CrewAI에서 에이전트, 태스크, 컴포넌트를 올바르게 구조화하기 위해 어노테이션을 사용하는 방법을 알아보세요.
이 가이드는 클래식 crew.py 파일에서 agent, task, 및 기타 구성 요소를 올바르게 참조하기 위해 어노테이션을 사용하는 방법을 설명합니다.
crewai create crew <name>으로 만든 새 프로젝트는 JSON-first이며 crew.jsonc와 agents/*.jsonc를 사용합니다. 이 가이드는 crewai create crew <name> --classic으로 만든 클래식 프로젝트, 기존 Python/YAML 프로젝트 마이그레이션, 또는 Python 데코레이터 제어가 필요한 경우에 사용하세요.
CrewAI 프레임워크에서 어노테이션은 클래스와 메소드를 데코레이트하는 데 사용되며, crew의 다양한 컴포넌트에 메타데이터와 기능을 제공합니다. 클래식 Python/YAML 프로젝트에서는 config/agents.yaml, config/tasks.yaml을 로드하고 Crew 객체를 반환하는 코드를 구조화합니다.
@CrewBase 어노테이션은 메인 crew 클래스를 데코레이트하는 데 사용됩니다. 이 클래스는 일반적으로 agent, task, 그리고 crew 자체를 생성하기 위한 구성과 메서드를 포함합니다.
@CrewBase는 단순히 클래스를 등록하는 것 이상을 처리합니다.
구성 부트스트래핑: 클래스 파일과 동일한 경로에서 agents_config와 tasks_config(기본값은 각각 config/agents.yaml, config/tasks.yaml)을 찾아 인스턴스화 시점에 불러오며, 파일이 없으면 빈 딕셔너리로 안전하게 대체합니다.
데코레이터 오케스트레이션:@agent, @task, @before_kickoff, @after_kickoff로 표시된 메서드를 메모이즈하여 crew마다 한 번만 인스턴스화하고 선언 순서를 보장합니다.
후크 연결: 보존된 킥오프 훅을 @crew 메서드가 반환하는 Crew 객체에 자동으로 연결하여 .kickoff() 호출 전후에 실행되도록 합니다.
MCP 연동: 클래스에 mcp_server_params가 정의되어 있으면 get_mcp_tools()가 MCP 서버 어댑터를 지연 생성해 도구를 로드하고, 내부 after-kickoff 훅이 킥오프 종료 후 어댑터를 정리합니다. 어댑터 구성 방법은 MCP 개요를 참고하세요.
클래식 프로젝트에서 에이전트 구성은 일반적으로 YAML 파일에 저장됩니다. 아래는 연구원 에이전트에 대한 agents.yaml 파일 예시입니다.
researcher: role: > LinkedIn Profile Senior Data Researcher goal: > Uncover detailed LinkedIn profiles based on provided name {name} and domain {domain} Generate a Dall-E image based on domain {domain} backstory: > You're a seasoned researcher with a knack for uncovering the most relevant LinkedIn profiles. Known for your ability to navigate LinkedIn efficiently, you excel at gathering and presenting professional information clearly and concisely. allow_delegation: False verbose: True llm: groq_llm tools: - myLinkedInProfileTool - mySerperDevTool - myDallETool
이 YAML 구성은 LinkedinProfileCrew 클래스에 정의된 연구원 에이전트에 해당합니다. 구성에는 에이전트의 역할, 목표, 배경 이야기와 사용하는 LLM 및 도구와 같은 기타 속성이 명시되어 있습니다.YAML 파일의 llm과 tools가 Python 클래스에서 @llm 및 @tool로 데코레이션된 메서드와 어떻게 대응되는지 주목하세요.