andre/crewAI
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crewAI/docs/edge/ko/learn/overview.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

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Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

159 lines
7.5 KiB
Plaintext
Raw Blame History

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title: "개요"
description: "포괄적인 가이드와 튜토리얼을 통해 CrewAI 애플리케이션을 빌드하고, 맞춤화하며, 최적화하는 방법을 알아보세요."
icon: "face-smile"
mode: "wide"
---
## CrewAI 배우기
이 섹션은 CrewAI를 마스터하는 데 도움이 되는 종합적인 가이드와 튜토리얼을 제공합니다. 기본 개념부터 고급 기술까지 다루며, 이제 막 시작하는 분이든 기존 구현을 최적화하려는 분이든, 이 자료들은 강력한 AI 에이전트 워크플로우를 구축하는 모든 측면을 안내해 드립니다.
## 시작하기 안내
### 핵심 개념
<CardGroup cols={2}>
<Card title="순차적 프로세스" icon="list-ol" href="/ko/learn/sequential-process">
구조화된 워크플로우를 위해 작업을 순차적으로 실행하는 방법을 학습합니다.
</Card>
<Card title="계층적 프로세스" icon="sitemap" href="/ko/learn/hierarchical-process">
매니저 에이전트가 워크플로우를 감독하며 계층적으로 작업을 실행합니다.
</Card>
<Card title="조건부 작업" icon="code-branch" href="/ko/learn/conditional-tasks">
결과에 따라 조건부로 작업을 실행하여 동적인 워크플로우를 만듭니다.
</Card>
<Card title="비동기 시작" icon="bolt" href="/ko/learn/kickoff-async">
향상된 성능과 동시성을 위해 crew를 비동기로 실행합니다.
</Card>
</CardGroup>
### 에이전트 개발
<CardGroup cols={2}>
<Card title="에이전트 커스터마이징" icon="user-gear" href="/ko/learn/customizing-agents">
에이전트의 동작 방식, 역할, 역량을 커스터마이즈하는 방법을 배워보세요.
</Card>
<Card title="에이전트 코딩" icon="code" href="/ko/learn/coding-agents">
코드 작성, 실행, 디버깅을 자동으로 수행할 수 있는 에이전트를 구축하세요.
</Card>
<Card title="멀티모달 에이전트" icon="images" href="/ko/learn/multimodal-agents">
텍스트, 이미지, 기타 미디어 유형을 처리할 수 있는 에이전트를 만들어보세요.
</Card>
<Card title="커스텀 매니저 에이전트" icon="user-tie" href="/ko/learn/custom-manager-agent">
복잡한 계층적 워크플로우를 위한 커스텀 매니저 에이전트를 구현하세요.
</Card>
</CardGroup>
## 고급 기능
### 워크플로 제어
<CardGroup cols={2}>
<Card title="Human in the Loop" icon="user-check" href="/ko/learn/human-in-the-loop">
에이전트 워크플로에 인간의 감독과 개입을 통합하세요.
</Card>
<Card title="Human Input on Execution" icon="hand-paper" href="/ko/learn/human-input-on-execution">
작업 실행 중에 인간의 입력을 허용하여 동적인 의사결정을 지원합니다.
</Card>
<Card title="Replay Tasks" icon="rotate-left" href="/ko/learn/replay-tasks-from-latest-crew-kickoff">
이전 crew 실행으로부터 작업을 다시 실행하고 재개하세요.
</Card>
<Card title="Kickoff for Each" icon="repeat" href="/ko/learn/kickoff-for-each">
서로 다른 입력으로 crew를 효율적으로 여러 번 실행하세요.
</Card>
</CardGroup>
### 맞춤화 및 통합
<CardGroup cols={2}>
<Card title="커스텀 LLM" icon="brain" href="/ko/learn/custom-llm">
