andre/crewAI
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Code Issues Actions 6 Packages Projects Releases Wiki Activity

CrewAI AMP Deployment Guidelines (#4205)

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* doc changes for better deplyment guidelines and checklist

* chore: remove .claude folder from version control

The .claude folder contains local Claude Code skills and configuration
that should not be tracked in the repository. Already in .gitignore.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

* Better project structure for flows

* docs.json updated structure

* Ko and Pt traslations for deploying guidelines to AMP

* fix broken links

---------

Co-authored-by: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
Co-authored-by: Greyson LaLonde <greyson.r.lalonde@gmail.com>
This commit is contained in:
nicoferdi96
2026-01-15 16:32:20 +01:00
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2
docs/ko/concepts/production-architecture.mdx
View File

@@ -128,7 +128,7 @@ Flow를 배포할 때 다음을 고려하세요:
### CrewAI Enterprise
Flow를 배포하는 가장 쉬운 방법은 CrewAI Enterprise를 사용하는 것입니다. 인프라, 인증 및 모니터링을 대신 처리합니다.
시작하려면 [배포 가이드](/ko/enterprise/guides/deploy-crew)를 확인하세요.
시작하려면 [배포 가이드](/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp)를 확인하세요.
```bash
crewai deploy create

2
docs/ko/enterprise/features/automations.mdx
View File

@@ -91,7 +91,7 @@ Git 없이 빠르게 배포 — 프로젝트 ZIP 패키지를 업로드하세요
## 관련 문서
<CardGroup cols={3}>
<Card title="크루 배포" href="/ko/enterprise/guides/deploy-crew" icon="rocket">
<Card title="크루 배포" href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp" icon="rocket">
GitHub 또는 ZIP 파일로 크루 배포
</Card>
<Card title="자동화 트리거" href="/ko/enterprise/guides/automation-triggers" icon="trigger">

2
docs/ko/enterprise/features/crew-studio.mdx
View File

@@ -79,7 +79,7 @@ Crew Studio는 자연어와 시각적 워크플로 에디터로 처음부터 자
<Card title="크루 빌드" href="/ko/enterprise/guides/build-crew" icon="paintbrush">
크루를 빌드하세요.
</Card>
<Card title="크루 배포" href="/ko/enterprise/guides/deploy-crew" icon="rocket">
<Card title="크루 배포" href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp" icon="rocket">
GitHub 또는 ZIP 파일로 크루 배포.
</Card>
<Card title="React 컴포넌트 내보내기" href="/ko/enterprise/guides/react-component-export" icon="download">

305
docs/ko/enterprise/guides/deploy-crew.mdx
View File

@@ -1,305 +0,0 @@
---
title: "Crew 배포"
description: "CrewAI 엔터프라이즈에서 Crew 배포하기"
icon: "rocket"
mode: "wide"
---
<Note>
로컬에서 또는 Crew Studio를 통해 crew를 생성한 후, 다음 단계는 이를 CrewAI AMP
플랫폼에 배포하는 것입니다. 본 가이드에서는 다양한 배포 방법을 다루며,
여러분의 워크플로우에 가장 적합한 방식을 선택할 수 있도록 안내합니다.
</Note>
## 사전 준비 사항
<CardGroup cols={2}>
<Card title="배포 준비가 된 Crew" icon="users">
작동 중인 crew가 로컬에서 빌드되었거나 Crew Studio를 통해 생성되어 있어야
합니다.
</Card>
<Card title="GitHub 저장소" icon="github">
crew 코드가 GitHub 저장소에 있어야 합니다(GitHub 연동 방식의 경우).
</Card>
</CardGroup>
## 옵션 1: CrewAI CLI를 사용한 배포
CLI는 로컬에서 개발된 crew를 Enterprise 플랫폼에 가장 빠르게 배포할 수 있는 방법을 제공합니다.
<Steps>
<Step title="CrewAI CLI 설치">
아직 설치하지 않았다면 CrewAI CLI를 설치하세요:
```bash
pip install crewai[tools]
```
<Tip>
CLI는 기본 CrewAI 패키지에 포함되어 있지만, `[tools]` 추가 옵션을 사용하면 모든 배포 종속성을 함께 설치할 수 있습니다.
</Tip>
</Step>
<Step title="Enterprise 플랫폼에 인증">
먼저, CrewAI AMP 플랫폼에 CLI를 인증해야 합니다:
```bash
# 이미 CrewAI AMP 계정이 있거나 새로 생성하고 싶을 때:
crewai login
```
위 명령어를 실행하면 CLI가 다음을 진행합니다:
1. URL과 고유 기기 코드를 표시합니다
2. 브라우저를 열어 인증 페이지로 이동합니다
3. 기기 확인을 요청합니다
4. 인증 과정을 완료합니다
인증이 성공적으로 완료되면 터미널에 확인 메시지가 표시됩니다!
