첫 번째 AI 에이전트를 만들어 보며 CrewAI의 기본을 시작합니다. 그런 다음 작업을 할당하고, 도구와 결합하며, 첫 리서치 크루를 가동해 보세요—개별 에이전트가 실제로 작동하는 파이프라인으로 바뀌는 과정을 직접 확인합니다.

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크루 시작하기

에이전트에서 크루로

메모리, 라우팅, 전문화된 에이전트 팀으로 워크플로를 한 단계 끌어올리세요. 여러 크루를 오케스트레이션하여 현실 과제에 적응하는 유연하고 상태 기반의 플로우를 구성하는 방법을 배웁니다.

흐름에 기억을 더하는 메모리

전문가 팀 구성하기

멀티 크루 플로 오케스트레이션

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똑똑한 플로우, 더 강한 팀

CrewAI로 하나의 챗봇을 협업하는 팀으로 확장해 보세요. 이 실습형 과정에서는 최소한의 사람 개입으로 리서치·분석·콘텐츠 생성을 수행하는 멀티 에이전트 시스템을 직접 만들어 봅니다. 단일 에이전트에서 시작해, 의사 결정을 하고, 컨텍스트를 공유하며, 함께 복잡한 작업을 완수하는 동적 메모리 기반 워크플로까지 확장해 볼 거예요. 과정을 마치면 나만의 자동화된 AI 파이프라인을 설계하는 방법을 익히고, CrewAI로 구동되는 디지털 콘텐츠 스튜디오를 배포하게 됩니다.

<h2>성과를 내는 AI 팀을 구축하세요</h2>
이 강의에서는 단일 챗봇에서 시작해 CrewAI를 활용하여 여러 AI 에이전트가 함께 협력하는 완전한 팀을 구축하는 방법을 배웁니다. 먼저, 여러분은 첫 번째 연구 에이전트를 직접 만들어 역할, 목표, 도구를 명확하게 설정하고, 이 에이전트가 스스로 작업을 수행하는 모습을 확인하게 됩니다. 그런 다음, 여러 에이전트를 하나의 팀으로 구성하여 주제를 조사하고 정보를 분석하며, 전문가 수준의 보고서를 작성할 수 있습니다.
<br> <h2>메모리와 의사결정으로 더 스마트한 워크플로 설계하기</h2>
첫 번째 크루를 구성한 후에는 메모리와 의사결정 기능을 추가하여 한 단계 더 성장하게 됩니다. 시스템이 발생한 일을 추적하고, 올바른 경로를 선택하며, 문제가 발생했을 때 복구할 수 있는 능력을 갖추는 방법을 배우게 됩니다. CrewAI의 플로우 시스템을 활용하여 에이전트를 체계적으로 구성하고, 작업을 동적으로 분배하며, 단순한 자동화를 넘어 실제 팀워크와 같은 느낌의 상태 기반 워크플로를 만드는 방법을 배우게 됩니다.
<br> <h2>실제 프로젝트를 처음부터 끝까지 자동화하세요</h2>
마지막에는 하나의 입력만으로 블로그, 뉴스레터, LinkedIn 게시물을 조사하고 작성할 수 있는 나만의 미니 ‘콘텐츠 스튜디오’를 갖추게 됩니다. 여러분은 최소한의 인간 개입으로 실제 업무를 처리할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 실행하며, 적응시키는 방법을 알게 됩니다. 개발자, AI에 관심이 있는 분, 또는 AI 협업의 미래가 궁금한 분이라면, 이 강의에서 강력하고 자동화된 AI 팀을 구축하는 데 필요한 도구를 얻을 수 있습니다.

Intermediate Python

CrewAI로 AI 팀을 구성하고, 워크플로를 자동화하며, 콘텐츠를 생성하세요.

CrewAI로 구축하는 AI 에이전트

AI 팀을 구성하고, 워크플로를 자동화하며, CrewAI로 콘텐츠를 생성하세요.

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