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https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-07 16:09:30 +00:00
Update installation and quickstart documentation for JSON-first crew projects
- Revised the installation guide to reflect the new JSON-first project structure, detailing the creation of `crew.jsonc` and `agents/*.jsonc` files. - Updated the quickstart guide to demonstrate setting up agents and tasks using JSONC format, replacing previous YAML examples. - Enhanced the agents and tasks documentation to clarify the transition from YAML to JSONC, including examples and explanations of the new structure. - Added notes on the classic YAML structure for legacy projects and provided guidance on migrating to the new format.
This commit is contained in:
Joao Moura
@@ -39,84 +39,60 @@ CrewAI를 아직 설치하지 않았다면 먼저 [설치 가이드](/ko/install
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이렇게 하면 `src/latest_ai_flow/` 아래에 Flow 앱이 만들어지고, 다음 단계에서 **단일 에이전트** 연구 crew로 바꿀 시작용 crew가 `crews/content_crew/`에 포함됩니다.
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</Step>
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<Step title="`agents.yaml`에 에이전트 하나 설정">
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`src/latest_ai_flow/crews/content_crew/config/agents.yaml` 내용을 한 명의 연구원만 남기도록 바꿉니다. `{topic}` 같은 변수는 `crew.kickoff(inputs=...)`로 채워집니다.
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<Step title="JSONC로 에이전트 하나 설정">
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`src/latest_ai_flow/crews/content_crew/agents/researcher.jsonc`를 만듭니다(`agents/` 디렉터리가 없으면 생성). `{topic}` 같은 변수는 `crew.kickoff(inputs=...)`로 채워집니다.
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```yaml agents.yaml
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# src/latest_ai_flow/crews/content_crew/config/agents.yaml
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researcher:
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role: >
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{topic} 시니어 데이터 리서처
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goal: >
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{topic} 분야의 최신 동향을 파악한다
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backstory: >
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당신은 {topic}의 최신 흐름을 찾아내는 데 능숙한 연구원입니다.
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가장 관련성 높은 정보를 찾아 명확하게 전달합니다.
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```jsonc agents/researcher.jsonc
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{
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"role": "{topic} 시니어 데이터 리서처",
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"goal": "{topic} 분야의 최신 동향을 파악한다",
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"backstory": "당신은 가장 관련성 높은 정보를 찾아 명확하게 전달하는 연구원입니다.",
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"tools": ["SerperDevTool"],
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"settings": {
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"verbose": true
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}
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}
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```
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</Step>
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<Step title="`tasks.yaml`에 작업 하나 설정">
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```yaml tasks.yaml
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# src/latest_ai_flow/crews/content_crew/config/tasks.yaml
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research_task:
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description: >
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{topic}에 대해 철저히 조사하세요. 웹 검색으로 최신이고 신뢰할 수 있는 정보를 찾으세요.
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현재 연도는 2026년입니다.
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expected_output: >
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마크다운 보고서로, 주요 트렌드·주목할 도구나 기업·시사점 등으로 섹션을 나누세요.
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분량은 약 800~1200단어. 문서 전체를 코드 펜스로 감싸지 마세요.
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agent: researcher
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output_file: output/report.md
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<Step title="`crew.jsonc`에 crew 설정">
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`src/latest_ai_flow/crews/content_crew/crew.jsonc`를 만듭니다:
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```jsonc crew.jsonc
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{
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"name": "Research Crew",
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"agents": ["researcher"],
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"tasks": [
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{
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"name": "research_task",
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"description": "{topic}에 대해 철저히 조사하세요. 웹 검색으로 최신이고 신뢰할 수 있는 정보를 찾으세요. 현재 연도는 2026년입니다.",
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||||
"expected_output": "마크다운 보고서로, 주요 트렌드·주목할 도구나 기업·시사점 등으로 섹션을 나누세요. 분량은 약 800~1200단어. 문서 전체를 코드 펜스로 감싸지 마세요.",
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"agent": "researcher",
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"output_file": "output/report.md",
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"markdown": true
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}
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],
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"process": "sequential",
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"verbose": true
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}
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```
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</Step>
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<Step title="crew 클래스 연결 (`content_crew.py`)">
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생성된 crew가 YAML을 읽고 연구원에게 `SerperDevTool`을 붙이도록 합니다.
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<Step title="JSON crew 로드 (`content_crew.py`)">
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생성된 `content_crew.py`를 `crew.jsonc`를 `Crew`로 바꾸는 작은 loader로 교체합니다.
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```python content_crew.py
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# src/latest_ai_flow/crews/content_crew/content_crew.py
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from typing import List
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from pathlib import Path
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from crewai import Agent, Crew, Process, Task
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from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
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from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
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from crewai_tools import SerperDevTool
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||||
from crewai.project import load_crew
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@CrewBase
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class ResearchCrew:
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"""Flow 안에서 사용하는 단일 에이전트 연구 crew."""
