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CrewAI CLI 문서

CrewAI CLI는 CrewAI와 상호작용할 수 있는 다양한 커맨드를 제공한다. 이를 통해 여러분은 크루와 플로우를 생성하고, 학습시키고, 실행하며, 관리할 수 있다.

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설치

CrewAI CLI를 사용하려면 먼저 CrewAI가 설치되어 있어야 한다:

Terminal
pip install crewai

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기본 사용법

CrewAI CLI 커맨드의 기본 구조는 다음과 같다:

crewai [COMMAND] [OPTIONS] [ARGUMENTS]

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사용 가능한 커맨드

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1. 생성 (Create)

새로운 크루 또는 플로우를 생성한다.

Terminal
crewai create [OPTIONS] TYPE NAME
  • TYPE: “crew” 또는 “flow” 중 선택
  • NAME: 생성할 크루 또는 플로우의 이름

예시:

Terminal
crewai create crew my_new_crew
crewai create flow my_new_flow

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2. 버전 확인

CrewAI의 설치된 버전을 확인한다.

Terminal
crewai version [OPTIONS]
  • --tools: (선택 사항) CrewAI 도구의 설치된 버전을 확인한다

예제:

Terminal
crewai version
crewai version --tools

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3. 훈련

지정된 반복 횟수만큼 팀원을 훈련시킨다.

Terminal
crewai train [OPTIONS]
  • -n, --n_iterations INTEGER: 팀원을 훈련시킬 반복 횟수 (기본값: 5)
  • -f, --filename TEXT: 훈련에 사용할 커스텀 파일 경로 (기본값: “trained_agents_data.pkl”)

예제:

Terminal
crewai train -n 10 -f my_training_data.pkl

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4. 재실행

특정 작업부터 크루 실행을 다시 수행한다.

Terminal
crewai replay [OPTIONS]
  • -t, --task_id TEXT: 이 작업 ID부터 크루를 다시 실행하며, 이후 모든 작업을 포함한다.

예시:

Terminal
crewai replay -t task_123456

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5. 작업 로그 출력 확인

최근 실행한 crew.kickoff() 작업의 출력 결과를 확인한다.

Terminal
crewai log-tasks-outputs

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6. 메모리 초기화

크루 메모리(장기, 단기, 엔티티, 최신 크루 킥오프 출력)를 초기화한다.

Terminal
crewai reset-memories [OPTIONS]
  • -l, --long: 장기 메모리 초기화
  • -s, --short: 단기 메모리 초기화
  • -e, --entities: 엔티티 메모리 초기화
  • -k, --kickoff-outputs: 최신 킥오프 작업 출력 초기화
  • -a, --all: 모든 메모리 초기화

예제:

Terminal
crewai reset-memories --long --short
crewai reset-memories --all

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7. 테스트

크루를 테스트하고 결과를 평가한다.

Terminal
crewai test [OPTIONS]
  • -n, --n_iterations INTEGER: 크루를 테스트할 반복 횟수 (기본값: 3)
  • -m, --model TEXT: 크루 테스트에 사용할 LLM 모델 (기본값: “gpt-4o-mini”)

예제:

Terminal
crewai test -n 5 -m gpt-3.5-turbo

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8. 실행

크루를 실행한다.

Terminal
crewai run

CrewAI 프로젝트가 설정된 디렉터리에서 이 커맨드를 실행해야 한다. 일부 커맨드는 프로젝트 구조 내에서 추가 설정이나 구성이 필요할 수 있다.

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9. 채팅 기능

0.98.0 버전부터 crewai chat 명령어를 실행하면 여러분의 크루와 상호작용할 수 있는 세션이 시작된다. AI 어시스턴트가 크루를 실행하는 데 필요한 입력을 요청하며, 모든 입력이 제공되면 크루가 작업을 수행한다.

결과를 받은 후에도 어시스턴트와 계속 상호작용하며 추가 지시나 질문을 할 수 있다.

Terminal
crewai chat

이 명령어는 반드시 CrewAI 프로젝트의 루트 디렉토리에서 실행해야 한다.

중요: 이 명령어를 사용하려면 crew.py 파일에서 chat_llm 속성을 설정해야 한다.

@crew
def crew(self) -> Crew:
    return Crew(
        agents=self.agents,
        tasks=self.tasks,
        process=Process.sequential,
        verbose=True,
        chat_llm="gpt-4o",  # 채팅 오케스트레이션을 위한 LLM
    )

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10. API 키

crewai create crew 커맨드를 실행하면, CLI가 가장 일반적으로 사용되는 상위 5개 LLM 프로바이더를 보여주고 선택하도록 요청한다.

LLM 프로바이더를 선택한 후, API 키를 입력하라는 메시지가 나타난다.

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초기 API 키 프로바이더

CLI는 처음 실행 시 다음과 같은 서비스들의 API 키를 요청한다:

  • OpenAI
  • Groq
  • Anthropic
  • Google Gemini
  • SambaNova

프로바이더를 선택하면 CLI가 API 키를 입력하라는 메시지를 표시한다.

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기타 옵션

옵션 6을 선택하면 LiteLLM에서 지원하는 프로바이더 목록 중에서 선택할 수 있다.

프로바이더를 선택하면 CLI가 Key 이름과 API 키를 입력하라는 메시지를 표시한다.

각 프로바이더의 Key 이름은 다음 링크를 참조한다: