---
title: 첫 Flow 빌드하기
description: 정밀한 실행 제어가 가능한 구조화된 이벤트 기반 워크플로우를 만드는 방법을 배웁니다.
icon: diagram-project
mode: "wide"
---
## Flows로 AI 워크플로우 제어하기
CrewAI Flows는 AI 오케스트레이션의 새로운 수준을 제공합니다. 즉, AI agent crew의 협업 능력과 절차적 프로그래밍의 정밀성 및 유연성을 결합합니다. crew가 agent 협업에서 탁월하다면, flow는 AI 시스템의 다양한 구성요소가 어떻게 그리고 언제 상호작용하는지에 대해 세밀하게 제어할 수 있게 해줍니다.
이 가이드에서는 원하는 주제에 대한 포괄적인 학습 가이드를 생성하는 강력한 CrewAI Flow를 만드는 과정을 소개합니다. 이 튜토리얼을 통해 Flow가 일반 코드, 직접적인 LLM 호출, crew 기반 처리 등을 결합하여 AI 워크플로우에 구조적이고 이벤트 기반의 제어를 제공하는 방법을 시연할 것입니다.
### 플로우의 강력한 점
플로우를 통해 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:
1. **다양한 AI 상호작용 패턴 결합** - 복잡한 협업 작업에는 crew를 사용하고, 더 단순한 작업에는 직접적인 LLM 호출과 절차적 논리에는 일반 코드를 사용하세요.
2. **이벤트 기반 시스템 구축** - 구성 요소가 특정 이벤트와 데이터 변경에 어떻게 반응할지 정의할 수 있습니다.
3. **구성 요소 간 상태 유지** - 애플리케이션의 다양한 부분 간에 데이터를 공유하고 변환할 수 있습니다.
4. **외부 시스템과 통합** - 데이터베이스, API, 사용자 인터페이스와 같은 외부 시스템과 AI 워크플로우를 원활하게 연동할 수 있습니다.
5. **복잡한 실행 경로 생성** - 조건부 분기, 병렬 처리 및 동적인 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
### 무엇을 구축하고 배우게 될까요
이 가이드가 끝나면 여러분은 다음을 달성할 수 있습니다:
1. **사용자 입력, AI 계획, 그리고 멀티 에이전트 콘텐츠 생성이 결합된 정교한 콘텐츠 생성 시스템을 구축**했습니다.
2. **시스템의 다양한 구성 요소 간 정보 흐름을 오케스트레이션(조율)**했습니다.
3. **이전 단계의 완료에 따라 각 단계가 반응하는 이벤트 기반 아키텍처를 구현**했습니다.
4. **더 복잡한 AI 애플리케이션을 확장하고 맞춤화할 수 있는 기반을 구축**했습니다.
이번 가이드의 creator flow는 다음과 같은 훨씬 더 발전된 애플리케이션에 적용할 수 있는 기본 패턴을 보여줍니다:
- 여러 전문화된 하위 시스템을 결합하는 대화형 AI assistant
- AI 기반 변환을 포함한 복잡한 데이터 처리 파이프라인
- 외부 서비스 및 API와 통합되는 자율적 에이전트
- 인간이 개입하는 프로세스를 포함한 다단계 의사결정 시스템
함께 여러분의 첫 번째 flow를 만들어 봅시다!
## 사전 준비 사항
시작하기 전에 다음을 확인하세요:
1. [설치 가이드](/ko/installation)에 따라 CrewAI를 설치했는지 확인하십시오.
2. [LLM 설정 가이드](/ko/concepts/llms#setting-up-your-llm)에 따라 환경에 LLM API 키를 설정했는지 확인하십시오.
3. Python에 대한 기본적인 이해
## 1단계: 새로운 CrewAI Flow 프로젝트 생성
먼저, CLI를 사용하여 새로운 CrewAI Flow 프로젝트를 생성해봅시다. 이 명령어는 필요한 모든 디렉터리와 템플릿 파일이 포함된 기본 프로젝트 구조를 만들어줍니다.
