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도전: 설비 예방 정비 Crew 구현
Day 4: CrewAI 협업 에이전트
도전: 설비 예방 정비 Crew 구현
AI Agent 심화 > Day 4: CrewAI 협업 에이전트
학습 목표
독립적으로 CrewAI 팀을 설계하고 구현할 수 있다 Custom Tool과 역할 기반 Agent를 효과적으로 조합할 수 있다
요구사항
CrewAI로 월간 예방 정비 계획을 수립하는 Crew를 구현한다
Agent 구성: 데이터 분석가, 정비 계획가, 비용 분석가, 일정 관리자
Custom Tool: 설비 가동 이력 조회, 정비 이력 조회, 부품 재고 확인
Task: 설비 상태 분석 → 정비 우선순위 산정 → 비용 견적 → 일정 수립
Sequential Process로 4단계 파이프라인 구성
평가 기준
- • Agent 4개가 각각 고유한 role/goal/backstory를 가지는가
- • Custom Tool이 2개 이상 구현되어 있는가
- • Task가 context로 체이닝되어 있는가
- • Process.sequential이 올바르게 동작하는가
- • 최종 출력이 월간 정비 계획 형태인가
보너스
- • Hierarchical Process로 변환하여 Manager가 긴급/정기 정비를 구분하게 한다
- • 비용 분석가에게 ROI 계산 Tool을 추가한다
- • Memory 기능을 활성화하여 이전 정비 경험을 학습하게 한다
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖정비 Crew 설계 완전성 점검AI 학습 팁
AI에게 설비 예방 정비 Crew의 Agent 역할 정의와 Task 의존성 체인을 검토받아 협업 실패 지점을 미리 파악하세요.
설비 예방 정비 CrewAI 프로젝트를 구현 중이다. 각 Agent의 role·goal·backstory와 Task 의존성 체인이 실제 정비 프로세스를 완전히 커버하는지 검토하고, 부품 재고 부족이나 설비 긴급 중단 같은 예외 상황에서 Crew가 어떻게 대응해야 하는지 개선안을 제시해줘.
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