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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 Studio 활성화"
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description: "CrewAI AOP에서 Crew Studio 활성화하기"
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icon: "comments"
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mode: "wide"
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<Tip>
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Crew Studio는 대화형 인터페이스를 통해 빠르게 Crew를 스캐폴딩하거나 구축할 수
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있는 강력한 **노코드/로우코드** 도구입니다.
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</Tip>
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## Crew Studio란?
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Crew Studio는 코드를 작성하지 않고도 AI agent crew를 생성할 수 있는 혁신적인 방법입니다.
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<Frame>
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</Frame>
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Crew Studio를 사용하면 다음과 같은 작업이 가능합니다:
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- Crew Assistant와 채팅하여 문제를 설명
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- agent 및 task를 자동으로 생성
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- 적절한 tool 선택
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- 필요한 입력값 구성
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- 커스터마이징을 위한 다운로드 가능한 코드 생성
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- CrewAI AMP 플랫폼에 직접 배포
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## 구성 단계
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Crew Studio를 사용하기 전에 LLM 연결을 구성해야 합니다:
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<Steps>
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<Step title="LLM 연결 설정">
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CrewAI AMP 대시보드의 **LLM Connections** 탭으로 이동하여 새 LLM 연결을 만듭니다.
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<Note>
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CrewAI에서 지원하는 원하는 LLM 공급자를 자유롭게 사용하실 수 있습니다.
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</Note>
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LLM 연결을 구성하세요:
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- `Connection Name`(예: `OpenAI`)을 입력하세요.
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- 모델 공급자를 선택하세요: `openai` 또는 `azure`
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- Studio에서 생성되는 Crews에 사용할 모델을 선택하세요.
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- 최소한 `gpt-4o`, `o1-mini`, `gpt-4o-mini`를 권장합니다.
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- API 키를 환경 변수로 추가하세요:
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- OpenAI의 경우: `OPENAI_API_KEY`에 API 키를 추가
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- Azure OpenAI의 경우: [이 글](https://blog.crewai.com/configuring-azure-openai-with-crewai-a-comprehensive-guide/)을 참고하여 구성
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- `Add Connection`을 클릭하여 구성을 저장하세요.
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<Frame>
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</Frame>
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</Step>
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<Step title="연결 추가 확인">
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설정이 완료되면 새 연결이 사용 가능한 연결 목록에 추가된 것을 볼 수 있습니다.
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<Frame>
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</Frame>
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</Step>
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<Step title="LLM 기본값 구성">
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메인 메뉴에서 **Settings → Defaults**로 이동하여 LLM 기본값을 구성하세요:
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- 에이전트 및 기타 구성 요소의 기본 모델을 선택하세요
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- Crew Studio의 기본 구성을 설정하세요
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변경 사항을 적용하려면 `Save Settings`를 클릭하세요.
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<Frame>
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</Frame>
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</Step>
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</Steps>
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## Crew Studio 사용하기
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LLM 연결과 기본 설정을 구성했다면 이제 Crew Studio 사용을 시작할 준비가 완료되었습니다!
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<Steps>
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<Step title="Studio 접속">
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CrewAI AMP 대시보드에서 **Studio** 섹션으로 이동하세요.
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</Step>
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<Step title="대화 시작">
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Crew Assistant와 대화를 시작하며 해결하고자 하는 문제를 설명하세요:
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```md
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I need a crew that can research the latest AI developments and create a summary report.
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```
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Crew Assistant는 귀하의 요구 사항을 더 잘 이해하기 위해 추가 질문을 할 것입니다.
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</Step>
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<Step title="생성된 crew 검토">
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생성된 crew 구성을 검토하세요. 구성에는 다음이 포함됩니다:
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- 에이전트 및 그들의 역할
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- 수행할 작업
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- 필요한 입력값
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- 사용할 도구
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이 단계에서 구성 내용을 세부적으로 수정할 수 있습니다.
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</Step>
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<Step title="배포 또는 다운로드">
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구성에 만족하면 다음을 수행할 수 있습니다:
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- 생성된 코드를 다운로드하여 로컬에서 커스터마이징
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- crew를 CrewAI AMP 플랫폼에 직접 배포
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- 구성을 수정하고 crew를 재생성
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</Step>
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<Step title="crew 테스트">
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배포 후 샘플 입력으로 crew를 테스트하여 기대한 대로 동작하는지 확인하세요.
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</Step>
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</Steps>
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<Tip>
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최상의 결과를 얻으려면 crew가 달성해야 할 목표를 명확하고 상세하게 설명하세요.
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원하는 입력값과 예상 결과를 설명에 포함시키는 것이 좋습니다.
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</Tip>
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## 예시 워크플로우
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다음은 Crew Studio를 사용하여 crew를 생성하는 일반적인 워크플로우입니다:
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<Steps>
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<Step title="문제 설명하기">
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먼저 문제를 설명하세요:
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```md
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I need a crew that can analyze financial news and provide investment recommendations
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```
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</Step>
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<Step title="질문에 답하기">
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crew assistant가 요구 사항을 구체화할 수 있도록 하는 추가 질문에 답변하세요.
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</Step>
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<Step title="계획 검토하기">
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생성된 crew 계획을 검토하세요. 여기에는 다음과 같은 항목이 포함될 수 있습니다:
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- 금융 뉴스를 수집하는 Research Agent
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- 데이터를 해석하는 Analysis Agent
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- 투자 조언을 제공하는 Recommendations Agent
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</Step>
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<Step title="승인 또는 수정">
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계획을 승인하거나 필요하다면 변경을 요청하세요.
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</Step>
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<Step title="다운로드 또는 배포">
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사용자화를 위해 코드를 다운로드하거나 플랫폼에 직접 배포하세요.
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</Step>
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<Step title="테스트 및 개선">
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샘플 입력으로 crew를 테스트하고 필요에 따라 개선하세요.
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</Step>
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</Steps>
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<Card
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title="도움이 필요하세요?"
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icon="headset"
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href="mailto:support@crewai.com"
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Crew Studio 또는 기타 CrewAI AMP 기능 지원이 필요하다면 지원팀에 문의하세요.
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</Card>
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