```bash
crewai create flow guide_creator_flow
cd guide_creator_flow
```
이렇게 하면 flow에 필요한 기본 구조를 가진 프로젝트가 생성됩니다.
## 2단계: 프로젝트 구조 이해하기
생성된 프로젝트는 다음과 같은 구조를 가지고 있습니다. 시작용 embedded crew는 클래식 Python/YAML 레이아웃을 사용합니다. Flow 안에서 JSON-first crew를 사용하려면 crew 폴더에 `crew.jsonc`와 `agents/*.jsonc`를 만들고 `crewai.project.load_crew`로 로드하세요. 예시는 [Flows](/ko/concepts/flows#building-your-crews)를 참고하세요.
```
guide_creator_flow/
├── .gitignore
├── pyproject.toml
├── README.md
├── .env
└── src/
└── guide_creator_flow/
├── __init__.py
├── main.py
├── crews/
│ └── poem_crew/
│ ├── config/
│ │ ├── agents.yaml
│ │ └── tasks.yaml
│ └── poem_crew.py
└── tools/
└── custom_tool.py
```
이 구조는 flow의 다양한 구성 요소를 명확하게 분리해줍니다:
- `src/guide_creator_flow/main.py` 파일의 main flow 로직
- `src/guide_creator_flow/crews` 디렉터리의 특화된 crew들
- `src/guide_creator_flow/tools` 디렉터리의 custom tool들
이제 이 구조를 수정하여 guide creator flow를 만들 것입니다. 이 flow는 포괄적인 학습 가이드 생성을 조직하는 역할을 합니다.
## 3단계: Content Writer Crew 추가
우리 flow에는 콘텐츠 생성 프로세스를 처리할 전문화된 crew가 필요합니다. CrewAI CLI를 사용하여 content writer crew를 추가해봅시다:
```bash
crewai flow add-crew content-crew
```
이 명령어는 자동으로 crew에 필요한 디렉터리와 템플릿 파일을 생성합니다. content writer crew는 가이드의 각 섹션을 작성하고 검토하는 역할을 담당하며, 메인 애플리케이션에 의해 조율되는 전체 flow 내에서 작업하게 됩니다.
## 4단계: 콘텐츠 작가 Crew 구성
이제 콘텐츠 작가 crew를 JSONC로 구성합니다. 가이드의 고품질 콘텐츠를 만들기 위해 협업하는 두 명의 전문 에이전트 - 작가와 리뷰어 - 를 설정합니다.
1. `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/agents/content_writer.jsonc`를 만듭니다:
```jsonc
{
"role": "Educational Content Writer",
"goal": "Create engaging, informative content that thoroughly explains the assigned topic and provides valuable insights to the reader.",
"backstory": "You are a talented educational writer who explains complex concepts in accessible language and organizes information clearly.",
"llm": "provider/model-id",
"settings": {
"verbose": true
}
}
```
2. `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/agents/content_reviewer.jsonc`를 만듭니다:
```jsonc
{
"role": "Educational Content Reviewer and Editor",
"goal": "Ensure content is accurate, comprehensive, well-structured, and consistent with previously written sections.",
"backstory": "You are a meticulous editor with an eye for detail, clarity, and coherence.",
"llm": "provider/model-id",
"settings": {
"verbose": true
}
}
```
`provider/model-id`를 사용하는 모델로 바꾸세요. 예: `openai/gpt-4o`, `gemini/gemini-2.0-flash-001`, `anthropic/claude-sonnet-4-6`.
