배포 준비하기

Crew 또는 Flow가 CrewAI AMP에 배포될 준비가 되었는지 확인하기

CrewAI AMP에 배포하기 전에, 프로젝트가 올바르게 구성되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다. Crews와 Flows 모두 “자동화”로 배포할 수 있지만, 성공적인 배포를 위해 충족해야 하는 서로 다른 프로젝트 구조와 요구 사항이 있습니다.

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자동화 이해하기

CrewAI AMP에서 **자동화(automations)**는 배포 가능한 Agentic AI 프로젝트의 총칭입니다. 자동화는 다음 중 하나일 수 있습니다:

• Crew: 작업을 함께 수행하는 AI 에이전트들의 독립 실행형 팀
• Flow: 여러 crew, 직접 LLM 호출 및 절차적 로직을 결합할 수 있는 오케스트레이션된 워크플로우

배포하는 유형을 이해하는 것은 프로젝트 구조와 진입점이 다르기 때문에 필수적입니다.

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Crews vs Flows: 주요 차이점

Crew 프로젝트

에이전트와 작업을 정의하는 crew.py가 있는 독립 실행형 AI 에이전트 팀. 집중적이고 협업적인 작업에 적합합니다.

Flow 프로젝트

crews/ 폴더에 포함된 crew가 있는 오케스트레이션된 워크플로우. 복잡한 다단계 프로세스에 적합합니다.

측면	Crew	Flow
프로젝트 구조	crew.py가 있는 src/project_name/	crews/ 폴더가 있는 src/project_name/
메인 로직 위치	src/project_name/crew.py	src/project_name/main.py (Flow 클래스)
진입점 함수	main.py의 run()	main.py의 kickoff()
pyproject.toml 타입	type = "crew"	type = "flow"
CLI 생성 명령어	crewai create crew name	crewai create flow name
설정 위치	src/project_name/config/	src/project_name/crews/crew_name/config/
다른 crew 포함 가능	아니오	예 (crews/ 폴더 내)

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프로젝트 구조 참조

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Crew 프로젝트 구조

crewai create crew my_crew를 실행하면 다음 구조를 얻습니다:

my_crew/
├── .gitignore
├── pyproject.toml          # type = "crew"여야 함
├── README.md
├── .env
├── uv.lock                  # 배포에 필수
└── src/
    └── my_crew/
        ├── __init__.py
        ├── main.py          # run() 함수가 있는 진입점
        ├── crew.py          # @CrewBase 데코레이터가 있는 Crew 클래스
        ├── tools/
        │   ├── custom_tool.py
        │   └── __init__.py
        └── config/
            ├── agents.yaml  # 에이전트 정의
            └── tasks.yaml   # 작업 정의

중첩된 src/project_name/ 구조는 Crews에 매우 중요합니다. 잘못된 레벨에 파일을 배치하면 배포 실패의 원인이 됩니다.

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Flow 프로젝트 구조

crewai create flow my_flow를 실행하면 다음 구조를 얻습니다:

my_flow/
├── .gitignore
├── pyproject.toml          # type = "flow"여야 함
├── README.md
├── .env
├── uv.lock                  # 배포에 필수
└── src/
    └── my_flow/
        ├── __init__.py
        ├── main.py          # kickoff() 함수 + Flow 클래스가 있는 진입점
        ├── crews/           # 포함된 crews 폴더
        │   └── poem_crew/
        │       ├── __init__.py
        │       ├── poem_crew.py  # @CrewBase 데코레이터가 있는 Crew
        │       └── config/
        │           ├── agents.yaml
        │           └── tasks.yaml
        └── tools/
            ├── __init__.py
            └── custom_tool.py

Crews와 Flows 모두 src/project_name/ 구조를 사용합니다. 핵심 차이점은 Flows는 포함된 crews를 위한 crews/ 폴더가 있고, Crews는 프로젝트 폴더에 직접 crew.py가 있다는 것입니다.

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배포 전 체크리스트

이 체크리스트를 사용하여 프로젝트가 배포 준비가 되었는지 확인하세요.

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1. pyproject.toml 설정 확인

pyproject.toml에 올바른 [tool.crewai] 섹션이 포함되어야 합니다:

Crews의 경우

[tool.crewai]
type = "crew"

Flows의 경우

[tool.crewai]
type = "flow"

type이 프로젝트 구조와 일치하지 않으면 빌드가 실패하거나 자동화가 올바르게 실행되지 않습니다.

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2. uv.lock 파일 존재 확인

CrewAI는 의존성 관리를 위해 uv를 사용합니다. uv.lock 파일은 재현 가능한 빌드를 보장하며 배포에 필수입니다.