</Step>
<Step title="배포 생성">
프로젝트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하세요:
```bash
crewai deploy create
```
이 명령어는 다음을 수행합니다:
1. GitHub 저장소 정보를 감지합니다
2. 로컬 `.env` 파일의 환경 변수를 식별합니다
3. 이러한 변수를 Enterprise 플랫폼으로 안전하게 전송합니다
4. 고유 식별자가 부여된 새 배포를 만듭니다
성공적으로 생성되면 다음과 같은 메시지가 표시됩니다:
```shell
Deployment created successfully!
Name: your_project_name
Deployment ID: 01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef
Current Status: Deploy Enqueued
```
</Step>
<Step title="배포 진행 상황 모니터링">
다음 명령어로 배포 상태를 추적할 수 있습니다:
```bash
crewai deploy status
```
빌드 과정의 상세 로그가 필요하다면:
```bash
crewai deploy logs
```
<Tip>
첫 배포는 컨테이너 이미지를 빌드하므로 일반적으로 10~15분 정도 소요됩니다. 이후 배포는 훨씬 빠릅니다.
</Tip>
</Step>
</Steps>
## 추가 CLI 명령어
CrewAI CLI는 배포를 관리하기 위한 여러 명령어를 제공합니다:
```bash
# 모든 배포 목록 확인
crewai deploy list
# 배포 상태 확인
crewai deploy status
# 배포 로그 보기
crewai deploy logs
# 코드 변경 후 업데이트 푸시
crewai deploy push
# 배포 삭제
crewai deploy remove <deployment_id>
```
## 옵션 2: 웹 인터페이스를 통한 직접 배포
GitHub 계정을 연결하여 CrewAI AMP 웹 인터페이스를 통해 crews를 직접 배포할 수도 있습니다. 이 방법은 로컬 머신에서 CLI를 사용할 필요가 없습니다.
<Steps>
<Step title="GitHub로 푸시하기">
crew를 GitHub 저장소에 푸시해야 합니다. 아직 crew를 만들지 않았다면, [이 튜토리얼](/ko/quickstart)을 따라할 수 있습니다.
</Step>
<Step title="GitHub를 CrewAI AOP에 연결하기">
1. [CrewAI AMP](https://app.crewai.com)에 로그인합니다.
2. "Connect GitHub" 버튼을 클릭합니다.
<Frame>
![Connect GitHub Button](/images/enterprise/connect-github.png)
</Frame>
</Step>
<Step title="저장소 선택하기">
GitHub 계정을 연결한 후 배포할 저장소를 선택할 수 있습니다:
<Frame>
![Select Repository](/images/enterprise/select-repo.png)
</Frame>
</Step>
<Step title="환경 변수 설정하기">
배포 전에, LLM 제공업체 또는 기타 서비스에 연결할 환경 변수를 설정해야 합니다:
1. 변수를 개별적으로 또는 일괄적으로 추가할 수 있습니다.
2. 환경 변수는 `KEY=VALUE` 형식(한 줄에 하나씩)으로 입력합니다.
<Frame>
![Set Environment Variables](/images/enterprise/set-env-variables.png)
</Frame>
</Step>
<Step title="Crew 배포하기">
1. "Deploy" 버튼을 클릭하여 배포 프로세스를 시작합니다.
2. 진행 바를 통해 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.
3. 첫 번째 배포에는 일반적으로 약 10-15분 정도 소요되며, 이후 배포는 더 빠릅니다.
<Frame>
![Deploy Progress](/images/enterprise/deploy-progress.png)
</Frame>
배포가 완료되면 다음을 확인할 수 있습니다:
- crew의 고유 URL
- crew API를 보호할 Bearer 토큰
- 배포를 삭제해야 하는 경우 "Delete" 버튼
</Step>
</Steps>
## ⚠️ 환경 변수 보안 요구사항
<Warning>
**중요**: CrewAI AOP는 환경 변수 이름에 대한 보안 제한이 있으며, 이를 따르지
않을 경우 배포가 실패할 수 있습니다.
</Warning>
### 차단된 환경 변수 패턴
보안상의 이유로, 다음과 같은 환경 변수 명명 패턴은 **자동으로 필터링**되며 배포에 문제가 발생할 수 있습니다:
**차단된 패턴:**
- `_TOKEN`으로 끝나는 변수 (예: `MY_API_TOKEN`)
- `_PASSWORD`로 끝나는 변수 (예: `DB_PASSWORD`)
- `_SECRET`로 끝나는 변수 (예: `API_SECRET`)
- 특정 상황에서 `_KEY`로 끝나는 변수
**특정 차단 변수:**
- `GITHUB_USER`, `GITHUB_TOKEN`
- `AWS_REGION`, `AWS_DEFAULT_REGION`
- 다양한 내부 CrewAI 시스템 변수
### 허용된 예외
일부 변수는 차단된 패턴과 일치하더라도 명시적으로 허용됩니다:
- `AZURE_AD_TOKEN`
- `AZURE_OPENAI_AD_TOKEN`
- `ENTERPRISE_ACTION_TOKEN`
- `CREWAI_ENTEPRISE_TOOLS_TOKEN`
### 네이밍 문제 해결 방법
환경 변수 제한으로 인해 배포가 실패하는 경우:
```bash
# ❌ 이러한 이름은 배포 실패를 초래합니다
OPENAI_TOKEN=sk-...
