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title: Checkpointing
description: 실행 상태를 자동으로 저장하여 크루, 플로우, 에이전트가 실패 후 재개할 수 있습니다.
icon: floppy-disk
mode: "wide"
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<Warning>
체크포인팅은 초기 릴리스 단계입니다. API는 향후 버전에서 변경될 수 있습니다.
</Warning>

## 개요

체크포인팅은 실행 중 자동으로 실행 상태를 저장합니다. 크루, 플로우 또는 에이전트가 실행 도중 실패하면 마지막 체크포인트에서 복원하여 이미 완료된 작업을 다시 실행하지 않고 재개할 수 있습니다.

## 빠른 시작

```python
from crewai import Crew, CheckpointConfig

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    checkpoint=True,  # 기본값 사용: ./.checkpoints, task_completed 이벤트
)
result = crew.kickoff()
```

각 태스크가 완료된 후 `./.checkpoints/`에 체크포인트 파일이 기록됩니다.

## 설정

`CheckpointConfig`를 사용하여 세부 설정을 제어합니다:

```python
from crewai import Crew, CheckpointConfig

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    checkpoint=CheckpointConfig(
        directory="./my_checkpoints",
        on_events=["task_completed", "crew_kickoff_completed"],
        max_checkpoints=5,
    ),
)
```

### CheckpointConfig 필드

| 필드 | 타입 | 기본값 | 설명 |
|:-----|:-----|:-------|:-----|
| `directory` | `str` | `"./.checkpoints"` | 체크포인트 파일 경로 |
| `on_events` | `list[str]` | `["task_completed"]` | 체크포인트를 트리거하는 이벤트 타입 |
| `provider` | `BaseProvider` | `JsonProvider()` | 스토리지 백엔드 |
| `max_checkpoints` | `int \| None` | `None` | 보관할 최대 파일 수; 오래된 것부터 삭제 |

### 상속 및 옵트아웃

Crew, Flow, Agent의 `checkpoint` 필드는 `CheckpointConfig`, `True`, `False`, `None`을 받습니다:

| 값 | 동작 |
|:---|:-----|
| `None` (기본값) | 부모에서 상속. 에이전트는 크루의 설정을 상속합니다. |
| `True` | 기본값으로 활성화. |
| `False` | 명시적 옵트아웃. 부모 상속을 중단합니다. |
| `CheckpointConfig(...)` | 사용자 정의 설정. |

```python
crew = Crew(
    agents=[
        Agent(role="Researcher", ...),                  # 크루의 checkpoint 상속
        Agent(role="Writer", ..., checkpoint=False),     # 옵트아웃, 체크포인트 없음
    ],
    tasks=[...],
    checkpoint=True,
)
```

## 체크포인트에서 재개

```python
# 복원 및 재개
crew = Crew.from_checkpoint("./my_checkpoints/20260407T120000_abc123.json")
result = crew.kickoff()  # 마지막으로 완료된 태스크부터 재개
```

복원된 크루는 이미 완료된 태스크를 건너뛰고 첫 번째 미완료 태스크부터 재개합니다.

## Crew, Flow, Agent에서 사용 가능

### Crew

```python
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task, review_task],
    checkpoint=CheckpointConfig(directory="./crew_cp"),
)
```

기본 트리거: `task_completed` (완료된 태스크당 하나의 체크포인트).

### Flow

```python
from crewai.flow.flow import Flow, start, listen
from crewai import CheckpointConfig

class MyFlow(Flow):
    @start()
    def step_one(self):
        return "data"

    @listen(step_one)
    def step_two(self, data):
        return process(data)

flow = MyFlow(
    checkpoint=CheckpointConfig(
        directory="./flow_cp",
        on_events=["method_execution_finished"],
    ),
)
result = flow.kickoff()

# 재개
flow = MyFlow.from_checkpoint("./flow_cp/20260407T120000_abc123.json")
result = flow.kickoff()
```

### Agent

```python
agent = Agent(
    role="Researcher",
    goal="Research topics",
    backstory="Expert researcher",
    checkpoint=CheckpointConfig(
        directory="./agent_cp",
        on_events=["lite_agent_execution_completed"],
    ),
)
result = agent.kickoff(messages=[{"role": "user", "content": "Research AI trends"}])
```

## 이벤트 타입

`on_events` 필드는 이벤트 타입 문자열의 조합을 받습니다. 일반적인 선택:

| 사용 사례 | 이벤트 |
|:----------|:-------|
| 각 태스크 완료 후 (Crew) | `["task_completed"]` |
| 각 플로우 메서드 완료 후 | `["method_execution_finished"]` |
| 에이전트 실행 완료 후 | `["agent_execution_completed"]`, `["lite_agent_execution_completed"]` |
| 크루 완료 시에만 | `["crew_kickoff_completed"]` |
| 모든 LLM 호출 후 | `["llm_call_completed"]` |
| 모든 이벤트 | `["*"]` |

<Warning>
`["*"]` 또는 `llm_call_completed`와 같은 고빈도 이벤트를 사용하면 많은 체크포인트 파일이 생성되어 성능에 영향을 줄 수 있습니다. `max_checkpoints`를 사용하여 디스크 사용량을 제한하세요.
</Warning>

## 수동 체크포인팅

완전한 제어를 위해 자체 이벤트 핸들러를 등록하고 `state.checkpoint()`를 직접 호출할 수 있습니다:

```python
from crewai.events.event_bus import crewai_event_bus
from crewai.events.types.llm_events import LLMCallCompletedEvent

# 동기 핸들러
@crewai_event_bus.on(LLMCallCompletedEvent)
def on_llm_done(source, event, state):
    path = state.checkpoint("./my_checkpoints")
    print(f"체크포인트 저장: {path}")

# 비동기 핸들러
@crewai_event_bus.on(LLMCallCompletedEvent)
async def on_llm_done_async(source, event, state):
    path = await state.acheckpoint("./my_checkpoints")
    print(f"체크포인트 저장: {path}")
```

`state` 인수는 핸들러가 3개의 매개변수를 받을 때 이벤트 버스가 자동으로 전달하는 `RuntimeState`입니다. [Event Listeners](/ko/concepts/event-listener) 문서에 나열된 모든 이벤트 타입에 핸들러를 등록할 수 있습니다.

체크포인팅은 best-effort입니다: 체크포인트 기록이 실패하면 오류가 로그에 기록되지만 실행은 중단 없이 계속됩니다.
