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?

[김 팀장의 AI 팀]

1. 데이터 수집 담당 (Data Collector)
   - MES, QMS에서 데이터 자동 수집
   - 정리해서 다음 담당에게 전달

2. 분석 담당 (Quality Analyst)
   - SPC 분석, 불량률 트렌드
   - 이상 패턴 탐지

3. 진단 담당 (Root Cause Analyst)
   - 설비-품질 상관관계 분석
   - 5Why 근본 원인 추적

4. 보고서 담당 (Report Writer)
   - 분석 결과를 보고서로 정리
   - 차트, 표 자동 생성

5. 개선 기획 담당 (Improvement Planner)
   - 데이터 기반 개선 계획 수립
   - 비용/효과 분석

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

LangGraph: "이 상황에서는 A Node로, 저 상황에서는 B Node로"
CrewAI:    "너는 분석가야. 너는 보고서 작성자야. 순서대로 일해."

오늘 CrewAI로 김 팀장의 AI 팀을 만든다.