DATABASE_PASSWORD=mypassword
API_SECRET=secret123
# ✅ 대신 다음과 같은 네이밍 패턴을 사용하세요
OPENAI_API_KEY=sk-...
DATABASE_CREDENTIALS=mypassword
API_CONFIG=secret123
```
### 모범 사례
1. **표준 명명 규칙 사용**: `PROVIDER_TOKEN` 대신 `PROVIDER_API_KEY` 사용
2. **먼저 로컬에서 테스트**: crew가 이름이 변경된 변수로 제대로 동작하는지 확인
3. **코드 업데이트**: 이전 변수 이름을 참조하는 부분을 모두 변경
4. **변경 내용 문서화**: 팀을 위해 이름이 변경된 변수를 기록
<Tip>
배포 실패 시, 환경 변수 에러 메시지가 난해하다면 먼저 변수 이름이 이 패턴을
따르는지 확인하세요.
</Tip>
### 배포된 Crew와 상호작용하기
배포가 완료되면 다음을 통해 crew에 접근할 수 있습니다:
1. **REST API**: 플랫폼에서 아래의 주요 경로가 포함된 고유한 HTTPS 엔드포인트를 생성합니다:
- `/inputs`: 필요한 입력 파라미터 목록
- `/kickoff`: 제공된 입력값으로 실행 시작
- `/status/{kickoff_id}`: 실행 상태 확인
2. **웹 인터페이스**: [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에 방문하여 다음을 확인할 수 있습니다:
- **Status 탭**: 배포 정보, API 엔드포인트 세부 정보 및 인증 토큰 확인
- **Run 탭**: crew 구조의 시각적 표현
- **Executions 탭**: 모든 실행 내역
- **Metrics 탭**: 성능 분석
- **Traces 탭**: 상세 실행 인사이트
### 실행 트리거하기
Enterprise 대시보드에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다:
1. crew 이름을 클릭하여 상세 정보를 엽니다
2. 관리 인터페이스에서 "Trigger Crew"를 선택합니다
3. 나타나는 모달에 필요한 입력값을 입력합니다
4. 파이프라인을 따라 실행의 진행 상황을 모니터링합니다
### 모니터링 및 분석
Enterprise 플랫폼은 포괄적인 가시성 기능을 제공합니다:
- **실행 관리**: 활성 및 완료된 실행 추적
- **트레이스**: 각 실행의 상세 분해
- **메트릭**: 토큰 사용량, 실행 시간, 비용
- **타임라인 보기**: 작업 시퀀스의 시각적 표현
### 고급 기능
Enterprise 플랫폼은 또한 다음을 제공합니다:
- **환경 변수 관리**: API 키를 안전하게 저장 및 관리
- **LLM 연결**: 다양한 LLM 공급자와의 통합 구성
- **Custom Tools Repository**: 도구 생성, 공유 및 설치
- **Crew Studio**: 코드를 작성하지 않고 채팅 인터페이스를 통해 crew 빌드
<Card
title="도움이 필요하신가요?"
icon="headset"
href="mailto:support@crewai.com"
>
Enterprise 플랫폼의 배포 문제 또는 문의 사항이 있으시면 지원팀에 연락해
주십시오.
</Card>

438
docs/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,438 @@
---
title: "AMP에 배포하기"
description: "Crew 또는 Flow를 CrewAI AMP에 배포하기"
icon: "rocket"
mode: "wide"
---
<Note>
로컬에서 또는 Crew Studio를 통해 Crew나 Flow를 생성한 후, 다음 단계는 이를 CrewAI AMP
플랫폼에 배포하는 것입니다. 본 가이드에서는 다양한 배포 방법을 다루며,
여러분의 워크플로우에 가장 적합한 방식을 선택할 수 있도록 안내합니다.
</Note>
## 사전 준비 사항
<CardGroup cols={2}>
<Card title="배포 준비가 완료된 프로젝트" icon="check-circle">
로컬에서 성공적으로 실행되는 Crew 또는 Flow가 있어야 합니다.
[배포 준비 가이드](/ko/enterprise/guides/prepare-for-deployment)를 따라 프로젝트 구조를 확인하세요.
</Card>
<Card title="GitHub 저장소" icon="github">
코드가 GitHub 저장소에 있어야 합니다(GitHub 연동 방식의 경우).
</Card>
</CardGroup>
<Info>
**Crews vs Flows**: 두 프로젝트 유형 모두 CrewAI AMP에서 "자동화"로 배포할 수 있습니다.
배포 과정은 동일하지만, 프로젝트 구조가 다릅니다.
자세한 내용은 [배포 준비하기](/ko/enterprise/guides/prepare-for-deployment)를 참조하세요.
