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https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
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ee4f853270
* Update installation and quickstart documentation for JSON-first crew projects - Revised the installation guide to reflect the new JSON-first project structure, detailing the creation of `crew.jsonc` and `agents/*.jsonc` files. - Updated the quickstart guide to demonstrate setting up agents and tasks using JSONC format, replacing previous YAML examples. - Enhanced the agents and tasks documentation to clarify the transition from YAML to JSONC, including examples and explanations of the new structure. - Added notes on the classic YAML structure for legacy projects and provided guidance on migrating to the new format. * docs: clarify json crew quickstart guidance * docs: address json docs review feedback
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title: 첫 번째 Crew 만들기
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description: JSON-first crew 설정으로 협업 AI 팀을 만드는 단계별 튜토리얼입니다.
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icon: users-gear
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mode: "wide"
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## 리서치 Crew 만들기
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이 가이드에서는 두 에이전트가 주제를 조사하고 markdown 보고서를 작성하는 crew를 만듭니다. 새 crew 프로젝트는 JSON-first입니다. 에이전트는 `agents/*.jsonc`, 태스크와 crew 설정은 `crew.jsonc`에 두며, `crewai run`이 이 정의를 직접 로드합니다.
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### 준비 사항
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1. [설치 가이드](/ko/installation)에 따라 CrewAI 설치
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2. [LLM 설정](/ko/concepts/llms#setting-up-your-llm)에 따라 모델 API 키 설정
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3. 웹 검색을 사용할 경우 [Serper.dev](https://serper.dev/) API 키 준비
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## 1단계: 새 Crew 만들기
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```bash
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crewai create crew research_crew
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cd research_crew
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```
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생성되는 구조:
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```text
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research_crew/
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├── .gitignore
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├── .env
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├── agents/
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│ └── researcher.jsonc
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├── crew.jsonc
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├── knowledge/
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├── pyproject.toml
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├── README.md
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├── skills/
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└── tools/
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```
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<Tip>
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`crew.py`, `config/agents.yaml`, `config/tasks.yaml`을 쓰는 기존 레이아웃이 필요하면 `crewai create crew research_crew --classic`을 사용하세요.
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</Tip>
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## 2단계: 에이전트 정의
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생성된 `agents/researcher.jsonc` 파일을 교체하고 `agents/analyst.jsonc`를 추가합니다. 파일 이름이 `crew.jsonc`에서 참조하는 에이전트 이름입니다.
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```jsonc agents/researcher.jsonc
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{
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"role": "Senior Research Specialist for {topic}",
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"goal": "Find comprehensive and accurate information about {topic}, with a focus on recent developments and key insights.",
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"backstory": "You are an experienced research specialist who organizes complex information into clear, useful notes.",
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// 사용하는 모델로 바꾸세요. 예: "openai/gpt-4o".
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"llm": "provider/model-id",
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"tools": ["SerperDevTool"],
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"settings": {
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"verbose": true,
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"allow_delegation": false
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}
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}
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```
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```jsonc agents/analyst.jsonc
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{
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"role": "Report Analyst for {topic}",
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"goal": "Turn research findings into a clear, well-structured report.",
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"backstory": "You are a careful analyst with strong technical writing skills and a talent for extracting useful insights.",
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// 사용하는 모델로 바꾸세요. 예: "openai/gpt-4o".
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"llm": "provider/model-id",
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"settings": {
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"verbose": true,
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|
"allow_delegation": false
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}
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}
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```
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`provider/model-id`를 `openai/gpt-4o`, `anthropic/claude-sonnet-4-6`, `gemini/gemini-2.0-flash-001` 같은 모델로 바꾸세요.
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## 3단계: 태스크와 Crew 설정
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`crew.jsonc`를 다음으로 교체합니다:
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```jsonc crew.jsonc
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{
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"name": "Research Crew",
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"agents": ["researcher", "analyst"],
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"tasks": [
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{
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"name": "research_task",
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"description": "Conduct thorough research on {topic}. Focus on key concepts, recent developments, major challenges, notable applications, and future outlook.",
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"expected_output": "A comprehensive research document with organized sections, specific facts, and useful examples about {topic}.",
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"agent": "researcher"
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},
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{
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"name": "analysis_task",
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"description": "Analyze the research findings and create a polished report on {topic}. Include an executive summary, key insights, trend analysis, and recommendations.",
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"expected_output": "A professional markdown report with clear headings, a concise summary, main findings, and recommendations.",
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"agent": "analyst",
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"context": ["research_task"],
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"output_file": "output/report.md",
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"markdown": true
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}
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],
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"process": "sequential",
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"verbose": true,
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"memory": true,
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"inputs": {
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"topic": "Artificial Intelligence in Healthcare"
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}
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}
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```
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`context`는 이전 태스크 이름을 가리키므로 analyst가 research 태스크 출력을 받습니다. `inputs`는 `{topic}`의 기본값을 제공합니다. 기본값이 없으면 `crewai run`이 실행 중에 물어봅니다.
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## 4단계: 환경 변수 설정
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`.env`를 편집합니다:
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```sh
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SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
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# 모델 제공자 API 키도 추가하세요.
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```
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## 5단계: 설치 및 실행
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```bash
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crewai install
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crewai run
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```
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실행이 끝나면 `output/report.md`를 확인하세요.
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<Warning>
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신뢰하는 출처의 JSON crew 프로젝트만 실행하세요. `custom:<name>` 도구와 `{"python": "module.attribute"}` 참조는 crew 로드 시 로컬 Python 코드를 실행합니다.
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</Warning>
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<Check>
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주제를 조사하고 보고서를 작성하는 JSON-first crew를 만들었습니다.
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</Check>
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