# lock 파일 생성 또는 업데이트
uv lock

# 존재 여부 확인
ls -la uv.lock

파일이 존재하지 않으면 uv lock을 실행하고 저장소에 커밋하세요:

uv lock
git add uv.lock
git commit -m "Add uv.lock for deployment"
git push

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3. CrewBase 데코레이터 사용 확인

모든 crew 클래스는 @CrewBase 데코레이터를 사용해야 합니다. 이것은 다음에 적용됩니다:

• 독립 실행형 crew 프로젝트
• Flow 프로젝트 내에 포함된 crews

from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
from typing import List

@CrewBase  # 이 데코레이터는 필수입니다
class MyCrew():
    """내 crew 설명"""

    agents: List[BaseAgent]
    tasks: List[Task]

    @agent
    def my_agent(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['my_agent'],  # type: ignore[index]
            verbose=True
        )

    @task
    def my_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['my_task']  # type: ignore[index]
        )

    @crew
    def crew(self) -> Crew:
        return Crew(
            agents=self.agents,
            tasks=self.tasks,
            process=Process.sequential,
            verbose=True,
        )

@CrewBase 데코레이터를 잊으면 에이전트나 작업 구성이 누락되었다는 오류와 함께 배포가 실패합니다.

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4. 프로젝트 진입점 확인

Crews와 Flows 모두 src/project_name/main.py에 진입점이 있습니다:

Crews의 경우

진입점은 run() 함수를 사용합니다:

# src/my_crew/main.py
from my_crew.crew import MyCrew

def run():
    """crew를 실행합니다."""
    inputs = {'topic': 'AI in Healthcare'}
    result = MyCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)
    return result

if __name__ == "__main__":
    run()

Flows의 경우

진입점은 Flow 클래스와 함께 kickoff() 함수를 사용합니다:

# src/my_flow/main.py
from crewai.flow import Flow, listen, start
from my_flow.crews.poem_crew.poem_crew import PoemCrew

class MyFlow(Flow):
    @start()
    def begin(self):
        # Flow 로직
        result = PoemCrew().crew().kickoff(inputs={...})
        return result

def kickoff():
    """flow를 실행합니다."""
    MyFlow().kickoff()

if __name__ == "__main__":
    kickoff()

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5. 환경 변수 준비

배포 전에 다음을 준비해야 합니다:

1. LLM API 키 (OpenAI, Anthropic, Google 등)
2. 도구 API 키 - 외부 도구를 사용하는 경우 (Serper 등)

구성 문제를 조기에 발견하기 위해 배포 전에 동일한 환경 변수로 로컬에서 프로젝트를 테스트하세요.

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빠른 검증 명령어

프로젝트 루트에서 다음 명령어를 실행하여 설정을 빠르게 확인하세요:

# 1. pyproject.toml에서 프로젝트 타입 확인
grep -A2 "\[tool.crewai\]" pyproject.toml

# 2. uv.lock 존재 확인
ls -la uv.lock || echo "오류: uv.lock이 없습니다! 'uv lock'을 실행하세요"

# 3. src/ 구조 존재 확인
ls -la src/*/main.py 2>/dev/null || echo "src/에서 main.py를 찾을 수 없습니다"

# 4. Crews의 경우 - crew.py 존재 확인
ls -la src/*/crew.py 2>/dev/null || echo "crew.py가 없습니다 (Crews에서 예상됨)"

# 5. Flows의 경우 - crews/ 폴더 존재 확인
ls -la src/*/crews/ 2>/dev/null || echo "crews/ 폴더가 없습니다 (Flows에서 예상됨)"

# 6. CrewBase 사용 확인
grep -r "@CrewBase" . --include="*.py"

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일반적인 설정 실수

실수	증상	해결 방법
uv.lock 누락	의존성 해결 중 빌드 실패	uv lock 실행 후 커밋
pyproject.toml의 잘못된 type	빌드 성공하지만 런타임 실패	올바른 타입으로 변경
@CrewBase 데코레이터 누락	”Config not found” 오류	모든 crew 클래스에 데코레이터 추가
src/ 대신 루트에 파일 배치	진입점을 찾을 수 없음	src/project_name/으로 이동
run() 또는 kickoff() 누락	자동화를 시작할 수 없음	올바른 진입 함수 추가

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다음 단계

프로젝트가 모든 체크리스트 항목을 통과하면 배포할 준비가 된 것입니다:

AMP에 배포하기

CLI, 웹 인터페이스 또는 CI/CD 통합을 사용하여 Crew 또는 Flow를 CrewAI AMP에 배포하려면 배포 가이드를 따르세요.