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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: 소개
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description: 함께 협력하여 복잡한 작업을 해결하는 AI agent 팀 구축
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icon: handshake
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mode: "wide"
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# CrewAI란 무엇인가?
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**CrewAI는 자율 AI agent를 조직하고 복잡한 workflow를 구축하기 위한 최고의 오픈 소스 프레임워크입니다.**
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**Crews**의 협업 지능과 **Flows**의 정밀한 제어를 결합하여 개발자가 프로덕션 수준의 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.
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- **[CrewAI Flows](/ko/guides/flows/first-flow)**: AI 애플리케이션의 중추(Backbone)입니다. Flows를 사용하면 상태를 관리하고 실행을 제어하는 구조화된 이벤트 기반 workflow를 만들 수 있습니다. AI agent가 작업할 수 있는 기반을 제공합니다.
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- **[CrewAI Crews](/ko/guides/crews/first-crew)**: Flow 내의 작업 단위입니다. Crews는 Flow가 위임한 특정 작업을 해결하기 위해 협력하는 자율 agent 팀입니다.
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10만 명이 넘는 개발자가 커뮤니티 과정을 통해 인증을 받았으며, CrewAI는 기업용 AI 자동화의 표준입니다.
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## CrewAI 아키텍처
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CrewAI의 아키텍처는 자율성과 제어의 균형을 맞추도록 설계되었습니다.
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### 1. Flows: 중추 (Backbone)
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<Note>
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Flow를 애플리케이션의 "관리자" 또는 "프로세스 정의"라고 생각하세요. 단계, 로직, 그리고 시스템 내에서 데이터가 이동하는 방식을 정의합니다.
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</Note>
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<Frame caption="CrewAI Framework Overview">
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<img src="/images/flows.png" alt="CrewAI Framework Overview" />
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</Frame>
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Flows의 기능:
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- **상태 관리**: 단계 및 실행 전반에 걸쳐 데이터를 유지합니다.
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- **이벤트 기반 실행**: 이벤트 또는 외부 입력을 기반으로 작업을 트리거합니다.
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- **제어 흐름**: 조건부 로직, 반복문, 분기를 사용합니다.
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### 2. Crews: 지능 (Intelligence)
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<Note>
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Crews는 힘든 일을 처리하는 "팀"입니다. Flow 내에서 창의성과 협업이 필요한 복잡한 문제를 해결하기 위해 Crew를 트리거할 수 있습니다.
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</Note>
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<Frame caption="CrewAI Framework Overview">
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<img src="/images/crews.png" alt="CrewAI Framework Overview" />
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</Frame>
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Crews의 기능:
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- **역할 수행 Agent**: 특정 목표와 도구를 가진 전문 agent입니다.
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- **자율 협업**: agent들이 협력하여 작업을 해결합니다.
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- **작업 위임**: agent의 능력에 따라 작업이 할당되고 실행됩니다.
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## 전체 작동 방식
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1. **Flow**가 이벤트를 트리거하거나 프로세스를 시작합니다.
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2. **Flow**가 상태를 관리하고 다음에 무엇을 할지 결정합니다.
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3. **Flow**가 복잡한 작업을 **Crew**에게 위임합니다.
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4. **Crew**의 agent들이 협력하여 작업을 완료합니다.
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5. **Crew**가 결과를 **Flow**에 반환합니다.
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6. **Flow**가 결과를 바탕으로 실행을 계속합니다.
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## 주요 기능
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<CardGroup cols={2}>
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<Card title="프로덕션 등급 Flows" icon="arrow-progress">
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장기 실행 프로세스와 복잡한 로직을 처리할 수 있는 신뢰할 수 있고 상태를 유지하는 workflow를 구축합니다.
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</Card>
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<Card title="자율 Crews" icon="users">
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높은 수준의 목표를 달성하기 위해 계획하고, 실행하고, 협력할 수 있는 agent 팀을 배포합니다.
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</Card>
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<Card title="유연한 도구" icon="screwdriver-wrench">
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agent를 모든 API, 데이터베이스 또는 로컬 도구에 연결합니다.
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</Card>
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<Card title="엔터프라이즈 보안" icon="lock">
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엔터프라이즈 배포를 위한 보안 및 규정 준수를 고려하여 설계되었습니다.
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</Card>
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</CardGroup>
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## Crews vs Flows 사용 시기
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**짧은 답변: 둘 다 사용하세요.**
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모든 프로덕션 애플리케이션의 경우, **Flow로 시작하세요**.
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- 애플리케이션의 전체 구조, 상태, 로직을 정의하려면 **Flow를 사용하세요**.
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- 자율성이 필요한 특정하고 복잡한 작업을 수행하기 위해 agent 팀이 필요할 때 Flow 단계 내에서 **Crew를 사용하세요**.
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| 사용 사례 | 아키텍처 |
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| :--- | :--- |
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| **간단한 자동화** | Python 작업이 포함된 단일 Flow |
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| **복잡한 연구** | 상태를 관리하는 Flow -> 연구를 수행하는 Crew |
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| **애플리케이션 백엔드** | API 요청을 처리하는 Flow -> 콘텐츠를 생성하는 Crew -> DB에 저장하는 Flow |
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## CrewAI를 선택해야 하는 이유?
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- 🧠 **자율적 운영**: agent가 자신의 역할과 사용 가능한 도구를 바탕으로 지능적인 결정을 내립니다
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- 📝 **자연스러운 상호작용**: agent가 인간 팀원처럼 소통하고 협업합니다
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- 🛠️ **확장 가능한 설계**: 새로운 도구, 역할, 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다
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- 🚀 **프로덕션 준비 완료**: 실제 환경에서의 신뢰성과 확장성을 고려하여 구축되었습니다
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- 🔒 **보안 중심**: 엔터프라이즈 보안 요구 사항을 고려하여 설계되었습니다
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- 💰 **비용 효율적**: 토큰 사용량과 API 호출을 최소화하도록 최적화되었습니다
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## 지금 바로 빌드를 시작해보세요!
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<CardGroup cols={2}>
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<Card
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title="첫 번째 Flow 만들기"
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icon="diagram-project"
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href="/ko/guides/flows/first-flow"
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>
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실행을 정밀하게 제어할 수 있는 구조화된, 이벤트 기반 workflow를 만드는 방법을 배워보세요.
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</Card>
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<Card
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title="첫 번째 Crew 만들기"
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icon="users-gear"
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href="/ko/guides/crews/first-crew"
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>
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복잡한 문제를 함께 해결하는 협업 AI 팀을 단계별로 만드는 튜토리얼입니다.
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</Card>
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</CardGroup>
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<CardGroup cols={3}>
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<Card
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title="CrewAI 설치하기"
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icon="wrench"
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href="/ko/installation"
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>
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개발 환경에서 CrewAI를 시작하세요.
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</Card>
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<Card
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title="빠른 시작"
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icon="bolt"
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href="ko/quickstart"
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빠른 시작 가이드를 따라 첫 번째 CrewAI agent를 만들고 직접 경험해 보세요.
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</Card>
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<Card
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title="커뮤니티 가입하기"
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icon="comments"
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href="https://community.crewai.com"
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다른 개발자와 소통하며, 도움을 받고 CrewAI 경험을 공유해보세요.
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</Card>
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</CardGroup>
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