에이전트 기능

개요

CrewAI 에이전트는 다섯 가지 고유한 기능 유형으로 확장할 수 있으며, 각각 다른 목적을 가지고 있습니다. 각 유형을 언제 사용해야 하는지, 그리고 어떻게 함께 작동하는지 이해하는 것이 효과적인 에이전트를 구축하는 핵심입니다.

도구

호출 가능한 함수 — 에이전트가 행동을 취할 수 있게 합니다. 웹 검색, 파일 작업, API 호출, 코드 실행.

MCP 서버

원격 도구 서버 — Model Context Protocol을 통해 에이전트를 외부 도구 서버에 연결합니다. 도구와 같은 효과이지만 외부에서 호스팅됩니다.

앱

플랫폼 통합 — CrewAI 플랫폼을 통해 에이전트를 SaaS 앱(Gmail, Slack, Jira, Salesforce)에 연결합니다. 플랫폼 통합 토큰으로 로컬에서 실행됩니다.

스킬

도메인 전문성 — 에이전트 프롬프트에 지침, 가이드라인 및 참조 자료를 주입합니다. 스킬은 에이전트에게 어떻게 생각할지를 알려줍니다.

지식

검색된 사실 — 시맨틱 검색(RAG)을 통해 문서, 파일 및 URL에서 에이전트에게 데이터를 제공합니다. 지식은 에이전트에게 무엇을 알아야 하는지를 제공합니다.

핵심 구분

가장 중요한 점: 이 기능들은 두 가지 범주로 나뉩니다.

액션 기능 (도구, MCP, 앱)

에이전트에게 무언가를 할 수 있는 능력을 부여합니다 — API 호출, 파일 읽기, 웹 검색, 이메일 전송. 실행 시점에 세 가지 모두 동일한 내부 형식(BaseTool 인스턴스)으로 변환되며, 에이전트가 호출할 수 있는 통합 도구 목록에 나타납니다.

from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool, FileReadTool

agent = Agent(
    role="Researcher",
    goal="Find and compile market data",
    backstory="Expert market analyst",
    tools=[SerperDevTool(), FileReadTool()],  # 로컬 도구
    mcps=["https://mcp.example.com/sse"],     # 원격 MCP 서버 도구
    apps=["gmail", "google_sheets"],           # 플랫폼 통합
)

컨텍스트 기능 (스킬, 지식)

에이전트의 프롬프트를 수정합니다 — 에이전트가 추론을 시작하기 전에 전문성, 지침 또는 검색된 데이터를 주입합니다. 에이전트에게 새로운 액션을 제공하는 것이 아니라, 에이전트가 어떻게 생각하고 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 형성합니다.

from crewai import Agent

agent = Agent(
    role="Security Auditor",
    goal="Audit cloud infrastructure for vulnerabilities",
    backstory="Expert in cloud security with 10 years of experience",
    skills=["./skills/security-audit"],        # 도메인 지침
    knowledge_sources=[pdf_source, url_source], # 검색된 사실
)

언제 무엇을 사용할까

필요한 것…	사용할 것	예시
에이전트가 웹을 검색	도구	`tools=[SerperDevTool()]`
에이전트가 MCP를 통해 원격 API 호출	MCP	`mcps=["https://api.example.com/sse"]`
에이전트가 Gmail로 이메일 전송	앱	`apps=["gmail"]`
에이전트가 특정 절차를 따름	스킬	`skills=["./skills/code-review"]`
에이전트가 회사 문서 참조	지식	`knowledge_sources=[pdf_source]`
에이전트가 웹 검색 AND 리뷰 가이드라인 준수	도구 + 스킬	둘 다 함께 사용

기능 조합하기

실제로 에이전트는 종종 여러 기능 유형을 함께 사용합니다. 현실적인 예시입니다:

from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool, FileReadTool, CodeInterpreterTool

# 완전히 갖춘 리서치 에이전트
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Produce comprehensive market analysis reports",
    backstory="Expert analyst with deep industry knowledge",

    # 액션: 에이전트가 할 수 있는 것
    tools=[
        SerperDevTool(),         # 웹 검색
        FileReadTool(),          # 로컬 파일 읽기
        CodeInterpreterTool(),   # 분석을 위한 Python 코드 실행
    ],
    mcps=["https://data-api.example.com/sse"],  # 원격 데이터 API 접근
    apps=["google_sheets"],                      # Google Sheets에 쓰기

    # 컨텍스트: 에이전트가 아는 것
    skills=["./skills/research-methodology"],    # 연구 수행 방법
    knowledge_sources=[company_docs],            # 회사 특화 데이터
)

비교 테이블

특성	도구	MCP	앱	스킬	지식
에이전트에게 액션 부여	✅	✅	✅	❌	❌
프롬프트 수정	❌	❌	❌	✅	✅
코드 필요	예	설정만	설정만	마크다운만	설정만
로컬 실행	예	경우에 따라	예 (환경 변수 필요)	N/A	예
API 키 필요	도구별	서버별	통합 토큰	아니오	임베더만
Agent에 설정	`tools=[]`	`mcps=[]`	`apps=[]`	`skills=[]`	`knowledge_sources=[]`
Crew에 설정	❌	❌	❌	`skills=[]`	`knowledge_sources=[]`

상세 가이드

각 기능 유형에 대해 더 알아볼 준비가 되셨나요?

도구

맞춤형 도구 생성, 75개 이상의 OSS 카탈로그 사용, 캐싱 및 비동기 실행 설정.

MCP 통합

stdio, SSE 또는 HTTP를 통해 MCP 서버에 연결. 도구 필터링, 인증 설정.

스킬

SKILL.md로 스킬 패키지 구축, 도메인 전문성 주입, 점진적 공개 사용.

지식

PDF, CSV, URL 등에서 지식 추가. 임베더 및 검색 설정.