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# CLI

> CrewAI CLI를 사용하여 CrewAI와 상호작용하는 방법을 알아보세요.

# CrewAI CLI 문서

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

## 설치

CrewAI CLI를 사용하려면 먼저 CrewAI가 설치되어 있어야 한다:

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

## 기본 사용법

CrewAI CLI 커맨드의 기본 구조는 다음과 같다:

```shell theme={null}
crewai [COMMAND] [OPTIONS] [ARGUMENTS]
```

## 사용 가능한 커맨드

### 1. 생성 (Create)

새로운 크루 또는 플로우를 생성한다.

```shell Terminal theme={null}
crewai create [OPTIONS] TYPE NAME
```

* `TYPE`: "crew" 또는 "flow" 중 선택
* `NAME`: 생성할 크루 또는 플로우의 이름

예시:

```shell Terminal theme={null}
crewai create crew my_new_crew
crewai create flow my_new_flow
```

### 2. 버전 확인

CrewAI의 설치된 버전을 확인한다.

```shell Terminal theme={null}
crewai version [OPTIONS]
```

* `--tools`: (선택 사항) CrewAI 도구의 설치된 버전을 확인한다

예제:

```shell Terminal theme={null}
crewai version
crewai version --tools
```

### 3. 훈련

지정된 반복 횟수만큼 팀원을 훈련시킨다.

```shell Terminal theme={null}
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:

```shell Terminal theme={null}
crewai train -n 10 -f my_training_data.pkl
```

### 4. 재실행

특정 작업부터 크루 실행을 다시 수행한다.

```shell Terminal theme={null}
crewai replay [OPTIONS]
```

* `-t, --task_id TEXT`: 이 작업 ID부터 크루를 다시 실행하며, 이후 모든 작업을 포함한다.

예시:

```shell Terminal     theme={null}
crewai replay -t task_123456
```

### 5. 작업 로그 출력 확인

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

```shell Terminal theme={null}
crewai log-tasks-outputs
```

### 6. 메모리 초기화

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

```shell Terminal theme={null}
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:

```shell Terminal theme={null}
crewai reset-memories --long --short
crewai reset-memories --all
```

### 7. 테스트

크루를 테스트하고 결과를 평가한다.

```shell Terminal theme={null}
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:

```shell Terminal     theme={null}
crewai test -n 5 -m gpt-3.5-turbo
```

### 8. 실행

크루를 실행한다.

```shell Terminal theme={null}
crewai run
```

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

### 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.

```shell Terminal theme={null}
crewai chat
```

<Note>
  이 명령어는 반드시 CrewAI 프로젝트의 루트 디렉토리에서 실행해야 한다.
</Note>

<Note>
  중요: 이 명령어를 사용하려면 `crew.py` 파일에서 `chat_llm` 속성을 설정해야 한다.

  ```python theme={null}
  @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
      )
  ```
</Note>

### 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.

#### 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.

#### 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:

* [LiteLLM 프로바이더](https://docs.litellm.ai/docs/providers)