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* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/* that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating pre-release leakage onto frozen release labels. External links to canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that always land on the current default version. Layout: - docs/edge/<lang>/* rolling source (you edit here) - docs/edge/enterprise-api.*.yaml - docs/v<X.Y.Z>/<lang>/* frozen, immutable snapshots - docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml - docs/images/ shared, append-only - docs/docs.json nav + redirects URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page redirects) so destinations always resolve to the current default without depending on a second redirect hop. Release flow integration (devtools release): - New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the snapshot, inserts the version into every language block in docs.json, and refreshes all redirect destinations. - _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z> — the title prefix the new CI guard reads. - The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the enterprise release as before; no new PRs are added. - Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix. - docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge and never accidentally touch a frozen snapshot. Migration scripts (one-shot): - scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16 historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot reads its own enterprise-api YAML rather than the live one. - scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json: rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects. - scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g. retroactively snapshotting a forgotten release). CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml): - Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by devtools release or the manual wrapper) may modify them. - Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a single image directory. Deleting or renaming an image breaks every historical snapshot that still references it. Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical rendering fidelity and validates the new append-only rule retroactively. Tests: - lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid inputs. Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales). AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model; RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution section links to both. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com> * style: resolve linter issues --------- Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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title: "Crew 훈련"
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description: "CrewAI AMP 플랫폼에서 직접 배포된 Crew를 훈련하여 시간이 지남에 따라 에이전트 성능을 개선하세요"
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icon: "dumbbell"
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mode: "wide"
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훈련을 통해 CrewAI AMP의 **Training** 탭에서 직접 반복 훈련 세션을 실행하여 Crew 성능을 개선할 수 있습니다. 플랫폼은 **자동 훈련 모드**를 사용합니다 — 반복 프로세스를 자동으로 처리하며, 반복마다 대화형 피드백이 필요한 CLI 훈련과는 다릅니다.
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훈련이 완료되면 CrewAI는 에이전트 출력을 평가하고 각 에이전트에 대한 실행 가능한 제안으로 피드백을 통합합니다. 이러한 제안은 향후 Crew 실행에 적용되어 출력 품질을 개선합니다.
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<Tip>
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CrewAI 훈련이 내부적으로 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 내용은 [훈련 개념](/ko/concepts/training) 페이지를 참조하세요.
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</Tip>
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## 사전 요구 사항
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<CardGroup cols={2}>
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<Card title="활성 배포" icon="rocket">
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**Ready** 상태의 활성 배포(Crew 유형)가 있는 CrewAI AMP 계정이 필요합니다.
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</Card>
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<Card title="실행 권한" icon="key">
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훈련하려는 배포에 대한 실행 권한이 계정에 있어야 합니다.
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</Card>
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</CardGroup>
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## Crew 훈련 방법
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<Steps>
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<Step title="Training 탭 열기">
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**Deployments**로 이동하여 배포를 클릭한 다음 **Training** 탭을 선택합니다.
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</Step>
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<Step title="훈련 이름 입력">
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**Training Name**을 입력합니다 — 이것은 훈련 결과를 저장하는 데 사용되는 `.pkl` 파일 이름이 됩니다. 예를 들어, "Expert Mode Training"은 `expert_mode_training.pkl`을 생성합니다.
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</Step>
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<Step title="Crew 입력값 작성">
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Crew의 입력 필드를 입력합니다. 이는 일반 kickoff에 제공하는 것과 동일한 입력값입니다 — Crew 구성에 따라 동적으로 로드됩니다.
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</Step>
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<Step title="훈련 시작">
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**Train Crew**를 클릭합니다. 프로세스가 실행되는 동안 버튼이 스피너와 함께 "Training..."으로 변경됩니다.
