crewAI/docs/edge/ko/enterprise/guides/prepare-for-deployment.mdx

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title: "배포 준비하기"
description: "Crew 또는 Flow가 CrewAI AMP에 배포될 준비가 되었는지 확인하기"
icon: "clipboard-check"
mode: "wide"
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<Note>
  CrewAI AMP에 배포하기 전에, 프로젝트가 올바르게 구성되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
  Crews와 Flows 모두 "자동화"로 배포할 수 있지만, 성공적인 배포를 위해 충족해야 하는
  서로 다른 프로젝트 구조와 요구 사항이 있습니다.
</Note>

## 자동화 이해하기

CrewAI AMP에서 **자동화(automations)**는 배포 가능한 Agentic AI 프로젝트의 총칭입니다. 자동화는 다음 중 하나일 수 있습니다:

- **Crew**: 작업을 함께 수행하는 AI 에이전트들의 독립 실행형 팀
- **Flow**: 여러 crew, 직접 LLM 호출 및 절차적 로직을 결합할 수 있는 오케스트레이션된 워크플로우

배포하는 유형을 이해하는 것은 프로젝트 구조와 진입점이 다르기 때문에 필수적입니다.

## Crews vs Flows: 주요 차이점

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Crew 프로젝트" icon="users">
    독립 실행형 AI 에이전트 팀입니다. 새 crew는 `crew.jsonc`와 `agents/`를 사용하는 JSON-first 구조이며, 클래식 crew는 계속 `crew.py`를 사용할 수 있습니다.
  </Card>
  <Card title="Flow 프로젝트" icon="diagram-project">
    `crews/` 폴더에 포함된 crew가 있는 오케스트레이션된 워크플로우. 복잡한 다단계 프로세스에 적합합니다.
  </Card>
</CardGroup>

| 측면 | Crew | Flow |
|------|------|------|
| **프로젝트 구조** | 프로젝트 루트의 `crew.jsonc`와 `agents/` | `crews/` 폴더가 있는 `src/project_name/` |
| **메인 로직 위치** | `crew.jsonc` (클래식: `src/project_name/crew.py`) | `src/project_name/main.py` (Flow 클래스) |
| **진입점 함수** | `crew.jsonc`에서 로드됨 (클래식: `main.py`의 `run()`) | `main.py`의 `kickoff()` |
| **pyproject.toml 타입** | `type = "crew"` | `type = "flow"` |
| **CLI 생성 명령어** | `crewai create crew name` | `crewai create flow name` |
| **설정 위치** | `crew.jsonc`, `agents/`, 선택적 `tools/` | `src/project_name/crews/crew_name/config/` 또는 포함된 JSON crew 폴더 |
| **다른 crew 포함 가능** | 아니오 | 예 (`crews/` 폴더 내) |

## 프로젝트 구조 참조

### Crew 프로젝트 구조

`crewai create crew my_crew`를 실행하면 JSON-first 구조를 얻습니다:

```
my_crew/
├── .gitignore
├── pyproject.toml          # type = "crew"여야 함
├── README.md
├── .env
├── uv.lock                  # 배포에 필수
├── crew.jsonc               # Crew 설정, 태스크, 프로세스, 입력
├── agents/
│   └── researcher.jsonc     # 에이전트 정의
├── tools/                   # 선택적 custom:<name> 도구
├── knowledge/
└── skills/
```

<Warning>
  JSON-first crew에서는 `crew.jsonc`, `agents/`, `tools/`, `knowledge/`, `skills/`를
  프로젝트 루트에 두세요. 이를 `src/` 아래에 두면 `crewai run`과 배포 검증이 crew 정의를 찾지 못합니다.
</Warning>

<Info>
  `crewai create crew my_crew --classic`으로 만든 클래식 프로젝트는 기존
  `src/project_name/crew.py`, `src/project_name/config/agents.yaml`,
  `src/project_name/config/tasks.yaml` 구조를 사용합니다. 이 구조는 decorator 기반 Python crew를 위해 계속 지원됩니다.
</Info>