</Info>
## 옵션 1: CrewAI CLI를 사용한 배포
CLI는 로컬에서 개발된 Crew 또는 Flow를 AMP 플랫폼에 가장 빠르게 배포할 수 있는 방법을 제공합니다.
CLI는 `pyproject.toml`에서 프로젝트 유형을 자동으로 감지하고 그에 맞게 빌드합니다.
<Steps>
<Step title="CrewAI CLI 설치">
아직 설치하지 않았다면 CrewAI CLI를 설치하세요:
```bash
pip install crewai[tools]
```
<Tip>
CLI는 기본 CrewAI 패키지에 포함되어 있지만, `[tools]` 추가 옵션을 사용하면 모든 배포 종속성을 함께 설치할 수 있습니다.
</Tip>
</Step>
<Step title="Enterprise 플랫폼에 인증">
먼저, CrewAI AMP 플랫폼에 CLI를 인증해야 합니다:
```bash
# 이미 CrewAI AMP 계정이 있거나 새로 생성하고 싶을 때:
crewai login
```
위 명령어를 실행하면 CLI가 다음을 진행합니다:
1. URL과 고유 기기 코드를 표시합니다
2. 브라우저를 열어 인증 페이지로 이동합니다
3. 기기 확인을 요청합니다
4. 인증 과정을 완료합니다
인증이 성공적으로 완료되면 터미널에 확인 메시지가 표시됩니다!
</Step>
<Step title="배포 생성">
프로젝트 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하세요:
```bash
crewai deploy create
```
이 명령어는 다음을 수행합니다:
1. GitHub 저장소 정보를 감지합니다
2. 로컬 `.env` 파일의 환경 변수를 식별합니다
3. 이러한 변수를 Enterprise 플랫폼으로 안전하게 전송합니다
4. 고유 식별자가 부여된 새 배포를 만듭니다
성공적으로 생성되면 다음과 같은 메시지가 표시됩니다:
```shell
Deployment created successfully!
Name: your_project_name
Deployment ID: 01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef
Current Status: Deploy Enqueued
```
</Step>
<Step title="배포 진행 상황 모니터링">
다음 명령어로 배포 상태를 추적할 수 있습니다:
```bash
crewai deploy status
```
빌드 과정의 상세 로그가 필요하다면:
```bash
crewai deploy logs
```
<Tip>
첫 배포는 컨테이너 이미지를 빌드하므로 일반적으로 10~15분 정도 소요됩니다. 이후 배포는 훨씬 빠릅니다.
</Tip>
</Step>
</Steps>
## 추가 CLI 명령어
CrewAI CLI는 배포를 관리하기 위한 여러 명령어를 제공합니다:
```bash
# 모든 배포 목록 확인
crewai deploy list
# 배포 상태 확인
crewai deploy status
# 배포 로그 보기
crewai deploy logs
# 코드 변경 후 업데이트 푸시
crewai deploy push
# 배포 삭제
crewai deploy remove <deployment_id>
```
## 옵션 2: 웹 인터페이스를 통한 직접 배포
GitHub 계정을 연결하여 CrewAI AMP 웹 인터페이스를 통해 Crew 또는 Flow를 직접 배포할 수도 있습니다. 이 방법은 로컬 머신에서 CLI를 사용할 필요가 없습니다. 플랫폼은 자동으로 프로젝트 유형을 감지하고 적절하게 빌드를 처리합니다.
<Steps>
<Step title="GitHub로 푸시하기">
Crew를 GitHub 저장소에 푸시해야 합니다. 아직 Crew를 만들지 않았다면, [이 튜토리얼](/ko/quickstart)을 따라할 수 있습니다.
</Step>
<Step title="GitHub를 CrewAI AMP에 연결하기">
1. [CrewAI AMP](https://app.crewai.com)에 로그인합니다.
2. "Connect GitHub" 버튼을 클릭합니다.
<Frame>
![Connect GitHub Button](/images/enterprise/connect-github.png)
</Frame>
</Step>
<Step title="저장소 선택하기">
GitHub 계정을 연결한 후 배포할 저장소를 선택할 수 있습니다:
<Frame>
![Select Repository](/images/enterprise/select-repo.png)
</Frame>
</Step>
<Step title="환경 변수 설정하기">
배포 전에, LLM 제공업체 또는 기타 서비스에 연결할 환경 변수를 설정해야 합니다:
1. 변수를 개별적으로 또는 일괄적으로 추가할 수 있습니다.
2. 환경 변수는 `KEY=VALUE` 형식(한 줄에 하나씩)으로 입력합니다.
<Frame>
![Set Environment Variables](/images/enterprise/set-env-variables.png)
</Frame>
</Step>
<Step title="Crew 배포하기">
1. "Deploy" 버튼을 클릭하여 배포 프로세스를 시작합니다.
2. 진행 바를 통해 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다.
3. 첫 번째 배포에는 일반적으로 약 10-15분 정도 소요되며, 이후 배포는 더 빠릅니다.
