CLI

개요

CrewAI CLI는 CrewAI와 상호작용할 수 있는 명령어 세트를 제공하여 crew 및 flow를 생성, 학습, 실행, 관리할 수 있습니다.

설치

CrewAI CLI를 사용하려면, CrewAI가 설치되어 있어야 합니다:

pip install crewai

기본 사용법

CrewAI CLI 명령어의 기본 구조는 다음과 같습니다:

crewai [COMMAND] [OPTIONS] [ARGUMENTS]

사용 가능한 명령어

1. 생성

새로운 crew 또는 flow를 생성합니다.

crewai create [OPTIONS] TYPE NAME

TYPE: “crew” 또는 “flow” 중에서 선택
NAME: crew 또는 flow의 이름

예시:

crewai create crew my_new_crew
crewai create flow my_new_flow

기본적으로 crewai create crew는 crew.jsonc와 agents/*.jsonc가 있는 JSON-first 프로젝트를 만듭니다. crew.py, config/agents.yaml, config/tasks.yaml을 사용하는 기존 Python/YAML 스캐폴드가 필요할 때만 crewai create crew my_new_crew --classic을 사용하세요.

2. 버전

설치된 CrewAI의 버전을 표시합니다.

crewai version [OPTIONS]

--tools: (선택 사항) 설치된 CrewAI tools의 버전을 표시합니다.

예시:

crewai version
crewai version --tools

3. 훈련

지정된 횟수만큼 crew를 훈련시킵니다.

crewai train [OPTIONS]

-n, --n_iterations INTEGER: crew를 훈련할 반복 횟수 (기본값: 5)
-f, --filename TEXT: 훈련에 사용할 커스텀 파일의 경로 (기본값: “trained_agents_data.pkl”)

예시:

crewai train -n 10 -f my_training_data.pkl

4. 다시 실행

특정 task에서 crew 실행을 다시 재생합니다.

crewai replay [OPTIONS]

-t, --task_id TEXT: 이 task ID에서부터 crew를 다시 재생하며, 이후의 모든 task를 포함합니다.

예시:

crewai replay -t task_123456

5. Log-tasks-outputs

가장 최근의 crew.kickoff() 작업 결과를 조회합니다.

crewai log-tasks-outputs

6. Reset-memories

크루의 메모리(롱, 쇼트, 엔티티, latest_crew_kickoff_outputs)를 초기화합니다.

crewai reset-memories [OPTIONS]

-l, --long: LONG TERM 메모리 초기화
-s, --short: SHORT TERM 메모리 초기화
-e, --entities: ENTITIES 메모리 초기화
-k, --kickoff-outputs: LATEST KICKOFF TASK OUTPUTS 초기화
-kn, --knowledge: KNOWLEDGE 저장소 초기화
-akn, --agent-knowledge: AGENT KNOWLEDGE 저장소 초기화
-a, --all: 모든 메모리 초기화

예시:

crewai reset-memories --long --short
crewai reset-memories --all

7. 테스트

crew를 테스트하고 결과를 평가합니다.

crewai test [OPTIONS]

-n, --n_iterations INTEGER: crew를 테스트할 반복 횟수 (기본값: 3)
-m, --model TEXT: Crew에서 테스트를 실행할 LLM 모델 (기본값: “gpt-4o-mini”)

예시:

crewai test -n 5 -m gpt-3.5-turbo

8. 실행

crew 또는 flow를 실행합니다.

crewai run

9. Chat

버전 0.98.0부터 crewai chat 명령어를 실행하면 크루와의 대화형 세션이 시작됩니다. AI 어시스턴트가 크루를 실행하는 데 필요한 입력값을 요청하며 안내합니다. 모든 입력값이 제공되면 크루가 작업을 실행합니다.

결과를 받은 후에도 추가 지시나 질문을 위해 어시스턴트와 계속 상호작용할 수 있습니다.

crewai chat

Note

중요: 이 명령어를 사용하려면 crew 정의에 chat_llm 속성을 설정해야 합니다.

JSON-first crew에서는 crew.jsonc에 추가합니다:

{
  "name": "My Crew",
  "agents": ["researcher"],
  "tasks": [],
  "chat_llm": "openai/gpt-4o"
}

클래식 Python/YAML crew에서는 crew.py에 설정합니다:

@crew
def crew(self) -> Crew:
    return Crew(
        agents=self.agents,
        tasks=self.tasks,
        process=Process.sequential,
        verbose=True,
        chat_llm="gpt-4o",  # LLM for chat orchestration
    )

10. 배포

crew 또는 flow를 CrewAI AMP에 배포하세요.