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agents: List[BaseAgent]
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tasks: List[Task]
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agents_config = "config/agents.yaml"
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tasks_config = "config/tasks.yaml"
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@agent
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def researcher(self) -> Agent:
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return Agent(
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config=self.agents_config["researcher"], # type: ignore[index]
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verbose=True,
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||||
tools=[SerperDevTool()],
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||||
)
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||||
@task
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||||
def research_task(self) -> Task:
|
||||
return Task(
|
||||
config=self.tasks_config["research_task"], # type: ignore[index]
|
||||
)
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||||
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||||
@crew
|
||||
def crew(self) -> Crew:
|
||||
return Crew(
|
||||
agents=self.agents,
|
||||
tasks=self.tasks,
|
||||
process=Process.sequential,
|
||||
verbose=True,
|
||||
)
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||||
def kickoff_content_crew(inputs: dict):
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||||
crew, default_inputs = load_crew(Path(__file__).with_name("crew.jsonc"))
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||||
return crew.kickoff(inputs={**default_inputs, **inputs})
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```
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</Step>
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@@ -130,7 +106,7 @@ CrewAI를 아직 설치하지 않았다면 먼저 [설치 가이드](/ko/install
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from crewai.flow import Flow, listen, start
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from latest_ai_flow.crews.content_crew.content_crew import ResearchCrew
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from latest_ai_flow.crews.content_crew.content_crew import kickoff_content_crew
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class ResearchFlowState(BaseModel):
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@@ -149,7 +125,7 @@ CrewAI를 아직 설치하지 않았다면 먼저 [설치 가이드](/ko/install
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@listen(prepare_topic)
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||||
def run_research(self):
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||||
result = ResearchCrew().crew().kickoff(inputs={"topic": self.state.topic})
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||||
result = kickoff_content_crew(inputs={"topic": self.state.topic})
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||||
self.state.report = result.raw
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print("연구 crew 실행 완료.")
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@@ -171,7 +147,7 @@ CrewAI를 아직 설치하지 않았다면 먼저 [설치 가이드](/ko/install
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```
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<Tip>
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패키지 이름이 `latest_ai_flow`가 아니면 `ResearchCrew` import 경로를 프로젝트 모듈 경로에 맞게 바꾸세요.
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패키지 이름이 `latest_ai_flow`가 아니면 `kickoff_content_crew` import 경로를 프로젝트 모듈 경로에 맞게 바꾸세요.
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</Tip>
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</Step>
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@@ -219,7 +195,7 @@ CrewAI를 아직 설치하지 않았다면 먼저 [설치 가이드](/ko/install
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## 한 번에 이해하기
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1. **Flow** — `LatestAiFlow`는 `prepare_topic` → `run_research` → `summarize` 순으로 실행됩니다. 상태(`topic`, `report`)는 Flow에 있습니다.
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2. **Crew** — `ResearchCrew`는 에이전트 한 명·작업 하나로 실행됩니다. 연구원이 **Serper**로 웹을 검색하고 구조화된 보고서를 씁니다.
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2. **Crew** — `kickoff_content_crew`가 `crew.jsonc`를 로드하고 에이전트 한 명·작업 하나로 실행합니다. 연구원이 **Serper**로 웹을 검색하고 구조화된 보고서를 씁니다.
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3. **결과물** — 작업의 `output_file`이 `output/report.md`에 보고서를 씁니다.
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Flow 패턴(라우팅, 지속성, human-in-the-loop)을 더 보려면 [첫 Flow 만들기](/ko/guides/flows/first-flow)와 [Flows](/ko/concepts/flows)를 참고하세요. Flow 없이 crew만 쓰려면 [Crews](/ko/concepts/crews)를, 작업 없이 단일 `Agent`의 `kickoff()`만 쓰려면 [Agents](/ko/concepts/agents#direct-agent-interaction-with-kickoff)를 참고하세요.
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@@ -230,7 +206,10 @@ Flow 패턴(라우팅, 지속성, human-in-the-loop)을 더 보려면 [첫 Flow
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### 이름 일치
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YAML 키(`researcher`, `research_task`)는 `@CrewBase` 클래스의 메서드 이름과 같아야 합니다. 전체 데코레이터 패턴은 [Crews](/ko/concepts/crews)를 참고하세요.
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`crew.jsonc`의 이름은 파일과 참조에 맞아야 합니다:
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- `agents: ["researcher"]`는 `agents/researcher.jsonc`를 로드합니다.
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- `context: ["research_task"]`는 이전 태스크 `research_task`를 참조합니다.
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## 배포
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Reference in New Issue
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