3. `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/crew.jsonc`를 만듭니다:
```jsonc
{
"name": "Content Crew",
"agents": ["content_writer", "content_reviewer"],
"tasks": [
{
"name": "write_section_task",
"description": "Write a comprehensive section on the topic: \"{section_title}\".\n\nSection description: {section_description}\nTarget audience: {audience_level} level learners\n\nYour content should begin with a brief introduction, explain key concepts clearly with examples, include practical applications where appropriate, end with a summary, and be approximately 500-800 words.\n\nPreviously written sections:\n{previous_sections}",
"expected_output": "A well-structured, comprehensive section in Markdown format that thoroughly explains the topic and is appropriate for the target audience.",
"agent": "content_writer",
"markdown": true
},
{
"name": "review_section_task",
"description": "Review and improve this section on \"{section_title}\":\n\n{draft_content}\n\nTarget audience: {audience_level} level learners\nPreviously written sections:\n{previous_sections}\n\nFix errors, improve clarity, verify consistency, enhance structure, and add missing key information.",
"expected_output": "An improved, polished version of the section that maintains the original structure but enhances clarity, accuracy, and consistency.",
"agent": "content_reviewer",
"context": ["write_section_task"],
"markdown": true
}
],
"process": "sequential",
"verbose": true
}
```
`context` 필드를 통해 리뷰어가 작가의 출력을 사용할 수 있습니다.
4. `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/content_crew.py`를 작은 loader로 교체합니다:
```python
from pathlib import Path
from crewai.project import load_crew
def kickoff_content_crew(inputs: dict):
crew, default_inputs = load_crew(Path(__file__).with_name("crew.jsonc"))
return crew.kickoff(inputs={**default_inputs, **inputs})
```
이 loader는 런타임에 `crew.jsonc`를 `Crew`로 바꿉니다. 이 crew는 독립적으로도 작동할 수 있지만, 우리의 플로우에서는 더 큰 시스템의 일부로 오케스트레이션됩니다.
## 5단계: 플로우(Flow) 생성
이제 가장 흥미로운 부분입니다 - 전체 가이드 생성 과정을 오케스트레이션할 플로우를 만드는 단계입니다. 이곳에서 우리는 일반 Python 코드, 직접적인 LLM 호출, 그리고 우리의 컨텐츠 제작 crew를 결합하여 일관된 시스템으로 만듭니다.
우리의 플로우는 다음과 같은 일을 수행합니다:
1. 주제와 대상 독자 수준에 대한 사용자 입력을 받습니다.
2. 구조화된 가이드 개요를 만들기 위해 직접 LLM 호출을 합니다.
3. 컨텐츠 writer crew를 사용하여 각 섹션을 순차적으로 처리합니다.
4. 모든 내용을 결합하여 최종 종합 문서를 완성합니다.
`main.py` 파일에 우리의 플로우를 생성해봅시다:
```python
#!/usr/bin/env python
import json
import os
from typing import List, Dict
from pydantic import BaseModel, Field
from crewai import LLM
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
from guide_creator_flow.crews.content_crew.content_crew import kickoff_content_crew
# Define our models for structured data
class Section(BaseModel):
title: str = Field(description="Title of the section")
description: str = Field(description="Brief description of what the section should cover")
class GuideOutline(BaseModel):
title: str = Field(description="Title of the guide")
introduction: str = Field(description="Introduction to the topic")
target_audience: str = Field(description="Description of the target audience")
sections: List[Section] = Field(description="List of sections in the guide")
conclusion: str = Field(description="Conclusion or summary of the guide")
# Define our flow state
class GuideCreatorState(BaseModel):
topic: str = ""
audience_level: str = ""
guide_outline: GuideOutline = None
sections_content: Dict[str, str] = {}
class GuideCreatorFlow(Flow[GuideCreatorState]):
"""Flow for creating a comprehensive guide on any topic"""
@start()
def get_user_input(self):
"""Get input from the user about the guide topic and audience"""
print("\n=== Create Your Comprehensive Guide ===\n")
# Get user input
self.state.topic = input("What topic would you like to create a guide for? ")
# Get audience level with validation
while True:
audience = input("Who is your target audience? (beginner/intermediate/advanced) ").lower()
if audience in ["beginner", "intermediate", "advanced"]:
self.state.audience_level = audience
break
print("Please enter 'beginner', 'intermediate', or 'advanced'")
print(f"\nCreating a guide on {self.state.topic} for {self.state.audience_level} audience...\n")
return self.state
@listen(get_user_input)
def create_guide_outline(self, state):
"""Create a structured outline for the guide using a direct LLM call"""
print("Creating guide outline...")