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내부적으로:
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- 배포에 대한 훈련 레코드가 생성됩니다
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- 플랫폼이 배포의 자동 훈련 엔드포인트를 호출합니다
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- Crew가 자동으로 반복을 실행합니다 — 수동 피드백이 필요하지 않습니다
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</Step>
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<Step title="진행 상황 모니터링">
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**Current Training Status** 패널에 다음이 표시됩니다:
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- **Status** — 훈련 실행의 현재 상태
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- **Nº Iterations** — 구성된 훈련 반복 횟수
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- **Filename** — 생성 중인 `.pkl` 파일
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- **Started At** — 훈련 시작 시간
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- **Training Inputs** — 제공한 입력값
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</Step>
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</Steps>
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## 훈련 결과 이해
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훈련이 완료되면 다음 정보가 포함된 에이전트별 결과 카드가 표시됩니다:
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- **Agent Role** — Crew에서 에이전트의 이름/역할
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- **Final Quality** — 에이전트 출력 품질을 평가하는 0~10점 점수
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- **Final Summary** — 훈련 중 에이전트 성능 요약
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- **Suggestions** — 에이전트 동작 개선을 위한 실행 가능한 권장 사항
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### 제안 편집
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모든 에이전트의 제안을 개선할 수 있습니다:
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<Steps>
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<Step title="Edit 클릭">
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에이전트의 결과 카드에서 제안 옆에 있는 **Edit** 버튼을 클릭합니다.
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</Step>
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<Step title="제안 수정">
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원하는 개선 사항을 더 잘 반영하도록 제안 텍스트를 업데이트합니다.
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</Step>
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<Step title="변경 사항 저장">
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**Save**를 클릭합니다. 편집된 제안이 배포에 다시 동기화되고 이후 모든 실행에 사용됩니다.
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</Step>
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</Steps>
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## 훈련 데이터 사용
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Crew에 훈련 결과를 적용하려면:
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1. 완료된 훈련 세션에서 **Training Filename**(`.pkl` 파일)을 확인합니다.
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2. 배포의 kickoff 또는 실행 구성에서 이 파일 이름을 지정합니다.
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3. Crew가 자동으로 훈련 파일을 로드하고 저장된 제안을 각 에이전트에 적용합니다.
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이는 에이전트가 이후 모든 실행에서 훈련 중에 생성된 피드백의 혜택을 받는다는 것을 의미합니다.
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## 이전 훈련
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Training 탭 하단에는 배포에 대한 **모든 과거 훈련 세션 기록**이 표시됩니다. 이전 훈련 실행을 검토하거나 결과를 비교하거나 사용할 다른 훈련 파일을 선택하는 데 사용합니다.
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## 오류 처리
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훈련 실행이 실패하면 상태 패널에 무엇이 잘못되었는지 설명하는 메시지와 함께 오류 상태가 표시됩니다.
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훈련 실패의 일반적인 원인:
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- **배포 런타임이 업데이트되지 않음** — 배포가 최신 버전을 실행하고 있는지 확인하세요
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- **Crew 실행 오류** — Crew의 작업 로직 또는 에이전트 구성 내 문제
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- **네트워크 문제** — 플랫폼과 배포 간의 연결 문제
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## 제한 사항
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<Info>
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훈련 워크플로를 계획할 때 다음 제약 사항을 염두에 두세요:
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- **배포당 한 번에 하나의 활성 훈련** — 다른 훈련을 시작하기 전에 현재 실행이 완료될 때까지 기다리세요
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- **자동 훈련 모드만** — 플랫폼은 CLI처럼 반복당 대화형 피드백을 지원하지 않습니다
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- **훈련 데이터는 배포별** — 훈련 결과는 특정 배포 인스턴스 및 버전에 연결됩니다
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</Info>
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## 관련 리소스
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<CardGroup cols={3}>
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<Card title="훈련 개념" icon="book" href="/ko/concepts/training">
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CrewAI 훈련이 내부적으로 어떻게 작동하는지 알아보세요.
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</Card>
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<Card title="Crew 시작" icon="play" href="/ko/enterprise/guides/kickoff-crew">
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AMP 플랫폼에서 배포된 Crew를 실행하세요.
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</Card>
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<Card title="AMP에 배포" icon="cloud-arrow-up" href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp">
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Crew를 배포하고 훈련 준비를 완료하세요.
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</Card>
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</CardGroup>
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