CrewAI

• CrewAI는 역할(role)-기반 멀티 에이전트 프레임워크. 각 에이전트에게 직업(role)과 목표(goal), 백스토리(backstory)를 주고, 작업(Task)을 분배해 협업하게 한다.
• LangGraph보다 추상화가 한 단계 더 위 — "Crew를 짠다"는 비유가 그대로 코드에 드러난다.

예제

PythonCopy

Process 종류

• Sequential — 작업을 순서대로.
• Hierarchical — 매니저 LLM이 작업을 분배·검토 (Supervisor 패턴).

장점

• 역할 정의가 자연어로 명료해 도메인 전문가가 읽고 이해 가능.
• 협업 시나리오(분업, 검토, 리뷰)를 코드 거의 없이 짤 수 있다.

단점

• 내부 흐름이 불투명할 때가 있다 (LLM이 알아서 처리).
• 결정론적 워크플로우엔 부적합.
• 비용·지연 증가 — 에이전트마다 LLM 호출.

관련

• AutoGen — Microsoft의 비슷한 결.
• Strands Agents — 더 라이트한 멀티 에이전트.
• LangGraph — 더 정밀한 제어가 필요할 때.