# Initialize the LLM
llm = LLM(model="openai/gpt-4o-mini", response_format=GuideOutline)
# Create the messages for the outline
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant designed to output JSON."},
{"role": "user", "content": f"""
Create a detailed outline for a comprehensive guide on "{state.topic}" for {state.audience_level} level learners.
The outline should include:
1. A compelling title for the guide
2. An introduction to the topic
3. 4-6 main sections that cover the most important aspects of the topic
4. A conclusion or summary
For each section, provide a clear title and a brief description of what it should cover.
"""}
]
# Make the LLM call with JSON response format
response = llm.call(messages=messages)
# Parse the JSON response
outline_dict = json.loads(response)
self.state.guide_outline = GuideOutline(**outline_dict)
# Ensure output directory exists before saving
os.makedirs("output", exist_ok=True)
# Save the outline to a file
with open("output/guide_outline.json", "w") as f:
json.dump(outline_dict, f, indent=2)
print(f"Guide outline created with {len(self.state.guide_outline.sections)} sections")
return self.state.guide_outline
@listen(create_guide_outline)
def write_and_compile_guide(self, outline):
"""Write all sections and compile the guide"""
print("Writing guide sections and compiling...")
completed_sections = []
# Process sections one by one to maintain context flow
for section in outline.sections:
print(f"Processing section: {section.title}")
# Build context from previous sections
previous_sections_text = ""
if completed_sections:
previous_sections_text = "# Previously Written Sections\n\n"
for title in completed_sections:
previous_sections_text += f"## {title}\n\n"
previous_sections_text += self.state.sections_content.get(title, "") + "\n\n"
else:
previous_sections_text = "No previous sections written yet."
# Run the content crew for this section
result = kickoff_content_crew(inputs={
"section_title": section.title,
"section_description": section.description,
"audience_level": self.state.audience_level,
"previous_sections": previous_sections_text,
"draft_content": ""
})
# Store the content
self.state.sections_content[section.title] = result.raw
completed_sections.append(section.title)
print(f"Section completed: {section.title}")
# Compile the final guide
guide_content = f"# {outline.title}\n\n"
guide_content += f"## Introduction\n\n{outline.introduction}\n\n"
# Add each section in order
for section in outline.sections:
section_content = self.state.sections_content.get(section.title, "")
guide_content += f"\n\n{section_content}\n\n"
# Add conclusion
guide_content += f"## Conclusion\n\n{outline.conclusion}\n\n"
# Save the guide
with open("output/complete_guide.md", "w") as f:
f.write(guide_content)
print("\nComplete guide compiled and saved to output/complete_guide.md")
return "Guide creation completed successfully"
def kickoff():
"""Run the guide creator flow"""
GuideCreatorFlow().kickoff()
print("\n=== Flow Complete ===")
print("Your comprehensive guide is ready in the output directory.")
print("Open output/complete_guide.md to view it.")
def plot():
"""Generate a visualization of the flow"""
flow = GuideCreatorFlow()
flow.plot("guide_creator_flow")
print("Flow visualization saved to guide_creator_flow.html")
if __name__ == "__main__":
kickoff()
```
이 플로우에서 일어나는 과정을 분석해봅시다:
1. 구조화된 데이터에 대한 Pydantic 모델을 정의하여 타입 안전성과 명확한 데이터 표현을 보장합니다.
2. 플로우 단계별로 데이터를 유지하기 위한 state 클래스를 생성합니다.
3. 세 가지 주요 플로우 단계를 구현합니다:
- `@start()` 데코레이터로 사용자 입력을 받습니다.
- 직접 LLM 호출로 가이드 개요를 생성합니다.
- content crew로 각 섹션을 처리합니다.
4. `@listen()` 데코레이터를 활용해 단계 간 이벤트 기반 관계를 설정합니다.
이것이 바로 flows의 힘입니다 - 다양한 처리 유형(사용자 상호작용, 직접적인 LLM 호출, crew 기반 작업)을 하나의 일관된 이벤트 기반 시스템으로 결합할 수 있습니다.
