crewAI/docs/v1.14.3/ko/quickstart.mdx

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title: 퀵스타트
description: 몇 분 안에 첫 CrewAI Flow를 만듭니다 — 오케스트레이션, 상태, 그리고 실제 보고서를 만드는 에이전트 crew까지.
icon: rocket
mode: "wide"
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### 영상: 코딩 에이전트 스킬을 활용한 CrewAI Agents & Flows 구축

코딩 에이전트 스킬(Claude Code, Codex 등)을 설치하여 CrewAI로 코딩 에이전트를 빠르게 시작하세요.

`npx skills add crewaiinc/skills` 명령어로 설치할 수 있습니다

<iframe src="https://www.loom.com/embed/befb9f68b81f42ad8112bfdd95a780af" frameborder="0" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen style={{width: "100%", height: "400px"}}></iframe>

이 가이드에서는 **Flow**를 만들어 연구 주제를 정하고, **에이전트 한 명으로 구성된 crew**(웹 검색을 쓰는 연구원)를 실행한 뒤, 디스크에 **Markdown 보고서**를 남깁니다. Flow는 프로덕션 앱을 구성하는 권장 방식으로, **상태**와 **실행 순서**를 담당하고 **에이전트**는 crew 단계 안에서 실제 작업을 수행합니다.

CrewAI를 아직 설치하지 않았다면 먼저 [설치 가이드](/ko/installation)를 따르세요.

## 사전 요건

- Python 환경과 CrewAI CLI([설치](/ko/installation) 참고)
- 올바른 API 키로 설정한 LLM — [LLM](/ko/concepts/llms#setting-up-your-llm) 참고
- 이 튜토리얼의 웹 검색용 [Serper.dev](https://serper.dev/) API 키(`SERPER_API_KEY`)

## 첫 번째 Flow 만들기

<Steps>
  <Step title="Flow 프로젝트 생성">
  터미널에서 Flow 프로젝트를 생성합니다(폴더 이름은 밑줄 형식입니다. 예: `latest_ai_flow`).

    <CodeGroup>
      ```shell Terminal
      crewai create flow latest-ai-flow
      cd latest_ai_flow
      ```
    </CodeGroup>

  이렇게 하면 `src/latest_ai_flow/` 아래에 Flow 앱이 만들어지고, 다음 단계에서 **단일 에이전트** 연구 crew로 바꿀 시작용 crew가 `crews/content_crew/`에 포함됩니다.
  </Step>

  <Step title="`agents.yaml`에 에이전트 하나 설정">
  `src/latest_ai_flow/crews/content_crew/config/agents.yaml` 내용을 한 명의 연구원만 남기도록 바꿉니다. `{topic}` 같은 변수는 `crew.kickoff(inputs=...)`로 채워집니다.

    ```yaml agents.yaml
    # src/latest_ai_flow/crews/content_crew/config/agents.yaml
    researcher:
      role: >
        {topic} 시니어 데이터 리서처
      goal: >
        {topic} 분야의 최신 동향을 파악한다
      backstory: >
        당신은 {topic}의 최신 흐름을 찾아내는 데 능숙한 연구원입니다.
        가장 관련성 높은 정보를 찾아 명확하게 전달합니다.
    ```

  </Step>

  <Step title="`tasks.yaml`에 작업 하나 설정">
    ```yaml tasks.yaml
    # src/latest_ai_flow/crews/content_crew/config/tasks.yaml
    research_task:
      description: >
        {topic}에 대해 철저히 조사하세요. 웹 검색으로 최신이고 신뢰할 수 있는 정보를 찾으세요.
        현재 연도는 2026년입니다.
      expected_output: >
        마크다운 보고서로, 주요 트렌드·주목할 도구나 기업·시사점 등으로 섹션을 나누세요.
        분량은 약 800~1200단어. 문서 전체를 코드 펜스로 감싸지 마세요.
      agent: researcher
      output_file: output/report.md
    ```

  </Step>

  <Step title="crew 클래스 연결 (`content_crew.py`)">
  생성된 crew가 YAML을 읽고 연구원에게 `SerperDevTool`을 붙이도록 합니다.

    ```python content_crew.py
    # src/latest_ai_flow/crews/content_crew/content_crew.py
    from typing import List

    from crewai import Agent, Crew, Process, Task
    from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
    from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
    from crewai_tools import SerperDevTool


    @CrewBase
    class ResearchCrew:
      """Flow 안에서 사용하는 단일 에이전트 연구 crew."""

      agents: List[BaseAgent]
      tasks: List[Task]

      agents_config = "config/agents.yaml"
      tasks_config = "config/tasks.yaml"

      @agent
      def researcher(self) -> Agent:
        return Agent(
          config=self.agents_config["researcher"],  # type: ignore[index]
          verbose=True,
          tools=[SerperDevTool()],
        )

      @task
      def research_task(self) -> Task:
        return Task(
          config=self.tasks_config["research_task"],  # type: ignore[index]
        )

      @crew
      def crew(self) -> Crew:
        return Crew(
          agents=self.agents,
          tasks=self.tasks,
          process=Process.sequential,
          verbose=True,
        )
    ```

  </Step>

  <Step title="`main.py`에서 Flow 정의">
  crew를 Flow에 연결합니다: `@start()` 단계에서 주제를 **상태**에 넣고, `@listen` 단계에서 crew를 실행합니다. 작업의 `output_file`은 그대로 `output/report.md`에 씁니다.

