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[영상] CrewAI로 AI 에이전트 쉽게 만들기
Day 3: LangGraph 멀티에이전트
[영상] CrewAI로 AI 에이전트 쉽게 만들기
AI Agent 심화 > Day 3: LangGraph 멀티에이전트
학습 목표
CrewAI의 Agent(역할·목표·배경)·Task(설명·기대출력)·Crew(팀 편성) 3단 구조를 코드로 구현할 수 있다 Sequential Process와 Hierarchical Process의 차이를 설명하고 적합한 상황을 판단할 수 있다 제조 품질 검사 시나리오에서 역할 분담된 CrewAI 에이전트를 설계할 수 있다 CrewAI와 LangGraph의 철학적 차이(역할 중심 vs 그래프 상태 중심)를 비교 설명할 수 있다
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핵심 포인트
- • CrewAI의 Agent는 사람 팀원처럼 설계한다 — role(직함), goal(목표), backstory(배경)로 LLM의 페르소나를 고정한다
- • Task는 'description(무엇을 하라)'과 'expected_output(무엇을 내놓아라)'를 명시해 에이전트의 출력 형식을 제어한다
- • Hierarchical Process는 자동으로 Manager 에이전트를 생성해 다른 에이전트에게 작업을 위임·검증한다 — 사람 감독자 없이 QA 루프 구현 가능
- • CrewAI Flows는 이벤트 기반 조건 분기·상태 관리를 추가해 단순 협업을 넘어 엔터프라이즈 워크플로우를 구현할 수 있다