계층적 프로세스

from langchain_openai import ChatOpenAI
from crewai import Crew, Process, Agent

# 에이전트는 배경 이야기, 캐시, 상세 모드 등의 속성으로 정의된다
researcher = Agent(
    role='연구원',
    goal='심층 분석 수행',
    backstory='숨겨진 트렌드를 발견하는 데 능숙한 경험 많은 데이터 분석가',
    cache=True,
    verbose=False,
    # tools=[]  # 선택적으로 지정 가능하며, 기본값은 빈 리스트다
    use_system_prompt=True,  # 이 에이전트에 대해 시스템 프롬프트를 활성화 또는 비활성화한다
    max_rpm=30,  # 분당 요청 수 제한
    max_iter=5  # 최종 답변을 위한 최대 반복 횟수
)
writer = Agent(
    role='작가',
    goal='매력적인 콘텐츠 작성',
    backstory='기술 분야에서 스토리텔링에 열정적인 창의적인 작가',
    cache=True,
    verbose=False,
    # tools=[]  # 선택적으로 도구를 지정할 수 있으며, 기본값은 빈 리스트다
    use_system_prompt=True,  # 이 에이전트에 대해 시스템 프롬프트를 활성화 또는 비활성화한다
    max_rpm=30,  # 분당 요청 수 제한
    max_iter=5  # 최종 답변을 위한 최대 반복 횟수
)

# 계층적 프로세스와 추가 설정으로 크루를 구성한다
project_crew = Crew(
    tasks=[...],  # 관리자의 감독 하에 위임되고 실행될 작업들
    agents=[researcher, writer],
    manager_llm=ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4"),  # manager_agent가 설정되지 않은 경우 필수
    process=Process.hierarchical,  # 계층적 관리 방식을 지정한다
    respect_context_window=True,  # 작업에 대한 컨텍스트 윈도우를 준수한다
    memory=True,  # 작업 실행을 개선하기 위해 메모리 사용을 활성화한다
    manager_agent=None,  # 선택 사항: manager_llm 대신 특정 에이전트를 관리자로 명시적으로 설정한다
    planning=True,  # 실행 전 전략을 위한 계획 기능을 활성화한다
)