<Frame>
![Deploy Progress](/images/enterprise/deploy-progress.png)
</Frame>
배포가 완료되면 다음을 확인할 수 있습니다:
- Crew의 고유 URL
- Crew API를 보호할 Bearer 토큰
- 배포를 삭제해야 하는 경우 "Delete" 버튼
</Step>
</Steps>
## 옵션 3: API를 통한 재배포 (CI/CD 통합)
CI/CD 파이프라인에서 자동화된 배포를 위해 CrewAI API를 사용하여 기존 crew의 재배포를 트리거할 수 있습니다. 이 방법은 GitHub Actions, Jenkins 또는 기타 자동화 워크플로우에 특히 유용합니다.
<Steps>
<Step title="개인 액세스 토큰 발급">
CrewAI AMP 계정 설정에서 API 토큰을 생성합니다:
1. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)으로 이동합니다
2. **Settings** → **Account** → **Personal Access Token**을 클릭합니다
3. 새 토큰을 생성하고 안전하게 복사합니다
4. 이 토큰을 CI/CD 시스템의 시크릿으로 저장합니다
</Step>
<Step title="Automation UUID 찾기">
배포된 crew의 고유 식별자를 찾습니다:
1. CrewAI AMP 대시보드에서 **Automations**로 이동합니다
2. 기존 automation/crew를 선택합니다
3. **Additional Details**를 클릭합니다
4. **UUID**를 복사합니다 - 이것이 특정 crew 배포를 식별합니다
</Step>
<Step title="API를 통한 재배포 트리거">
Deploy API 엔드포인트를 사용하여 재배포를 트리거합니다:
```bash
curl -i -X POST \
-H "Authorization: Bearer YOUR_PERSONAL_ACCESS_TOKEN" \
https://app.crewai.com/crewai_plus/api/v1/crews/YOUR-AUTOMATION-UUID/deploy
# HTTP/2 200
# content-type: application/json
#
# {
# "uuid": "your-automation-uuid",
# "status": "Deploy Enqueued",
# "public_url": "https://your-crew-deployment.crewai.com",
# "token": "your-bearer-token"
# }
```
<Info>
Git에 연결되어 처음 생성된 automation의 경우, API가 재배포 전에 자동으로 저장소에서 최신 변경 사항을 가져옵니다.
</Info>
</Step>
<Step title="GitHub Actions 통합 예시">
더 복잡한 배포 트리거가 있는 GitHub Actions 워크플로우 예시입니다:
```yaml
name: Deploy CrewAI Automation
on:
push:
branches: [ main ]
pull_request:
types: [ labeled ]
release:
types: [ published ]
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
if: |
(github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main') ||
(github.event_name == 'pull_request' && contains(github.event.pull_request.labels.*.name, 'deploy')) ||
(github.event_name == 'release')
steps:
- name: Trigger CrewAI Redeployment
run: |
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer ${{ secrets.CREWAI_PAT }}" \
https://app.crewai.com/crewai_plus/api/v1/crews/${{ secrets.CREWAI_AUTOMATION_UUID }}/deploy
```
<Tip>
`CREWAI_PAT`와 `CREWAI_AUTOMATION_UUID`를 저장소 시크릿으로 추가하세요. PR 배포의 경우 "deploy" 라벨을 추가하여 워크플로우를 트리거합니다.
</Tip>
</Step>
</Steps>
## 배포된 Automation과 상호작용하기
배포가 완료되면 다음을 통해 crew에 접근할 수 있습니다:
1. **REST API**: 플랫폼에서 아래의 주요 경로가 포함된 고유한 HTTPS 엔드포인트를 생성합니다:
- `/inputs`: 필요한 입력 파라미터 목록
- `/kickoff`: 제공된 입력값으로 실행 시작
- `/status/{kickoff_id}`: 실행 상태 확인
2. **웹 인터페이스**: [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에 방문하여 다음을 확인할 수 있습니다:
- **Status 탭**: 배포 정보, API 엔드포인트 세부 정보 및 인증 토큰 확인
- **Run 탭**: Crew 구조의 시각적 표현
- **Executions 탭**: 모든 실행 내역
- **Metrics 탭**: 성능 분석
- **Traces 탭**: 상세 실행 인사이트
### 실행 트리거하기
Enterprise 대시보드에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다:
1. Crew 이름을 클릭하여 상세 정보를 엽니다
2. 관리 인터페이스에서 "Trigger Crew"를 선택합니다
3. 나타나는 모달에 필요한 입력값을 입력합니다
4. 파이프라인을 따라 실행의 진행 상황을 모니터링합니다
### 모니터링 및 분석
Enterprise 플랫폼은 포괄적인 가시성 기능을 제공합니다:
- **실행 관리**: 활성 및 완료된 실행 추적
- **트레이스**: 각 실행의 상세 분해
- **메트릭**: 토큰 사용량, 실행 시간, 비용
- **타임라인 보기**: 작업 시퀀스의 시각적 표현
### 고급 기능
Enterprise 플랫폼은 또한 다음을 제공합니다:
- **환경 변수 관리**: API 키를 안전하게 저장 및 관리
- **LLM 연결**: 다양한 LLM 공급자와의 통합 구성
- **Custom Tools Repository**: 도구 생성, 공유 및 설치
- **Crew Studio**: 코드를 작성하지 않고 채팅 인터페이스를 통해 crew 빌드
## 배포 실패 문제 해결
배포가 실패하면 다음과 같은 일반적인 문제를 확인하세요:
### 빌드 실패
#### uv.lock 파일 누락
**증상**: 의존성 해결 오류와 함께 빌드 초기에 실패
**해결책**: lock 파일을 생성하고 커밋합니다:
```bash
uv lock
git add uv.lock
git commit -m "Add uv.lock for deployment"
git push
```
<Warning>
`uv.lock` 파일은 모든 배포에 필수입니다. 이 파일이 없으면 플랫폼에서
의존성을 안정적으로 설치할 수 없습니다.