CrewAI와 커스텀 언어 모델 및 공급자를 통합하세요.
</Card>
<Card title="LLM 연결" icon="link" href="/ko/learn/llm-connections">
다양한 LLM 공급자에 대한 연결을 구성하고 관리하세요.
</Card>
<Card title="커스텀 도구 생성" icon="wrench" href="/ko/learn/create-custom-tools">
에이전트의 기능을 확장할 수 있는 커스텀 도구를 빌드하세요.
</Card>
<Card title="주석 사용하기" icon="at" href="/ko/learn/using-annotations">
더 깔끔하고 유지 관리하기 쉬운 코드를 위해 Python 주석을 사용하세요.
</Card>
</CardGroup>
## 특수화된 애플리케이션
### 콘텐츠 & 미디어
<CardGroup cols={2}>
<Card title="DALL-E 이미지 생성" icon="image" href="/ko/learn/dalle-image-generation">
에이전트와의 DALL-E 통합을 사용하여 이미지를 생성하세요.
</Card>
<Card title="내 에이전트 가져오기" icon="user-plus" href="/ko/learn/bring-your-own-agent">
기존 에이전트와 모델을 CrewAI 워크플로우에 통합하세요.
</Card>
</CardGroup>
### 도구 관리
<CardGroup cols={2}>
<Card title="도구 출력을 결과로 강제" icon="hammer" href="/ko/learn/force-tool-output-as-result">
도구를 구성하여 출력값을 작업 결과로 직접 반환하도록 합니다.
</Card>
</CardGroup>
## 학습 경로 추천
### 초보자를 위한 안내
1. 기본 워크플로 실행을 이해하려면 **Sequential Process**로 시작하세요.
2. 효과적인 에이전트 구성을 만들기 위해 **Customizing Agents**를 학습하세요.
3. 기능 확장을 위해 **Create Custom Tools**을(를) 탐색하세요.
4. 인터랙티브 워크플로를 위해 **Human in the Loop**을(를) 시도해 보세요.
### 중급 사용자를 위한 안내
1. 복잡한 다중 에이전트 시스템을 위해 **계층적 프로세스** 마스터하기
2. 동적 워크플로우를 위해 **조건부 태스크** 구현하기
3. 성능 최적화를 위해 **비동기 시작** 사용하기
4. 특화된 모델을 위해 **커스텀 LLM** 통합하기
### 고급 사용자용
1. 복잡한 미디어 처리를 위한 **멀티모달 에이전트** 빌드
2. 정교한 오케스트레이션을 위한 **커스텀 매니저 에이전트** 생성
3. 하이브리드 시스템을 위한 **BYOA(Bring Your Own Agent)** 구현
4. 견고한 오류 복구를 위한 **리플레이 태스크** 사용
## 모범 사례
### 개발
- **간단하게 시작하세요**: 복잡성을 추가하기 전에 기본적인 순차 워크플로우부터 시작하세요
- **점진적으로 테스트하세요**: 더 큰 시스템에 통합하기 전에 각 구성 요소를 테스트하세요
- **애노테이션 사용**: 더 깔끔하고 유지보수가 쉬운 코드를 위해 Python 애노테이션을 활용하세요
- **커스텀 도구**: 다양한 agent에서 공유할 수 있는 재사용 가능한 도구를 만드세요
### 운영 환경
- **오류 처리**: 강력한 오류 처리 및 복구 메커니즘 구현
- **성능**: 비동기 실행을 사용하고 더 나은 성능을 위해 LLM 호출 최적화
- **모니터링**: 에이전트 성능 추적을 위해 가시성 도구 통합
- **인간 감독**: 중요한 의사결정을 위한 인간 점검 지점 포함
### 최적화
- **리소스 관리**: 토큰 사용량과 API 비용을 모니터링하고 최적화합니다.
- **워크플로우 설계**: 불필요한 LLM 호출을 최소화하는 워크플로우를 설계합니다.
- **도구 효율성**: 최소한의 오버헤드로 최대 가치를 제공하는 효율적인 도구를 만듭니다.
- **반복적 개선**: 피드백과 메트릭을 활용하여 에이전트 성능을 지속적으로 개선합니다.
## 도움 받기
- **문서**: 각 가이드에는 자세한 예시와 설명이 포함되어 있습니다
- **커뮤니티**: 토론과 지원을 위해 [CrewAI 포럼](https://community.crewai.com)에 참여하세요
- **예제**: 완전한 작동 구현을 보려면 예제 섹션을 확인하세요
- **지원**: 기술 지원이 필요하면 [support@crewai.com](mailto:support@crewai.com)으로 문의하세요
현재 필요에 맞는 가이드부터 시작하고, 기본 사항에 익숙해지면 점차 더 고급 주제를 탐색해보세요.
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