    ```python main.py
    # src/latest_ai_flow/main.py
    from pydantic import BaseModel

    from crewai.flow import Flow, listen, start

    from latest_ai_flow.crews.content_crew.content_crew import ResearchCrew


    class ResearchFlowState(BaseModel):
      topic: str = ""
      report: str = ""


    class LatestAiFlow(Flow[ResearchFlowState]):
      @start()
      def prepare_topic(self, crewai_trigger_payload: dict | None = None):
        if crewai_trigger_payload:
          self.state.topic = crewai_trigger_payload.get("topic", "AI Agents")
        else:
          self.state.topic = "AI Agents"
        print(f"주제: {self.state.topic}")

      @listen(prepare_topic)
      def run_research(self):
        result = ResearchCrew().crew().kickoff(inputs={"topic": self.state.topic})
        self.state.report = result.raw
        print("연구 crew 실행 완료.")

      @listen(run_research)
      def summarize(self):
        print("보고서 경로: output/report.md")


    def kickoff():
      LatestAiFlow().kickoff()


    def plot():
      LatestAiFlow().plot()


    if __name__ == "__main__":
      kickoff()
    ```

  <Tip>
  패키지 이름이 `latest_ai_flow`가 아니면 `ResearchCrew` import 경로를 프로젝트 모듈 경로에 맞게 바꾸세요.
  </Tip>
  </Step>

  <Step title="환경 변수">
  프로젝트 루트의 `.env`에 다음을 설정합니다.

    - `SERPER_API_KEY` — [Serper.dev](https://serper.dev/)에서 발급
    - 모델 제공자 키 — [LLM 설정](/ko/concepts/llms#setting-up-your-llm) 참고
  </Step>

  <Step title="설치 및 실행">
    <CodeGroup>
      ```shell Terminal
      crewai install
      crewai run
      ```
    </CodeGroup>

  `crewai run`은 프로젝트에 정의된 Flow 진입점을 실행합니다(crew와 동일한 명령이며, `pyproject.toml`의 프로젝트 유형은 `"flow"`입니다).
  </Step>

  <Step title="결과 확인">
  Flow와 crew 로그가 출력되어야 합니다. 생성된 보고서는 **`output/report.md`**에서 확인하세요(발췌):

  <CodeGroup>
    ```markdown output/report.md
    # 2026년 AI 에이전트: 동향과 전망

    ## 요약
    …

    ## 주요 트렌드
    - **도구 사용과 오케스트레이션** — …
    - **엔터프라이즈 도입** — …

    ## 시사점
    …
    ```
  </CodeGroup>

  실제 파일은 더 길고 실시간 검색 결과를 반영합니다.
  </Step>
</Steps>

## 한 번에 이해하기

1. **Flow** — `LatestAiFlow`는 `prepare_topic` → `run_research` → `summarize` 순으로 실행됩니다. 상태(`topic`, `report`)는 Flow에 있습니다.
2. **Crew** — `ResearchCrew`는 에이전트 한 명·작업 하나로 실행됩니다. 연구원이 **Serper**로 웹을 검색하고 구조화된 보고서를 씁니다.
3. **결과물** — 작업의 `output_file`이 `output/report.md`에 보고서를 씁니다.

Flow 패턴(라우팅, 지속성, human-in-the-loop)을 더 보려면 [첫 Flow 만들기](/ko/guides/flows/first-flow)와 [Flows](/ko/concepts/flows)를 참고하세요. Flow 없이 crew만 쓰려면 [Crews](/ko/concepts/crews)를, 작업 없이 단일 `Agent`의 `kickoff()`만 쓰려면 [Agents](/ko/concepts/agents#direct-agent-interaction-with-kickoff)를 참고하세요.

<Check>
에이전트 crew와 저장된 보고서까지 이어진 Flow를 완성했습니다. 이제 단계·crew·도구를 더해 확장할 수 있습니다.
</Check>

### 이름 일치

YAML 키(`researcher`, `research_task`)는 `@CrewBase` 클래스의 메서드 이름과 같아야 합니다. 전체 데코레이터 패턴은 [Crews](/ko/concepts/crews)를 참고하세요.

## 배포

로컬에서 정상 실행되고 프로젝트가 **GitHub** 저장소에 있으면 Flow를 **[CrewAI AMP](https://app.crewai.com)**에 올릴 수 있습니다. 프로젝트 루트에서:

<CodeGroup>
```bash 인증
crewai login
```

```bash 배포 생성
crewai deploy create
```

```bash 상태 및 로그
crewai deploy status
crewai deploy logs
```

```bash 코드 변경 후 반영
crewai deploy push
```

```bash 배포 목록 또는 삭제
crewai deploy list
crewai deploy remove <deployment_id>
```
</CodeGroup>

<Tip>
  첫 배포는 보통 **약 1분** 정도 걸립니다. 전체 사전 요건과 웹 UI 절차는 [AMP에 배포](/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp)를 참고하세요.
</Tip>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="배포 가이드" icon="book" href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp">
    AMP 배포 단계별 안내(CLI 및 대시보드).
  </Card>
  <Card
    title="커뮤니티"
    icon="comments"
    href="https://community.crewai.com"
  >
    아이디어를 나누고 프로젝트를 공유하며 다른 CrewAI 개발자와 소통하세요.
  </Card>
</CardGroup>