</Warning>
#### 잘못된 프로젝트 구조
**증상**: "Could not find entry point" 또는 "Module not found" 오류
**해결책**: 프로젝트가 예상 구조와 일치하는지 확인합니다:
- **Crews와 Flows 모두**: 진입점이 `src/project_name/main.py`에 있어야 합니다
- **Crews**: 진입점으로 `run()` 함수 사용
- **Flows**: 진입점으로 `kickoff()` 함수 사용
자세한 구조 다이어그램은 [배포 준비하기](/ko/enterprise/guides/prepare-for-deployment)를 참조하세요.
#### CrewBase 데코레이터 누락
**증상**: "Crew not found", "Config not found" 또는 agent/task 구성 오류
**해결책**: **모든** crew 클래스가 `@CrewBase` 데코레이터를 사용하는지 확인합니다:
```python
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
@CrewBase # 이 데코레이터는 필수입니다
class YourCrew():
"""Crew 설명"""
@agent
def my_agent(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['my_agent'], # type: ignore[index]
verbose=True
)
# ... 나머지 crew 정의
```
<Info>
이것은 독립 실행형 Crews와 Flow 프로젝트 내에 포함된 crews 모두에 적용됩니다.
모든 crew 클래스에 데코레이터가 필요합니다.
</Info>
#### 잘못된 pyproject.toml 타입
**증상**: 빌드는 성공하지만 런타임에서 실패하거나 예상치 못한 동작
**해결책**: `[tool.crewai]` 섹션이 프로젝트 유형과 일치하는지 확인합니다:
```toml
# Crew 프로젝트의 경우:
[tool.crewai]
type = "crew"
# Flow 프로젝트의 경우:
[tool.crewai]
type = "flow"
```
### 런타임 실패
#### LLM 연결 실패
**증상**: API 키 오류, "model not found" 또는 인증 실패
**해결책**:
1. LLM 제공업체의 API 키가 환경 변수에 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다
2. 환경 변수 이름이 코드에서 예상하는 것과 일치하는지 확인합니다
3. 배포 전에 동일한 환경 변수로 로컬에서 테스트합니다
#### Crew 실행 오류
**증상**: Crew가 시작되지만 실행 중에 실패
**해결책**:
1. AMP 대시보드에서 실행 로그를 확인합니다 (Traces 탭)
2. 모든 도구에 필요한 API 키가 구성되어 있는지 확인합니다
3. `agents.yaml`의 agent 구성이 유효한지 확인합니다
4. `tasks.yaml`의 task 구성에 구문 오류가 없는지 확인합니다
<Card title="도움이 필요하신가요?" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
배포 문제 또는 AMP 플랫폼에 대한 문의 사항이 있으시면 지원팀에 연락해 주세요.
</Card>

305
docs/ko/enterprise/guides/prepare-for-deployment.mdx Normal file
View File

@@ -0,0 +1,305 @@
---
title: "배포 준비하기"
description: "Crew 또는 Flow가 CrewAI AMP에 배포될 준비가 되었는지 확인하기"
icon: "clipboard-check"
mode: "wide"
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<Note>
CrewAI AMP에 배포하기 전에, 프로젝트가 올바르게 구성되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
Crews와 Flows 모두 "자동화"로 배포할 수 있지만, 성공적인 배포를 위해 충족해야 하는
서로 다른 프로젝트 구조와 요구 사항이 있습니다.
</Note>
## 자동화 이해하기
CrewAI AMP에서 **자동화(automations)**는 배포 가능한 Agentic AI 프로젝트의 총칭입니다. 자동화는 다음 중 하나일 수 있습니다:
- **Crew**: 작업을 함께 수행하는 AI 에이전트들의 독립 실행형 팀
- **Flow**: 여러 crew, 직접 LLM 호출 및 절차적 로직을 결합할 수 있는 오케스트레이션된 워크플로우
배포하는 유형을 이해하는 것은 프로젝트 구조와 진입점이 다르기 때문에 필수적입니다.