### Flow 프로젝트 구조

`crewai create flow my_flow`를 실행하면 다음 구조를 얻습니다:

```
my_flow/
├── .gitignore
├── pyproject.toml          # type = "flow"여야 함
├── README.md
├── .env
├── uv.lock                  # 배포에 필수
└── src/
    └── my_flow/
        ├── __init__.py
        ├── main.py          # kickoff() 함수 + Flow 클래스가 있는 진입점
        ├── crews/           # 포함된 crews 폴더
        │   └── poem_crew/
        │       ├── __init__.py
        │       ├── poem_crew.py  # @CrewBase 데코레이터가 있는 Crew
        │       └── config/
        │           ├── agents.yaml
        │           └── tasks.yaml
        └── tools/
            ├── __init__.py
            └── custom_tool.py
```

<Info>
  JSON-first 독립 실행형 crew는 프로젝트 루트의 JSON 파일을 사용합니다.
  Flow는 여전히 `src/project_name/`을 사용하며, 클래식 포함 crew나
  `crewai.project.load_crew`로 로드하는 포함 JSON crew 폴더를 둘 수 있습니다.
</Info>

## 배포 전 체크리스트

이 체크리스트를 사용하여 프로젝트가 배포 준비가 되었는지 확인하세요.

### 1. pyproject.toml 설정 확인

`pyproject.toml`에 올바른 `[tool.crewai]` 섹션이 포함되어야 합니다:

<Tabs>
  <Tab title="Crews의 경우">
    ```toml
    [tool.crewai]
    type = "crew"
    ```
  </Tab>
  <Tab title="Flows의 경우">
    ```toml
    [tool.crewai]
    type = "flow"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<Warning>
  `type`이 프로젝트 구조와 일치하지 않으면 빌드가 실패하거나
  자동화가 올바르게 실행되지 않습니다.
</Warning>

### 2. uv.lock 파일 존재 확인

CrewAI는 의존성 관리를 위해 `uv`를 사용합니다. `uv.lock` 파일은 재현 가능한 빌드를 보장하며 배포에 **필수**입니다.

```bash
# lock 파일 생성 또는 업데이트
uv lock

# 존재 여부 확인
ls -la uv.lock
```

파일이 존재하지 않으면 `uv lock`을 실행하고 저장소에 커밋하세요:

```bash
uv lock
git add uv.lock
git commit -m "Add uv.lock for deployment"
git push
```

### 3. Crew 정의 검증

<Tabs>
  <Tab title="JSON-first Crews">
    JSON-first crew는 프로젝트 루트에 `crew.jsonc` 또는 `crew.json` 파일이 있어야 합니다.
    `agents` 배열은 `agents/` 안의 파일을 참조해야 하며, 각 task는 유효한 agent 이름을 참조해야 합니다.

    ```jsonc crew.jsonc
    {
      "name": "Research Crew",
      "agents": ["researcher"],
      "tasks": [
        {
          "name": "research_task",
          "description": "Research {topic}.",
          "expected_output": "A concise report.",
          "agent": "researcher"
        }
      ],
      "inputs": {
        "topic": "AI Agents"
      }
    }
    ```

    커스텀 도구는 `"custom:<name>"`으로 참조하며, `tools/<name>.py`에 `BaseTool` 서브클래스로 구현해야 합니다.
  </Tab>
  <Tab title="클래식 Python/YAML Crews">
    클래식 crew와 Flow 안에 포함된 Python crew는 `@CrewBase` 데코레이터를 사용해야 합니다.

    ```python
    from crewai import Agent, Crew, Process, Task
    from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
    from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
    from typing import List

    @CrewBase
    class MyCrew():
        """내 crew 설명"""

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

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

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

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

### 4. 프로젝트 진입점 확인

JSON-first 독립 실행형 crew는 직접 작성한 `src/project_name/main.py`가 필요하지 않습니다.
`crewai run`과 배포 패키징이 `crew.jsonc`를 직접 로드합니다. 클래식 crew와 Flow는 Python 진입점을 사용합니다:

<Tabs>
  <Tab title="JSON-first Crews">
    프로젝트 루트에서 로컬 실행합니다:

    ```bash
    crewai run
    ```
  </Tab>
  <Tab title="클래식 Crews">
    진입점은 `run()` 함수를 사용합니다:

    ```python
    # src/my_crew/main.py
    from my_crew.crew import MyCrew

    def run():
        """crew를 실행합니다."""
        inputs = {'topic': 'AI in Healthcare'}
        result = MyCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)
        return result

    if __name__ == "__main__":
        run()
    ```
  </Tab>
  <Tab title="Flows의 경우">
    진입점은 Flow 클래스와 함께 `kickoff()` 함수를 사용합니다:

    ```python
    # src/my_flow/main.py
    from crewai.flow import Flow, listen, start
    from my_flow.crews.poem_crew.poem_crew import PoemCrew

    class MyFlow(Flow):
        @start()
        def begin(self):
            # Flow 로직
            result = PoemCrew().crew().kickoff(inputs={...})
            return result

    def kickoff():
        """flow를 실행합니다."""
        MyFlow().kickoff()

    if __name__ == "__main__":
        kickoff()
    ```
  </Tab>
</Tabs>

### 5. 환경 변수 준비

배포 전에 다음을 준비해야 합니다:

1. **LLM API 키** (OpenAI, Anthropic, Google 등)
2. **도구 API 키** - 외부 도구를 사용하는 경우 (Serper 등)

<Info>
  프로젝트가 **프라이빗 PyPI 레지스트리**의 패키지에 의존하는 경우, 레지스트리 인증 자격 증명도
  환경 변수로 구성해야 합니다. 자세한 내용은
  [프라이빗 패키지 레지스트리](/ko/enterprise/guides/private-package-registry) 가이드를 참조하세요.
</Info>

<Tip>
  구성 문제를 조기에 발견하기 위해 배포 전에 동일한 환경 변수로
  로컬에서 프로젝트를 테스트하세요.
</Tip>

## 빠른 검증 명령어

프로젝트 루트에서 다음 명령어를 실행하여 설정을 빠르게 확인하세요:

```bash
# 1. pyproject.toml에서 프로젝트 타입 확인
grep -A2 "\[tool.crewai\]" pyproject.toml

# 2. uv.lock 존재 확인
ls -la uv.lock || echo "오류: uv.lock이 없습니다! 'uv lock'을 실행하세요"

# 3. JSON-first crew의 경우 crew.jsonc와 agents/ 확인
([ -f crew.jsonc ] || [ -f crew.json ]) || echo "crew.jsonc 또는 crew.json을 찾을 수 없습니다"
test -d agents || echo "agents/ 디렉터리를 찾을 수 없습니다"

# 4. 클래식 Crews의 경우 - crew.py 존재 확인
ls -la src/*/crew.py 2>/dev/null || echo "crew.py가 없습니다 (Crews에서 예상됨)"

# 5. Flows의 경우 - crews/ 폴더 존재 확인
ls -la src/*/crews/ 2>/dev/null || echo "crews/ 폴더가 없습니다 (Flows에서 예상됨)"

# 6. 클래식 Python crews의 경우 - CrewBase 사용 확인
grep -r "@CrewBase" . --include="*.py"
```

## 일반적인 설정 실수

| 실수 | 증상 | 해결 방법 |
|------|------|----------|
| `uv.lock` 누락 | 의존성 해결 중 빌드 실패 | `uv lock` 실행 후 커밋 |
| pyproject.toml의 잘못된 `type` | 빌드 성공하지만 런타임 실패 | 올바른 타입으로 변경 |
| JSON-first crew에서 `crew.jsonc` 또는 `agents/` 누락 | Crew 정의를 찾을 수 없음 | `crew.jsonc`와 `agents/`를 프로젝트 루트에 둠 |
| 클래식 crew에서 `@CrewBase` 데코레이터 누락 | "Config not found" 오류 | 모든 클래식 crew 클래스에 데코레이터 추가 |
| 클래식 파일을 `src/` 대신 루트에 배치 | 진입점을 찾을 수 없음 | 클래식 Python 파일을 `src/project_name/`으로 이동 |
| `run()` 또는 `kickoff()` 누락 | 자동화를 시작할 수 없음 | 올바른 진입 함수 추가 |

## 다음 단계

프로젝트가 모든 체크리스트 항목을 통과하면 배포할 준비가 된 것입니다:

<Card title="AMP에 배포하기" icon="rocket" href="/ko/enterprise/guides/deploy-to-amp">
  CLI, 웹 인터페이스 또는 CI/CD 통합을 사용하여 Crew 또는 Flow를 CrewAI AMP에
  배포하려면 배포 가이드를 따르세요.
</Card>