인증: CrewAI AOP에 배포하려면 인증이 필요합니다. 아래 명령어로 로그인하거나 계정을 생성할 수 있습니다:
Terminal window
```
crewai login
```
배포 생성: 인증이 완료되면, 로컬 프로젝트의 루트에서 crew 또는 flow에 대한 배포를 생성할 수 있습니다.
Terminal window
```
crewai deploy create
```
- 로컬 프로젝트 구성을 읽어옵니다.
- 로컬에서 확인된 환경 변수(OPENAI_API_KEY, SERPER_API_KEY 등)를 확인하도록 안내합니다. 이 변수들은 Enterprise 플랫폼에 배포할 때 안전하게 저장됩니다. 실행 전에 중요한 키가 로컬(예: .env 파일)에 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

11. 조직 관리

CrewAI AMP 조직을 관리합니다.

crewai org [COMMAND] [OPTIONS]

명령어:

list: 사용자가 속한 모든 조직을 나열합니다.

crewai org list

current: 현재 활성화된 조직을 표시합니다.

crewai org current

switch: 특정 조직으로 전환합니다.

crewai org switch <organization_id>

배포 생성 (계속):
- 배포를 해당 원격 GitHub 저장소에 연결합니다 (일반적으로 자동으로 감지됩니다).
Crew 배포: 인증이 완료되면 crew 또는 flow를 CrewAI AOP에 배포할 수 있습니다.
Terminal window
```
crewai deploy push
```
- CrewAI AMP 플랫폼에서 배포 프로세스를 시작합니다.
- 성공적으로 시작되면, Deployment created successfully! 메시지와 함께 Deployment Name 및 고유한 Deployment ID(UUID)가 출력됩니다.
배포 상태: 배포 상태를 확인하려면 다음을 사용합니다:
Terminal window
```
crewai deploy status
```
이 명령은 가장 최근의 배포 시도에 대한 최신 배포 상태(예: Building Images for Crew, Deploy Enqueued, Online)를 가져옵니다.
배포 로그: 배포 로그를 확인하려면 다음을 사용합니다:
Terminal window
```
crewai deploy logs
```
이 명령은 배포 로그를 터미널로 스트리밍합니다.
배포 목록: 모든 배포를 나열하려면 다음을 사용합니다:
Terminal window
```
crewai deploy list
```
이 명령은 모든 배포를 나열합니다.
배포 삭제: 배포를 삭제하려면 다음을 사용합니다:
Terminal window
```
crewai deploy remove
```
이 명령은 CrewAI AMP 플랫폼에서 배포를 삭제합니다.
도움말 명령어: CLI에 대한 도움말을 보려면 다음을 사용합니다:
Terminal window
```
crewai deploy --help
```
이 명령은 CrewAI Deploy CLI에 대한 도움말 메시지를 표시합니다.

CLI를 사용하여 CrewAI AMP에 crew를 배포하는 단계별 시연은 아래 비디오 튜토리얼을 참조하십시오.

11. API 키

crewai create crew 명령어를 실행하면, CLI에서 선택할 수 있는 LLM 제공업체 목록이 표시되고, 그 다음으로 선택한 제공업체에 대한 모델 선택이 이어집니다. 선택한 모델은 생성된 .env에 저장되며 각 에이전트 JSONC 파일은 자체 llm을 설정할 수 있습니다.

LLM 제공업체와 모델을 선택하면, API 키를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

사용 가능한 LLM 공급자

다음은 CLI에서 제안하는 가장 인기 있는 LLM 공급자 목록입니다:

OpenAI
Groq
Anthropic
Google Gemini
SambaNova

공급자를 선택하면, CLI가 해당 공급자에서 사용 가능한 모델을 보여주고 API 키 입력을 요청합니다.

기타 옵션

“기타”를 선택하면 LiteLLM에서 지원하는 공급자 목록에서 선택할 수 있습니다.

공급자를 선택하면 CLI에서 Key 이름과 API 키 입력을 요청합니다.

각 공급자의 Key 이름은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다:

LiteLLM 공급자

12. 구성 관리

CrewAI의 CLI 구성 설정을 관리합니다.

crewai config [COMMAND] [OPTIONS]

명령어:

list: 모든 CLI 구성 매개변수 표시

crewai config list

set: CLI 구성 매개변수 설정

crewai config set <key> <value>

reset: 모든 CLI 구성 매개변수를 기본값으로 초기화

crewai config reset

사용 가능한 구성 파라미터

enterprise_base_url: CrewAI AMP 인스턴스의 기본 URL
oauth2_provider: 인증에 사용되는 OAuth2 공급자 (예: workos, okta, auth0)
oauth2_audience: OAuth2 audience 값으로, 일반적으로 대상 API 또는 리소스를 식별하는 데 사용됨
oauth2_client_id: 인증 요청 시 사용되는 공급자가 발급한 OAuth2 클라이언트 ID
oauth2_domain: 토큰 발급에 사용되는 OAuth2 공급자의 도메인 (예: your-org.auth0.com)

예시

현재 설정 표시:

crewai config list

예시 출력:

설정	값	설명
enterprise_base_url	https://app.crewai.com	CrewAI AMP 인스턴스의 기본 URL
org_name	Not set	현재 활성화된 조직의 이름
org_uuid	Not set	현재 활성화된 조직의 UUID
oauth2_provider	workos	인증에 사용되는 OAuth2 제공자 (예: workos, okta, auth0)
oauth2_audience	client_01YYY	일반적으로 대상 API/리소스를 식별하는 데 사용되는 OAuth2 audience 값
oauth2_client_id	client_01XXX	제공자로부터 발급된 OAuth2 client ID (인증 요청 시 사용)
oauth2_domain	login.crewai.com	OAuth2 제공자의 도메인 (예: your-org.auth0.com)

엔터프라이즈 기본 URL 설정:

crewai config set enterprise_base_url https://my-enterprise.crewai.com

OAuth2 제공자 설정:

crewai config set oauth2_provider auth0

OAuth2 도메인 설정:

crewai config set oauth2_domain my-company.auth0.com

모든 설정을 기본값으로 재설정:

crewai config reset