## 6단계: 환경 변수 설정하기
프로젝트 루트에 `.env` 파일을 생성하고 API 키를 입력하세요. 공급자 구성에 대한 자세한 내용은 [LLM 설정 가이드](/ko/concepts/llms#setting-up-your-llm)를 참고하세요.
```sh .env
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
# or
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
# or
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
```
## 7단계: 의존성 설치
필수 의존성을 설치합니다:
```bash
crewai install
```
## 8단계: Flow 실행하기
이제 여러분의 flow가 실제로 작동하는 모습을 볼 차례입니다! CrewAI CLI를 사용하여 flow를 실행하세요:
```bash
crewai run
```
이 명령어를 실행하면 flow가 다음과 같이 작동하는 것을 확인할 수 있습니다:
1. 주제와 대상 수준을 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
2. 가이드의 체계적인 개요를 생성합니다.
3. 각 섹션을 처리할 때 content writer와 reviewer가 협업합니다.
4. 마지막으로 모든 내용을 종합하여 완성도 높은 가이드를 만듭니다.
이는 여러 구성요소(인공지능 및 비인공지능 모두)가 포함된 복잡한 프로세스를 flows가 어떻게 조정할 수 있는지 보여줍니다.
## 9단계: Flow 시각화하기
flow의 강력한 기능 중 하나는 구조를 시각화할 수 있다는 점입니다.
```bash
crewai flow plot
```
이 명령은 flow의 구조를 보여주는 HTML 파일을 생성하며, 각 단계 간의 관계와 그 사이에 흐르는 데이터를 확인할 수 있습니다. 이러한 시각화는 복잡한 flow를 이해하고 디버깅하는 데 매우 유용합니다.
## 10단계: 출력물 검토하기
flow가 완료되면 `output` 디렉토리에서 두 개의 파일을 찾을 수 있습니다:
1. `guide_outline.json`: 가이드의 구조화된 개요가 포함되어 있습니다
2. `complete_guide.md`: 모든 섹션이 포함된 종합적인 가이드입니다
이 파일들을 잠시 검토하고 여러분이 구축한 시스템을 되돌아보세요. 이 시스템은 사용자 입력, 직접적인 AI 상호작용, 협업 에이전트 작업을 결합하여 복잡하고 고품질의 결과물을 만들어냅니다.
## 가능한 것의 예술: 첫 번째 Flow 그 이상
이 가이드에서 배운 내용은 훨씬 더 정교한 AI 시스템을 만드는 데 기반이 됩니다. 다음은 이 기본 flow를 확장할 수 있는 몇 가지 방법입니다:
### 사용자 상호작용 향상
더욱 인터랙티브한 플로우를 만들 수 있습니다:
- 입력 및 출력을 위한 웹 인터페이스
- 실시간 진행 상황 업데이트
- 인터랙티브한 피드백 및 개선 루프
- 다단계 사용자 상호작용
### 추가 처리 단계 추가하기
다음과 같은 추가 단계로 flow를 확장할 수 있습니다:
- 개요 작성 전 사전 리서치
- 일러스트를 위한 이미지 생성
- 기술 가이드용 코드 스니펫 생성
- 최종 품질 보증 및 사실 확인
### 더 복잡한 Flows 생성하기
더 정교한 flow 패턴을 구현할 수 있습니다:
- 사용자 선호도나 콘텐츠 유형에 따른 조건 분기
- 독립적인 섹션의 병렬 처리
- 피드백과 함께하는 반복적 개선 루프
- 외부 API 및 서비스와의 통합
### 다양한 도메인에 적용하기
동일한 패턴을 사용하여 다음과 같은 flow를 만들 수 있습니다:
- **대화형 스토리텔링**: 사용자 입력을 바탕으로 개인화된 이야기를 생성
- **비즈니스 인텔리전스**: 데이터를 처리하고, 인사이트를 도출하며, 리포트를 생성
- **제품 개발**: 아이디어 구상, 디자인, 기획을 지원
- **교육 시스템**: 개인화된 학습 경험을 제공
## 주요 특징 시연
이 guide creator flow에서는 CrewAI의 여러 강력한 기능을 시연합니다:
1. **사용자 상호작용**: flow는 사용자로부터 직접 입력을 수집합니다
2. **직접적인 LLM 호출**: 효율적이고 단일 목적의 AI 상호작용을 위해 LLM 클래스를 사용합니다
