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프로세스 이해하기

프로세스는 에이전트가 작업을 실행하도록 조율한다. 이는 인간 팀의 프로젝트 관리와 유사하다. 미리 정의된 전략에 따라 작업을 분배하고 효율적으로 실행하도록 보장한다.

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프로세스 구현 방식

  • 순차적(Sequential): 작업을 순서대로 실행하며, 각 작업이 차례대로 완료되도록 보장한다.
  • 계층적(Hierarchical): 작업을 관리 구조에 따라 조직화한다. 작업은 구조화된 명령 체계에 따라 위임되고 실행된다. 계층적 프로세스를 활성화하려면 크루 내에 매니저 언어 모델(manager_llm) 또는 커스텀 매니저 에이전트(manager_agent)를 반드시 지정해야 한다. 이를 통해 매니저가 작업을 생성하고 관리할 수 있다.
  • 합의 기반 프로세스(Consensual Process, 계획 중): 에이전트 간 협업을 통해 작업 실행에 대한 결정을 내리는 방식이다. CrewAI 내에서 작업 관리에 민주적 접근 방식을 도입한다. 현재 코드베이스에는 구현되지 않았으며, 향후 개발 예정이다.

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팀워크에서 프로세스의 역할

프로세스는 개별 구성원이 하나의 유기적인 단위로 작동할 수 있게 한다. 이를 통해 공통 목표를 효율적이고 일관성 있게 달성하기 위한 노력을 간소화한다.

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크루에 프로세스 할당하기

크루에 프로세스를 할당하려면, 크루 생성 시 프로세스 타입을 지정해 실행 전략을 설정한다. 계층적 프로세스의 경우, 매니저 에이전트를 위해 manager_llm 또는 manager_agent를 반드시 정의해야 한다. 
from crewai import Crew, Process

# 예시: 순차적 프로세스로 크루 생성
crew = Crew(
    agents=my_agents,
    tasks=my_tasks,
    process=Process.sequential
)

# 예시: 계층적 프로세스로 크루 생성
# manager_llm 또는 manager_agent를 제공해야 함
crew = Crew(
    agents=my_agents,
    tasks=my_tasks,
    process=Process.hierarchical,
    manager_llm="gpt-4o"
    # 또는
    # manager_agent=my_manager_agent
)
참고: Crew 객체를 생성하기 전에 my_agents와 my_tasks가 정의되어 있어야 하며, 계층적 프로세스의 경우 manager_llm 또는 manager_agent도 필요하다.

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순차적 처리 방식

이 방법은 동적 팀 워크플로우를 반영하며, 체계적이고 신중하게 작업을 진행한다. 작업 실행은 작업 목록에 미리 정의된 순서를 따르며, 한 작업의 출력 결과가 다음 작업의 컨텍스트로 활용된다. 작업 컨텍스트를 커스터마이징하려면 Task 클래스의 context 매개변수를 사용해 후속 작업에 활용할 출력 결과를 지정한다.

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계층적 프로세스

CrewAI는 기업의 계층 구조를 모방한다. 커스텀 매니저 에이전트를 지정하거나 자동으로 생성할 수 있다. 이 경우 매니저 언어 모델(manager_llm)을 명시해야 한다. 매니저 에이전트는 작업 실행을 총괄하며, 계획 수립, 위임, 검증 등의 역할을 담당한다. 작업은 미리 할당되지 않는다. 매니저가 각 에이전트의 역량에 따라 작업을 배분하고, 결과를 검토하며, 작업 완료 여부를 평가한다.

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Process 클래스: 상세 개요

Process 클래스는 열거형(Enum)으로 구현된다. 이는 타입 안전성을 보장하고, 프로세스 값을 정의된 타입(sequential, hierarchical)으로 제한한다. 합의 프로세스(consensual process)는 향후 추가될 예정이며, 지속적인 개발과 혁신에 대한 의지를 강조한다.

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결론

CrewAI 내부 프로세스가 제공하는 구조화된 협업은 에이전트 간 체계적인 팀워크를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 한다. 이 문서는 최신 기능, 개선 사항, 그리고 Consensual Process의 통합 계획을 반영하도록 업데이트되었다. 이를 통해 사용자가 가장 최신이고 포괄적인 정보에 접근할 수 있도록 보장한다.