## Crews vs Flows: 주요 차이점
<CardGroup cols={2}>
<Card title="Crew 프로젝트" icon="users">
에이전트와 작업을 정의하는 `crew.py`가 있는 독립 실행형 AI 에이전트 팀. 집중적이고 협업적인 작업에 적합합니다.
</Card>
<Card title="Flow 프로젝트" icon="diagram-project">
`crews/` 폴더에 포함된 crew가 있는 오케스트레이션된 워크플로우. 복잡한 다단계 프로세스에 적합합니다.
</Card>
</CardGroup>
| 측면 | Crew | Flow |
|------|------|------|
| **프로젝트 구조** | `crew.py`가 있는 `src/project_name/` | `crews/` 폴더가 있는 `src/project_name/` |
| **메인 로직 위치** | `src/project_name/crew.py` | `src/project_name/main.py` (Flow 클래스) |
| **진입점 함수** | `main.py`의 `run()` | `main.py`의 `kickoff()` |
| **pyproject.toml 타입** | `type = "crew"` | `type = "flow"` |
| **CLI 생성 명령어** | `crewai create crew name` | `crewai create flow name` |
| **설정 위치** | `src/project_name/config/` | `src/project_name/crews/crew_name/config/` |
| **다른 crew 포함 가능** | 아니오 | 예 (`crews/` 폴더 내) |
## 프로젝트 구조 참조
### Crew 프로젝트 구조
`crewai create crew my_crew`를 실행하면 다음 구조를 얻습니다:
```
my_crew/
├── .gitignore
├── pyproject.toml # type = "crew"여야 함
├── README.md
├── .env
├── uv.lock # 배포에 필수
└── src/
└── my_crew/
├── __init__.py
├── main.py # run() 함수가 있는 진입점
├── crew.py # @CrewBase 데코레이터가 있는 Crew 클래스
├── tools/
│ ├── custom_tool.py
│ └── __init__.py
└── config/
├── agents.yaml # 에이전트 정의
└── tasks.yaml # 작업 정의
```
<Warning>
중첩된 `src/project_name/` 구조는 Crews에 매우 중요합니다.
잘못된 레벨에 파일을 배치하면 배포 실패의 원인이 됩니다.
</Warning>
### Flow 프로젝트 구조
`crewai create flow my_flow`를 실행하면 다음 구조를 얻습니다:
```
my_flow/
├── .gitignore
├── pyproject.toml # type = "flow"여야 함
├── README.md
├── .env
├── uv.lock # 배포에 필수
└── src/
└── my_flow/
├── __init__.py
├── main.py # kickoff() 함수 + Flow 클래스가 있는 진입점
├── crews/ # 포함된 crews 폴더
│ └── poem_crew/
│ ├── __init__.py
│ ├── poem_crew.py # @CrewBase 데코레이터가 있는 Crew
│ └── config/
│ ├── agents.yaml
│ └── tasks.yaml
└── tools/
├── __init__.py
└── custom_tool.py
```
<Info>
Crews와 Flows 모두 `src/project_name/` 구조를 사용합니다.
핵심 차이점은 Flows는 포함된 crews를 위한 `crews/` 폴더가 있고,
Crews는 프로젝트 폴더에 직접 `crew.py`가 있다는 것입니다.
</Info>
## 배포 전 체크리스트
이 체크리스트를 사용하여 프로젝트가 배포 준비가 되었는지 확인하세요.
### 1. pyproject.toml 설정 확인
`pyproject.toml`에 올바른 `[tool.crewai]` 섹션이 포함되어야 합니다:
<Tabs>
<Tab title="Crews의 경우">
```toml
[tool.crewai]
type = "crew"
```
</Tab>
<Tab title="Flows의 경우">
```toml
[tool.crewai]
type = "flow"
```
</Tab>
</Tabs>
<Warning>
`type`이 프로젝트 구조와 일치하지 않으면 빌드가 실패하거나
자동화가 올바르게 실행되지 않습니다.
</Warning>
### 2. uv.lock 파일 존재 확인
CrewAI는 의존성 관리를 위해 `uv`를 사용합니다. `uv.lock` 파일은 재현 가능한 빌드를 보장하며 배포에 **필수**입니다.
```bash
# lock 파일 생성 또는 업데이트
uv lock
# 존재 여부 확인
ls -la uv.lock
```
파일이 존재하지 않으면 `uv lock`을 실행하고 저장소에 커밋하세요:
```bash
uv lock
git add uv.lock
git commit -m "Add uv.lock for deployment"
git push
```
### 3. CrewBase 데코레이터 사용 확인
**모든 crew 클래스는 `@CrewBase` 데코레이터를 사용해야 합니다.** 이것은 다음에 적용됩니다:
- 독립 실행형 crew 프로젝트
- Flow 프로젝트 내에 포함된 crews
```python
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
from typing import List
@CrewBase # 이 데코레이터는 필수입니다
class MyCrew():
"""내 crew 설명"""
agents: List[BaseAgent]
tasks: List[Task]
@agent
def my_agent(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['my_agent'], # type: ignore[index]
verbose=True
)
@task
def my_task(self) -> Task:
return Task(
config=self.tasks_config['my_task'] # type: ignore[index]
)
@crew
def crew(self) -> Crew:
return Crew(
agents=self.agents,
tasks=self.tasks,
process=Process.sequential,
verbose=True,
)
```
<Warning>
`@CrewBase` 데코레이터를 잊으면 에이전트나 작업 구성이 누락되었다는
오류와 함께 배포가 실패합니다.