3. **Pydantic을 통한 구조화된 데이터**: 타입 안정성을 보장하기 위해 Pydantic 모델을 사용합니다
4. **컨텍스트를 활용한 순차 처리**: 섹션을 순서대로 작성하면서 이전 섹션을 컨텍스트로 제공합니다
5. **멀티 에이전트 crew**: 콘텐츠 생성을 위해 특화된 에이전트(writer 및 reviewer)를 활용합니다
6. **상태 관리**: 프로세스의 다양한 단계에 걸쳐 상태를 유지합니다
7. **이벤트 기반 아키텍처**: 이벤트에 응답하기 위해 `@listen` 데코레이터를 사용합니다
## 플로우 구조 이해하기
플로우의 주요 구성 요소를 분해하여 자신만의 플로우를 만드는 방법을 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다:
### 1. 직접 LLM 호출
Flow를 사용하면 간단하고 구조화된 응답이 필요할 때 언어 모델에 직접 호출할 수 있습니다:
```python
llm = LLM(
model="model-id-here", # gpt-4o, gemini-2.0-flash, anthropic/claude...
response_format=GuideOutline
)
response = llm.call(messages=messages)
```
특정하고 구조화된 출력이 필요할 때 crew를 사용하는 것보다 더 효율적입니다.
### 2. 이벤트 기반 아키텍처
Flows는 데코레이터를 사용하여 컴포넌트 간의 관계를 설정합니다:
```python
@start()
def get_user_input(self):
# First step in the flow
# ...
@listen(get_user_input)
def create_guide_outline(self, state):
# This runs when get_user_input completes
# ...
```
이렇게 하면 애플리케이션에 명확하고 선언적인 구조가 만들어집니다.
### 3. 상태 관리
flow는 단계 간 상태를 유지하여 데이터를 쉽게 공유할 수 있습니다:
```python
class GuideCreatorState(BaseModel):
topic: str = ""
audience_level: str = ""
guide_outline: GuideOutline = None
sections_content: Dict[str, str] = {}
```
이 방식은 flow 전반에 걸쳐 데이터를 추적하고 변환하는 타입 안전(type-safe)한 방법을 제공합니다.
### 4. Crew 통합
Flow는 복잡한 협업 작업을 위해 crew와 원활하게 통합될 수 있습니다:
```python
result = kickoff_content_crew(inputs={
"section_title": section.title,
# ...
})
```
이를 통해 애플리케이션의 각 부분에 적합한 도구를 사용할 수 있습니다. 단순한 작업에는 직접적인 LLM 호출을, 복잡한 협업에는 crew를 사용할 수 있습니다.
## 다음 단계
이제 첫 번째 flow를 구축했으니 다음을 시도해 볼 수 있습니다:
1. 더 복잡한 flow 구조와 패턴을 실험해 보세요.
2. `@router()`를 사용하여 flow에서 조건부 분기를 만들어 보세요.
3. 더 복잡한 병렬 실행을 위해 `and_` 및 `or_` 함수를 탐색해 보세요.
4. flow를 외부 API, 데이터베이스 또는 사용자 인터페이스에 연결해 보세요.
5. 여러 전문화된 crew를 하나의 flow에서 결합해 보세요.
6. [대화형 Flow](/ko/guides/flows/conversational-flows)로 멀티턴 채팅 앱 구축 (`kickoff` per message, `ChatSession`, 지연 트레이싱)
축하합니다! 정규 코드, 직접적인 LLM 호출, crew 기반 처리를 결합하여 포괄적인 가이드를 생성하는 첫 번째 CrewAI Flow를 성공적으로 구축하셨습니다. 이러한 기초적인 역량을 바탕으로 절차적 제어와 협업적 인텔리전스를 결합하여 복잡하고 다단계의 문제를 해결할 수 있는 점점 더 정교한 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.