CrewAI로 공급망 에이전트 구축, 효과적 역할 협업 시스템 소개

2025년은 인공지능(AI) 에이전트의 해로, 이는 당신의 첫 프로젝트가 될 수 있습니다. LinkedIn Sales Solutions의 사진을 통해 소개된 CrewAI는 AI 에이전트를 구축하는 재미있는 도구입니다. 실제로 이 도구는 복잡한 코드를 작성하지 않고도 다양한 에이전트 아이디어를 브레인스토밍할 수 있는 좋은 옵션입니다. CrewAI는 주로 에이전트 간 팀워크를 위해 설계되었습니다. 핵심 개념은 역할 기반 협업입니다. CrewAI를 사용하면 개발자, 분석가, 편집자와 같은 '역할'을 정의할 수 있으며, 각 역할은 에이전트의 특성을 기반으로 동작합니다. 그런 다음, 이들에게 작업을 주면 서로 대화하면서 문제를 해결합니다. 저는 CrewAI를 사용하여 2개의 에이전트 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 견적 요청서(RFQ, Request for Quotes)를 생성하고, 다양한 운송업체를 비교하여 최적의 선택을 내릴 수 있습니다. 매우 효과적인 결과를 보였습니다. 1부: 환경 설정 CrewAI는 Python 프레임워크이므로 Python이 설치되어 있어야 합니다. 또한, CrewAI는 uv 패키지 관리자로 관리되므로 이도 설치해야 합니다. bash $ pip install uv uv가 설치되면, CrewAI를 설치하기 위한 명령어를 실행합니다. bash $ uv install CrewAI 2부: 에이전트 역할 정의 CrewAI에서는 '역할'을 정의하여 에이전트들이 특정 작업을 수행하도록 할 수 있습니다. 예를 들어, RFQ 생성을 담당하는 개발자 에이전트와 운송업체를 비교하는 분석가 에이전트를 만들 수 있습니다. 각 에이전트는 다음과 같은 역할을 수행합니다: 개발자 에이전트: RFQ를 생성하고 필요한 정보를 수집합니다. 분석가 에이전트: 다양한 운송업체의 비용, 시간, 서비스 품질 등을 분석하여 최적의 선택을 제안합니다. 3부: 태스크 할당 및 협업 에이전트에게 태스크를 할당하면, 그들은 서로 협력하여 문제를 해결합니다. 예를 들어, 개발자 에이전트가 RFQ를 생성한 후, 분석가 에이전트는 이를 기반으로 다양한 운송업체를 비교하고 최선의 옵션을 선택합니다. 이 과정은 자동화되어 있어 효율적으로 운영됩니다. 4부: 시스템 구현 및 테스트 시스템 구현 단계에서는 에이전트들의 역할과 태스크를 정의한 후, 실제 환경에서 테스트해봅니다. RFQ 생성과 운송업체 비교를 위한 데이터를 준비하고, 에이전트들이 제대로 작동하는지 확인합니다. 이 과정에서 발생하는 문제들을 파악하고 개선점을 찾아내는 것이 중요합니다. 5부: 성과 평가 시스템을 완성한 후, 실제 운송업체와의 견적 요청 및 비교 과정에서의 성능을 평가합니다. 이 시스템은 빠른 RFQ 생성과 정확한 운송업체 비교를 통해 비즈니스 프로세스의 효율성을 크게 높였습니다. 특히, 시간과 비용 절감에 큰 효과를 보였습니다. 업계 전문가의 평가 CrewAI를 사용한 이 프로젝트는 AI 에이전트의 실제 비즈니스 활용 가능성을 입증하였습니다. 업계 전문가들은 이 시스템이 기존의 수작업을 대체하여 작업의 정확성과 효율성을 높일 수 있다는 점을 강조하며, 앞으로의 발전 가능성에 대한 긍정적인 전망을 내놓았습니다. CrewAI는 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 유연한 플랫폼으로, 비즈니스 프로세스 자동화에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. CrewAI는 2023년에 출시된 새로운 플랫폼으로, 이미 여러 기업에서 시범적으로 사용되고 있습니다. 앞으로 더 많은 기능과 개선 사항이 추가될 예정으로, AI 에이전트 기술의 진보에 큰 역할을 할 것으로 보입니다.