crewAI/docs/edge/ko/guides/crews/first-crew.mdx

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title: 첫 번째 Crew 만들기
description: JSON-first crew 설정으로 협업 AI 팀을 만드는 단계별 튜토리얼입니다.
icon: users-gear
mode: "wide"
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## 리서치 Crew 만들기

이 가이드에서는 두 에이전트가 주제를 조사하고 markdown 보고서를 작성하는 crew를 만듭니다. 새 crew 프로젝트는 JSON-first입니다. 에이전트는 `agents/*.jsonc`, 태스크와 crew 설정은 `crew.jsonc`에 두며, `crewai run`이 이 정의를 직접 로드합니다.

### 준비 사항

1. [설치 가이드](/ko/installation)에 따라 CrewAI 설치
2. [LLM 설정](/ko/concepts/llms#setting-up-your-llm)에 따라 모델 API 키 설정
3. 웹 검색을 사용할 경우 [Serper.dev](https://serper.dev/) API 키 준비

## 1단계: 새 Crew 만들기

```bash
crewai create crew research_crew
cd research_crew
```

생성되는 구조:

```text
research_crew/
├── .gitignore
├── .env
├── agents/
│   └── researcher.jsonc
├── crew.jsonc
├── knowledge/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── skills/
└── tools/
```

<Tip>
`crew.py`, `config/agents.yaml`, `config/tasks.yaml`을 쓰는 기존 레이아웃이 필요하면 `crewai create crew research_crew --classic`을 사용하세요.
</Tip>

## 2단계: 에이전트 정의

생성된 `agents/researcher.jsonc` 파일을 교체하고 `agents/analyst.jsonc`를 추가합니다. 파일 이름이 `crew.jsonc`에서 참조하는 에이전트 이름입니다.

```jsonc agents/researcher.jsonc
{
  "role": "Senior Research Specialist for {topic}",
  "goal": "Find comprehensive and accurate information about {topic}, with a focus on recent developments and key insights.",
  "backstory": "You are an experienced research specialist who organizes complex information into clear, useful notes.",
  // 사용하는 모델로 바꾸세요. 예: "openai/gpt-4o".
  "llm": "provider/model-id",
  "tools": ["SerperDevTool"],
  "settings": {
    "verbose": true,
    "allow_delegation": false
  }
}
```

```jsonc agents/analyst.jsonc
{
  "role": "Report Analyst for {topic}",
  "goal": "Turn research findings into a clear, well-structured report.",
  "backstory": "You are a careful analyst with strong technical writing skills and a talent for extracting useful insights.",
  // 사용하는 모델로 바꾸세요. 예: "openai/gpt-4o".
  "llm": "provider/model-id",
  "settings": {
    "verbose": true,
    "allow_delegation": false
  }
}
```

`provider/model-id`를 `openai/gpt-4o`, `anthropic/claude-sonnet-4-6`, `gemini/gemini-2.0-flash-001` 같은 모델로 바꾸세요.

## 3단계: 태스크와 Crew 설정

`crew.jsonc`를 다음으로 교체합니다:

```jsonc crew.jsonc
{
  "name": "Research Crew",
  "agents": ["researcher", "analyst"],
  "tasks": [
    {
      "name": "research_task",
      "description": "Conduct thorough research on {topic}. Focus on key concepts, recent developments, major challenges, notable applications, and future outlook.",
      "expected_output": "A comprehensive research document with organized sections, specific facts, and useful examples about {topic}.",
      "agent": "researcher"
    },
    {
      "name": "analysis_task",
      "description": "Analyze the research findings and create a polished report on {topic}. Include an executive summary, key insights, trend analysis, and recommendations.",
      "expected_output": "A professional markdown report with clear headings, a concise summary, main findings, and recommendations.",
      "agent": "analyst",
      "context": ["research_task"],
      "output_file": "output/report.md",
      "markdown": true
    }
  ],
  "process": "sequential",
  "verbose": true,
  "memory": true,
  "inputs": {
    "topic": "Artificial Intelligence in Healthcare"
  }
}
```

`context`는 이전 태스크 이름을 가리키므로 analyst가 research 태스크 출력을 받습니다. `inputs`는 `{topic}`의 기본값을 제공합니다. 기본값이 없으면 `crewai run`이 실행 중에 물어봅니다.

## 4단계: 환경 변수 설정

`.env`를 편집합니다:

```sh
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
# 모델 제공자 API 키도 추가하세요.
```

## 5단계: 설치 및 실행

```bash
crewai install
crewai run
```

실행이 끝나면 `output/report.md`를 확인하세요.

<Warning>
신뢰하는 출처의 JSON crew 프로젝트만 실행하세요. `custom:<name>` 도구와 `{"python": "module.attribute"}` 참조는 crew 로드 시 로컬 Python 코드를 실행합니다.
</Warning>

<Check>
주제를 조사하고 보고서를 작성하는 JSON-first crew를 만들었습니다.
</Check>