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야근하는 팀장의 꿈: AI 팀원이 있다면
Day 4: CrewAI 협업 에이전트
야근하는 팀장의 꿈: AI 팀원이 있다면
AI Agent 심화 > Day 4: CrewAI 협업 에이전트
학습 목표
Agent를 "역할 기반 팀"으로 구성하는 이유를 체감한다 CrewAI가 해결하는 문제를 직관적으로 이해한다
야근하는 팀장의 꿈
"나 혼자 다 하면 되지. 근데 체력이..."
김 팀장은 제조품질팀 팀장이다. 매주 월요일 "주간 품질 보고서"를 만든다.
이 보고서를 만들려면:
| 단계 | 작업 | 소요 시간 |
|---|---|---|
| 1 | MES에서 불량 데이터 추출 | 30분 |
| 2 | SPC 분석 (관리도, Cp/Cpk) | 1시간 |
| 3 | 설비 이상과 불량 연관 분석 | 1시간 |
| 4 | 원인 분석 (5Why, 특성요인도) | 1시간 |
| 5 | 보고서 작성 + 차트 | 2시간 |
| 6 | 개선 계획 수립 | 1시간 |
총 6시간 30분. 매주 월요일이 무섭다.
만약 AI 팀원이 있다면?
에디터 로딩 중...
5명의 AI 팀원이 순서대로 일한다. 김 팀장은 최종 확인만 하면 된다.
6시간 30분 → 30분.
LangGraph vs CrewAI
어제 배운 LangGraph는 "그래프"로 흐름을 제어했다. 오늘 배울 CrewAI는 "팀"으로 Agent를 구성한다.
| 비교 | LangGraph | CrewAI |
|---|---|---|
| 비유 | 공정 흐름도 | 팀 조직도 |
| 핵심 | Node + Edge + State | Agent + Task + Crew |
| 강점 | 정밀한 흐름 제어 | 역할 기반 협업 |
| 제어 | 개발자가 모든 분기 정의 | Agent가 자율적으로 협업 |
| 적합한 경우 | 복잡한 조건부 워크플로우 | 역할 분담이 명확한 팀 작업 |
에디터 로딩 중...
오늘 CrewAI로 김 팀장의 AI 팀을 만든다.