잠재적 영향을 식별하세요.""",
expected_output="주요 내용을 불릿 포인트로 정리한 전체 분석 보고서",
agent=researcher,
)
writing_task = Task(
description="""제공된 인사이트를 활용하여
가장 중요한 {topic} 발전 내용을 강조하는 흥미로운 블로그 글을 작성하세요.
글은 정보성 있고, 기술에 밝은 독자를 대상으로 하면서 읽기 쉽게 써야 합니다.
멋지게 들리도록 쓰되, 복잡한 단어는 피하여 AI처럼 들리지 않게 하세요.""",
expected_output="최소 4개의 단락으로 구성된 전체 블로그 글",
agent=writer,
context=[research_task],
)
# 순차 프로세스 방식으로 crew 인스턴스화
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, writing_task],
verbose=True,
process=Process.sequential
)
return crew
def run_crew():
"""crew를 실행하고 결과 반환."""
crew = create_crew()
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI 발전"})
return result
# crew 실행
if __name__ == "__main__":
# 이 모듈에서 계측이 이미 초기화됨
result = run_crew()
print(result)
