CrewAI CLI를 사용하여 CrewAI와 상호작용하는 방법을 알아보세요.
TYPE
: “crew” 또는 “flow” 중 선택NAME
: 생성할 크루 또는 플로우의 이름--tools
: (선택 사항) CrewAI 도구의 설치된 버전을 확인한다-n, --n_iterations INTEGER
: 팀원을 훈련시킬 반복 횟수 (기본값: 5)-f, --filename TEXT
: 훈련에 사용할 커스텀 파일 경로 (기본값: “trained_agents_data.pkl”)-t, --task_id TEXT
: 이 작업 ID부터 크루를 다시 실행하며, 이후 모든 작업을 포함한다.crew.kickoff()
작업의 출력 결과를 확인한다.
-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-n, --n_iterations INTEGER
: 크루를 테스트할 반복 횟수 (기본값: 3)-m, --model TEXT
: 크루 테스트에 사용할 LLM 모델 (기본값: “gpt-4o-mini”)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.
crew.py
파일에서 chat_llm
속성을 설정해야 한다.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.