Files
crewAI/docs/v1.14.3/ko/learn/customizing-agents.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* 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>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

111 lines
8.4 KiB
Plaintext

---
title: 에이전트 맞춤화
description: CrewAI 프레임워크 내에서 특정 역할, 작업 및 고급 맞춤화를 위해 에이전트를 조정하는 종합 가이드입니다.
icon: user-pen
mode: "wide"
---
## 사용자 지정 가능 속성
효율적인 CrewAI 팀을 구성하려면 AI 에이전트를 프로젝트의 고유한 요구 사항에 맞게 동적으로 조정할 수 있어야 합니다. 이 섹션에서는 사용자 지정할 수 있는 기본 속성에 대해 다룹니다.
### 커스터마이징을 위한 주요 속성
| 속성 | 설명 |
|:-----------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **Role** | crew 내에서 에이전트의 직무를 지정합니다. 예: 'Analyst', 'Customer Service Rep' 등. |
| **Goal** | 에이전트의 목표를 정의하며, 이는 해당 role 및 crew의 전체 미션과 조화됩니다. |
| **Backstory** | 에이전트의 페르소나에 깊이를 더해, crew 내에서의 동기 부여와 참여도를 높입니다. |
| **Tools** *(선택 사항)* | 에이전트가 작업을 수행할 때 사용하는 기능이나 방법을 나타냅니다. 단순한 함수부터 복잡한 통합까지 포함될 수 있습니다. |
| **Cache** *(선택 사항)* | 에이전트가 tool 사용 시 캐시를 이용할지 여부를 결정합니다. |
| **Max RPM** | 분당 최대 요청 수(`max_rpm`)를 설정합니다. 외부 서비스에 제한 없는 요청을 원할 경우 `None`으로 설정할 수 있습니다. |
| **Verbose** *(선택 사항)* | 디버깅 및 최적화를 위한 상세 로그를 활성화하며, 실행 과정에 대한 인사이트를 제공합니다. |
| **Allow Delegation** *(선택 사항)* | 다른 에이전트로의 작업 위임을 제어합니다. 기본값은 `False`입니다. |
| **Max Iter** *(선택 사항)* | 무한 루프를 방지하기 위해 작업의 최대 반복 횟수(`max_iter`)를 제한합니다. 기본값은 25입니다. |
| **Max Execution Time** *(선택 사항)* | 에이전트가 작업을 완료하는 데 허용되는 최대 시간을 설정합니다. |
| **System Template** *(선택 사항)* | 에이전트의 시스템 형식을 정의합니다. |
| **Prompt Template** *(선택 사항)* | 에이전트의 프롬프트 형식을 정의합니다. |
| **Response Template** *(선택 사항)* | 에이전트의 응답 형식을 정의합니다. |
| **Use System Prompt** *(선택 사항)* | 작업 수행 중 에이전트가 system prompt를 사용할지 여부를 제어합니다. |
| **Respect Context Window** | 기본적으로 슬라이딩 context 윈도우를 활성화하여(context size를 유지) 설정합니다. |
| **Max Retry Limit** | 오류 발생 시 에이전트의 최대 재시도 횟수(`max_retry_limit`)를 설정합니다. |
## 고급 커스터마이징 옵션
기본 속성 외에도, CrewAI는 에이전트의 행동과 능력을 크게 향상시킬 수 있는 더 깊은 커스터마이징을 허용합니다.
### 언어 모델 커스터마이제이션
에이전트는 특정 언어 모델(`llm`)과 함수 호출 언어 모델(`function_calling_llm`)로 커스터마이즈할 수 있어, 처리 및 의사결정 능력을 고급 수준으로 제어할 수 있습니다.
`function_calling_llm`을 설정하면 기본 crew 함수 호출 언어 모델을 오버라이드할 수 있으므로, 더 높은 수준의 커스터마이제이션이 가능합니다.
## 성능 및 디버깅 설정
에이전트의 성능을 조정하고 운영을 모니터링하는 것은 효율적인 작업 수행을 위해 매우 중요합니다.
### 자세한 모드(Verbose Mode) 및 RPM 제한
- **자세한 모드(Verbose Mode)**: 에이전트의 동작을 자세히 기록하는 로깅을 활성화하여 디버깅과 최적화에 유용합니다. 특히, 에이전트 실행 프로세스에 대한 인사이트를 제공하여 성능 최적화에 도움이 됩니다.
- **RPM 제한**: 분당 최대 요청 수(`max_rpm`)를 설정합니다. 이 속성은 선택 사항이며, 제한이 필요 없을 경우 `None`으로 설정하면 외부 서비스에 무제한 쿼리를 허용할 수 있습니다.
### 작업 실행을 위한 최대 반복 횟수
`max_iter` 속성은 사용자가 하나의 작업에 대해 agent가 수행할 수 있는 최대 반복 횟수를 정의할 수 있게 하여, 무한 루프나 지나치게 긴 실행을 방지해줍니다.
기본값은 25로 설정되어 있어 철저함과 효율성 사이의 균형을 제공합니다. agent가 이 숫자에 가까워질 때, 최선의 답변을 제공하기 위해 노력하게 됩니다.
## 에이전트 및 도구 커스터마이징
에이전트는 초기화 시 속성과 도구를 정의하여 커스터마이징합니다. 도구는 에이전트의 기능에 매우 중요하며, 특정 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.
`tools` 속성은 에이전트가 사용할 수 있는 도구의 배열이어야 하며, 기본값으로는 빈 리스트로 초기화됩니다. 도구는 새로운 요구 사항에 맞추어 에이전트 초기화 이후에도 추가하거나 수정할 수 있습니다.
```shell
pip install 'crewai[tools]'
```
### 예시: 에이전트에 도구 할당하기
```python Code
import os
from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool
# Set API keys for tool initialization
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your Key"
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "Your Key"
# Initialize a search tool
search_tool = SerperDevTool()
# Initialize the agent with advanced options
agent = Agent(
role='Research Analyst',
goal='Provide up-to-date market analysis',
backstory='An expert analyst with a keen eye for market trends.',
tools=[search_tool],
memory=True, # Enable memory
verbose=True,
max_rpm=None, # No limit on requests per minute
max_iter=25, # Default value for maximum iterations
)
```
## 위임 및 자율성
에이전트가 작업을 위임하거나 질문을 할 수 있는 능력을 제어하는 것은 CrewAI 프레임워크 내에서 자율성과 협업 역학을 맞춤화하는 데 매우 중요합니다. 기본적으로
`allow_delegation` 속성은 이제 `False`로 설정되어 있어, 에이전트가 필요에 따라 도움을 요청하거나 작업을 위임하는 것이 비활성화됩니다. 이 기본 동작은 CrewAI 생태계 내에서 협동적 문제 해결과
효율성을 촉진하기 위해 변경될 수 있습니다. 필요할 경우, 특정 운영 요구 사항에 맞게 위임을 활성화할 수 있습니다.
### 예시: 에이전트에 대한 위임 비활성화
```python Code
agent = Agent(
role='Content Writer',
goal='Write engaging content on market trends',
backstory='A seasoned writer with expertise in market analysis.',
allow_delegation=True # Enabling delegation
)
```
## 결론
CrewAI에서 에이전트의 역할, 목표, 배경 이야기, 도구를 설정하고, 언어 모델 커스터마이징, 메모리, 성능 설정, 위임 선호도와 같은 고급 옵션을 함께 활용하면 복잡한 과제에 대응할 준비가 된 세밀하고 유능한 AI 팀을 구성할 수 있습니다.