crewAI/docs/ko/observability/tracing.mdx

---
title: CrewAI Tracing
description: CrewAI AOP 플랫폼을 사용한 CrewAI Crews 및 Flows의 내장 추적
icon: magnifying-glass-chart
mode: "wide"
---

# CrewAI 내장 추적 (Built-in Tracing)

CrewAI는 Crews와 Flows를 실시간으로 모니터링하고 디버깅할 수 있는 내장 추적 기능을 제공합니다. 이 가이드는 CrewAI의 통합 관측 가능성 플랫폼을 사용하여 **Crews**와 **Flows** 모두에 대한 추적을 활성화하는 방법을 보여줍니다.

> **CrewAI Tracing이란?** CrewAI의 내장 추적은 agent 결정, 작업 실행 타임라인, 도구 사용, LLM 호출을 포함한 AI agent에 대한 포괄적인 관측 가능성을 제공하며, 모두 [CrewAI AOP 플랫폼](https://app.crewai.com)을 통해 액세스할 수 있습니다.

![CrewAI Tracing Interface](/images/crewai-tracing.png)

## 사전 요구 사항

CrewAI 추적을 사용하기 전에 다음이 필요합니다:

1. **CrewAI AOP 계정**: [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에서 무료 계정에 가입하세요
2. **CLI 인증**: CrewAI CLI를 사용하여 로컬 환경을 인증하세요

```bash
crewai login
```

## 설정 지침

### 1단계: CrewAI AOP 계정 생성

[app.crewai.com](https://app.crewai.com)을 방문하여 무료 계정을 만드세요. 이를 통해 추적, 메트릭을 보고 crews를 관리할 수 있는 CrewAI AOP 플랫폼에 액세스할 수 있습니다.

### 2단계: CrewAI CLI 설치 및 인증

아직 설치하지 않았다면 CLI 도구와 함께 CrewAI를 설치하세요:

```bash
uv add crewai[tools]
```

그런 다음 CrewAI AOP 계정으로 CLI를 인증하세요:

```bash
crewai login
```

이 명령은 다음을 수행합니다:
1. 브라우저에서 인증 페이지를 엽니다
2. 장치 코드를 입력하라는 메시지를 표시합니다
3. CrewAI AOP 계정으로 로컬 환경을 인증합니다
4. 로컬 개발을 위한 추적 기능을 활성화합니다

### 3단계: Crew에서 추적 활성화

`tracing` 매개변수를 `True`로 설정하여 Crew에 대한 추적을 활성화할 수 있습니다:

```python
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai_tools import SerperDevTool

# Define your agents
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
    backstory=\"\"\"You work at a leading tech think tank.
    Your expertise lies in identifying emerging trends.
    You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.\"\"\",
    verbose=True,
    tools=[SerperDevTool()],
)

writer = Agent(
    role="Tech Content Strategist",
    goal="Craft compelling content on tech advancements",
    backstory=\"\"\"You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles.
    You transform complex concepts into compelling narratives.\"\"\",
    verbose=True,
)

# Create tasks for your agents
research_task = Task(
    description=\"\"\"Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.
    Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts.\"\"\",
    expected_output="Full analysis report in bullet points",
    agent=researcher,
)

writing_task = Task(
    description=\"\"\"Using the insights provided, develop an engaging blog
    post that highlights the most significant AI advancements.
    Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience.\"\"\",
    expected_output="Full blog post of at least 4 paragraphs",
    agent=writer,
)

# Enable tracing in your crew
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    process=Process.sequential,
    tracing=True,  # Enable built-in tracing
    verbose=True
)

# Execute your crew
result = crew.kickoff()
```

### 4단계: Flow에서 추적 활성화

마찬가지로 CrewAI Flows에 대한 추적을 활성화할 수 있습니다:

```python
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
from pydantic import BaseModel

class ExampleState(BaseModel):
    counter: int = 0
    message: str = ""

class ExampleFlow(Flow[ExampleState]):
    def __init__(self):
        super().__init__(tracing=True)  # Enable tracing for the flow

    @start()
    def first_method(self):
        print("Starting the flow")
        self.state.counter = 1
        self.state.message = "Flow started"
        return "continue"

    @listen("continue")
    def second_method(self):
        print("Continuing the flow")
        self.state.counter += 1
        self.state.message = "Flow continued"
        return "finish"

    @listen("finish")
    def final_method(self):
        print("Finishing the flow")
        self.state.counter += 1
        self.state.message = "Flow completed"

# Create and run the flow with tracing enabled
flow = ExampleFlow(tracing=True)
result = flow.kickoff()
```

### 5단계: CrewAI AOP 대시보드에서 추적 보기

crew 또는 flow를 실행한 후 CrewAI AOP 대시보드에서 CrewAI 애플리케이션이 생성한 추적을 볼 수 있습니다. agent 상호 작용, 도구 사용 및 LLM 호출의 세부 단계를 볼 수 있습니다.
아래 링크를 클릭하여 추적을 보거나 대시보드의 추적 탭으로 이동하세요 [여기](https://app.crewai.com/crewai_plus/trace_batches)
![CrewAI Tracing Interface](/images/view-traces.png)


### 대안: 환경 변수 구성

환경 변수를 설정하여 전역적으로 추적을 활성화할 수도 있습니다:

```bash
export CREWAI_TRACING_ENABLED=true
```

또는 `.env` 파일에 추가하세요:

```env
CREWAI_TRACING_ENABLED=true
```

이 환경 변수가 설정되면 `tracing=True`를 명시적으로 설정하지 않아도 모든 Crews와 Flows에 자동으로 추적이 활성화됩니다.

## 추적 보기

### CrewAI AOP 대시보드 액세스

1. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)을 방문하여 계정에 로그인하세요
2. 프로젝트 대시보드로 이동하세요
3. **Traces** 탭을 클릭하여 실행 세부 정보를 확인하세요

### 추적에서 볼 수 있는 내용

CrewAI 추적은 다음에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다:

- **Agent 결정**: agent가 작업을 통해 어떻게 추론하고 결정을 내리는지 확인하세요
- **작업 실행 타임라인**: 작업 시퀀스 및 종속성의 시각적 표현
- **도구 사용**: 어떤 도구가 호출되고 그 결과를 모니터링하세요
- **LLM 호출**: 프롬프트 및 응답을 포함한 모든 언어 모델 상호 작용을 추적하세요
- **성능 메트릭**: 실행 시간, 토큰 사용량 및 비용
- **오류 추적**: 세부 오류 정보 및 스택 추적

### 추적 기능
- **실행 타임라인**: 실행의 다양한 단계를 클릭하여 확인하세요
- **세부 로그**: 디버깅을 위한 포괄적인 로그에 액세스하세요
- **성능 분석**: 실행 패턴을 분석하고 성능을 최적화하세요
- **내보내기 기능**: 추가 분석을 위해 추적을 다운로드하세요

### 인증 문제

인증 문제가 발생하는 경우:

1. 로그인되어 있는지 확인하세요: `crewai login`
2. 인터넷 연결을 확인하세요
3. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에서 계정을 확인하세요

### 추적이 나타나지 않음

대시보드에 추적이 표시되지 않는 경우:

1. Crew/Flow에서 `tracing=True`가 설정되어 있는지 확인하세요
2. 환경 변수를 사용하는 경우 `CREWAI_TRACING_ENABLED=true`인지 확인하세요
3. `crewai login`으로 인증되었는지 확인하세요
4. crew/flow가 실제로 실행되고 있는지 확인하세요