커스텀 매니저 에이전트

CrewAI에서 특정 에이전트를 매니저로 설정하기

CrewAI는 사용자가 crew의 매니저로 특정 에이전트를 설정할 수 있도록 하여, 작업의 관리 및 조정에 대한 더 많은 제어권을 제공합니다.
이 기능을 통해 프로젝트의 요구 사항에 더 적합하게 매니저 역할을 맞춤화할 수 있습니다.

manager_agent 속성 사용하기

커스텀 매니저 에이전트

manager_agent 속성을 사용하면 crew를 관리할 커스텀 에이전트를 정의할 수 있습니다. 이 에이전트는 전체 프로세스를 감독하여 작업이 효율적이고 최고의 기준에 맞춰 완료되도록 보장합니다.

예시

import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process

# Define your agents
researcher = Agent(
    role="Researcher",
    goal="Conduct thorough research and analysis on AI and AI agents",
    backstory="You're an expert researcher, specialized in technology, software engineering, AI, and startups. You work as a freelancer and are currently researching for a new client.",
    allow_delegation=False,
)

writer = Agent(
    role="Senior Writer",
    goal="Create compelling content about AI and AI agents",
    backstory="You're a senior writer, specialized in technology, software engineering, AI, and startups. You work as a freelancer and are currently writing content for a new client.",
    allow_delegation=False,
)

# Define your task
task = Task(
    description="Generate a list of 5 interesting ideas for an article, then write one captivating paragraph for each idea that showcases the potential of a full article on this topic. Return the list of ideas with their paragraphs and your notes.",
    expected_output="5 bullet points, each with a paragraph and accompanying notes.",
)

# Define the manager agent
manager = Agent(
    role="Project Manager",
    goal="Efficiently manage the crew and ensure high-quality task completion",
    backstory="You're an experienced project manager, skilled in overseeing complex projects and guiding teams to success. Your role is to coordinate the efforts of the crew members, ensuring that each task is completed on time and to the highest standard.",
    allow_delegation=True,
)

# Instantiate your crew with a custom manager
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task],
    manager_agent=manager,
    process=Process.hierarchical,
)

# Start the crew's work
result = crew.kickoff()

맞춤형 Manager 에이전트의 이점

• 향상된 제어: 프로젝트의 구체적인 요구 사항에 맞게 관리 방식을 조정할 수 있습니다.
• 향상된 조정: 경험 많은 에이전트를 통해 효율적인 작업 조정 및 관리가 가능합니다.
• 맞춤형 관리: 프로젝트 목표에 부합하는 관리자 역할과 책임을 정의할 수 있습니다.

매니저 LLM 설정하기

계층적 프로세스를 사용하고 있으며 커스텀 매니저 에이전트를 설정하지 않으려는 경우, 매니저에 사용할 언어 모델을 지정할 수 있습니다:

from crewai import LLM

manager_llm = LLM(model="gpt-4o")

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task],
    process=Process.hierarchical,
    manager_llm=manager_llm
)

Note

계층적 프로세스를 사용할 때는 manager_agent 또는 manager_llm 중 하나를 반드시 설정해야 합니다.