</Warning>
### 4. 프로젝트 진입점 확인
Crews와 Flows 모두 `src/project_name/main.py`에 진입점이 있습니다:
<Tabs>
<Tab title="Crews의 경우">
진입점은 `run()` 함수를 사용합니다:
```python
# src/my_crew/main.py
from my_crew.crew import MyCrew
def run():
"""crew를 실행합니다."""
inputs = {'topic': 'AI in Healthcare'}
result = MyCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)
return result
if __name__ == "__main__":
run()
```
</Tab>
<Tab title="Flows의 경우">
진입점은 Flow 클래스와 함께 `kickoff()` 함수를 사용합니다:
```python
# src/my_flow/main.py
from crewai.flow import Flow, listen, start
from my_flow.crews.poem_crew.poem_crew import PoemCrew
class MyFlow(Flow):
@start()
def begin(self):
# Flow 로직
result = PoemCrew().crew().kickoff(inputs={...})
return result
def kickoff():
"""flow를 실행합니다."""
MyFlow().kickoff()
if __name__ == "__main__":
kickoff()
```
</Tab>
</Tabs>
### 5. 환경 변수 준비
배포 전에 다음을 준비해야 합니다:
1. **LLM API 키** (OpenAI, Anthropic, Google 등)
2. **도구 API 키** - 외부 도구를 사용하는 경우 (Serper 등)
<Tip>
구성 문제를 조기에 발견하기 위해 배포 전에 동일한 환경 변수로
로컬에서 프로젝트를 테스트하세요.
</Tip>
## 빠른 검증 명령어
프로젝트 루트에서 다음 명령어를 실행하여 설정을 빠르게 확인하세요:
```bash
# 1. pyproject.toml에서 프로젝트 타입 확인
grep -A2 "\[tool.crewai\]" pyproject.toml
# 2. uv.lock 존재 확인
ls -la uv.lock || echo "오류: uv.lock이 없습니다! 'uv lock'을 실행하세요"
# 3. src/ 구조 존재 확인
ls -la src/*/main.py 2>/dev/null || echo "src/에서 main.py를 찾을 수 없습니다"
# 4. Crews의 경우 - crew.py 존재 확인
ls -la src/*/crew.py 2>/dev/null || echo "crew.py가 없습니다 (Crews에서 예상됨)"
# 5. Flows의 경우 - crews/ 폴더 존재 확인
ls -la src/*/crews/ 2>/dev/null || echo "crews/ 폴더가 없습니다 (Flows에서 예상됨)"
# 6. CrewBase 사용 확인
grep -r "@CrewBase" . --include="*.py"
```
## 일반적인 설정 실수
| 실수 | 증상 | 해결 방법 |
|------|------|----------|
| `uv.lock` 누락 | 의존성 해결 중 빌드 실패 | `uv lock` 실행 후 커밋 |
| pyproject.toml의 잘못된 `type` | 빌드 성공하지만 런타임 실패 | 올바른 타입으로 변경 |
| `@CrewBase` 데코레이터 누락 | "Config not found" 오류 | 모든 crew 클래스에 데코레이터 추가 |
| `src/` 대신 루트에 파일 배치 | 진입점을 찾을 수 없음 | `src/project_name/`으로 이동 |
| `run()` 또는 `kickoff()` 누락 | 자동화를 시작할 수 없음 | 올바른 진입 함수 추가 |
## 다음 단계
프로젝트가 모든 체크리스트 항목을 통과하면 배포할 준비가 된 것입니다:
<Card title="AMP에 배포하기" icon="rocket" href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp">
CLI, 웹 인터페이스 또는 CI/CD 통합을 사용하여 Crew 또는 Flow를 CrewAI AMP에
배포하려면 배포 가이드를 따르세요.
</Card>

4
docs/ko/enterprise/introduction.mdx
View File

@@ -79,7 +79,7 @@ CrewAI AOP는 오픈 소스 프레임워크의 강력함에 프로덕션 배포,
<Card
title="Crew 배포"
icon="rocket"
href="/ko/enterprise/guides/deploy-crew"
href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp"
>
Crew 배포
</Card>
@@ -96,4 +96,4 @@ CrewAI AOP는 오픈 소스 프레임워크의 강력함에 프로덕션 배포,
</Step>
</Steps>
자세한 안내를 원하시면 [배포 가이드](/ko/enterprise/guides/deploy-crew)를 확인하거나 아래 버튼을 클릭해 시작하세요.
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