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chore: add translated docs for async

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docs/ko/concepts/crews.mdx
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@@ -33,6 +33,7 @@ crewAI에서 crew는 일련의 작업을 달성하기 위해 함께 협력하는
| **Planning** *(선택사항)* | `planning` | Crew에 계획 수립 기능을 추가. 활성화하면 각 Crew 반복 전에 모든 Crew 데이터를 AgentPlanner로 전송하여 작업계획을 세우고, 이 계획이 각 작업 설명에 추가됨. |
| **Planning LLM** *(선택사항)* | `planning_llm` | 계획 과정에서 AgentPlanner가 사용하는 언어 모델. |
| **Knowledge Sources** _(선택사항)_ | `knowledge_sources` | crew 수준에서 사용 가능한 지식 소스. 모든 agent가 접근 가능. |
| **Stream** _(선택사항)_ | `stream` | 스트리밍 출력을 활성화하여 crew 실행 중 실시간 업데이트를 받을 수 있습니다. 청크를 반복할 수 있는 `CrewStreamingOutput` 객체를 반환합니다. 기본값은 `False`. |
<Tip>
**Crew Max RPM**: `max_rpm` 속성은 crew가 분당 처리할 수 있는 최대 요청 수를 설정하며, 개별 agent의 `max_rpm` 설정을 crew 단위로 지정할 경우 오버라이드합니다.
@@ -306,12 +307,27 @@ print(result)
### Crew를 시작하는 다양한 방법
crew가 구성되면, 적절한 시작 방법으로 workflow를 시작하세요. CrewAI는 kickoff 프로세스를 더 잘 제어할 수 있도록 여러 방법을 제공합니다: `kickoff()`, `kickoff_for_each()`, `kickoff_async()`, 그리고 `kickoff_for_each_async()`.
crew가 구성되면, 적절한 시작 방법으로 workflow를 시작하세요. CrewAI는 kickoff 프로세스를 더 잘 제어할 수 있도록 여러 방법을 제공합니다.
#### 동기 메서드
- `kickoff()`: 정의된 process flow에 따라 실행 프로세스를 시작합니다.
- `kickoff_for_each()`: 입력 이벤트나 컬렉션 내 각 항목에 대해 순차적으로 task를 실행합니다.
- `kickoff_async()`: 비동기적으로 workflow를 시작합니다.
- `kickoff_for_each_async()`: 입력 이벤트나 각 항목에 대해 비동기 처리를 활용하여 task를 동시에 실행합니다.
#### 비동기 메서드
CrewAI는 비동기 실행을 위해 두 가지 접근 방식을 제공합니다:
| 메서드 | 타입 | 설명 |
|--------|------|-------------|
| `akickoff()` | 네이티브 async | 전체 실행 체인에서 진정한 async/await 사용 |
| `akickoff_for_each()` | 네이티브 async | 리스트의 각 입력에 대해 네이티브 async 실행 |
| `kickoff_async()` | 스레드 기반 | 동기 실행을 `asyncio.to_thread`로 래핑 |
| `kickoff_for_each_async()` | 스레드 기반 | 리스트의 각 입력에 대해 스레드 기반 async |
<Note>
고동시성 워크로드의 경우 `akickoff()` 및 `akickoff_for_each()`가 권장됩니다. 이들은 작업 실행, 메모리 작업, 지식 검색에 네이티브 async를 사용합니다.
</Note>
```python Code
# Start the crew's task execution
@@ -324,19 +340,53 @@ results = my_crew.kickoff_for_each(inputs=inputs_array)
for result in results:
print(result)
# Example of using kickoff_async
# Example of using native async with akickoff
inputs = {'topic': 'AI in healthcare'}
async_result = await my_crew.akickoff(inputs=inputs)
print(async_result)
# Example of using native async with akickoff_for_each
inputs_array = [{'topic': 'AI in healthcare'}, {'topic': 'AI in finance'}]
async_results = await my_crew.akickoff_for_each(inputs=inputs_array)
for async_result in async_results:
print(async_result)
# Example of using thread-based kickoff_async
inputs = {'topic': 'AI in healthcare'}
async_result = await my_crew.kickoff_async(inputs=inputs)
print(async_result)
# Example of using kickoff_for_each_async
# Example of using thread-based kickoff_for_each_async
inputs_array = [{'topic': 'AI in healthcare'}, {'topic': 'AI in finance'}]
async_results = await my_crew.kickoff_for_each_async(inputs=inputs_array)
for async_result in async_results:
print(async_result)
```
이러한 메서드는 crew 내에서 task를 관리하고 실행하는 데 유연성을 제공하며, 동기 및 비동기 workflow 모두 필요에 맞게 사용할 수 있도록 지원합니다.
이러한 메서드는 crew 내에서 task를 관리하고 실행하는 데 유연성을 제공하며, 동기 및 비동기 workflow 모두 필요에 맞게 사용할 수 있도록 지원합니다. 자세한 비동기 예제는 [Crew 비동기 시작](/ko/learn/kickoff-async) 가이드를 참조하세요.
### 스트리밍 Crew 실행
crew 실행을 실시간으로 확인하려면 스트리밍을 활성화하여 출력이 생성되는 대로 받을 수 있습니다:
```python Code
# 스트리밍 활성화
crew = Crew(
agents=[researcher],
tasks=[task],
stream=True
)
# 스트리밍 출력을 반복
streaming = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI"})
for chunk in streaming:
print(chunk.content, end="", flush=True)
# 최종 결과 접근
result = streaming.result
```
스트리밍에 대한 자세한 내용은 [스트리밍 Crew 실행](/ko/learn/streaming-crew-execution) 가이드를 참조하세요.
### 특정 Task에서 다시 실행하기