CrewAI 빠른 시작: 10분 만에 첫 리서치 Crew 만들기

이 글의 목표는 단순합니다. 그대로 따라 하면 첫 AI 리서치 보고서를 뽑을 수 있습니다.
가장 짧은 경로로 갑니다.

1단계: 프로젝트 생성

crewai create crew latest-ai-notes
cd latest-ai-notes

다음 기본 구조가 생성됩니다.

src/latest_ai_notes/config/agents.yaml
src/latest_ai_notes/config/tasks.yaml
src/latest_ai_notes/crew.py
src/latest_ai_notes/main.py

2단계: 의존성 설치

crewai install

이 명령은 프로젝트 설정을 읽어 가상환경 생성과 패키지 설치를 자동으로 진행합니다.
pip install을 길게 수동으로 나열할 필요가 없습니다.

3단계: Agent 설정

agents.yaml 편집:

researcher:
  role: >
    {topic} Researcher
  goal: >
    Find useful and current information about {topic}
  backstory: >
    You are good at collecting reliable information and summarizing key points.
 
reporter:
  role: >
    {topic} Reporter
  goal: >
    Convert research notes into a readable markdown report
  backstory: >
    You explain technical topics with simple language and clear structure.

4단계: Task 설정

tasks.yaml 편집:

research_task:
  description: >
    Research {topic}. Focus on trends, tools, and practical examples in 2026.
  expected_output: >
    10 bullet points with short explanations.
  agent: researcher
 
report_task:
  description: >
    Expand the research notes into a complete markdown article for beginners.
  expected_output: >
    A beginner-friendly markdown report with sections and conclusion.
  agent: reporter
  context:
    - research_task
  output_file: output/report.md

💡 context가 중요합니다. 두 번째 작업이 첫 번째 작업 결과를 입력으로 받게 합니다.

5단계: Crew 실행

crewai run

성공하면 output/report.md에서 결과를 볼 수 있습니다.
첫 실행이 느린 건 정상입니다. 모델 호출은 잠에서 깬 고양이처럼 조금 기다려야 반응합니다.

자주 생기는 문제

문제	가능한 원인	해결
`API key missing`	환경 변수 미설정	`.env`에 API Key 추가
`Module not found`	의존성 누락	`crewai install` 재실행
출력이 들쭉날쭉	Task 설명이 모호함	`expected_output` 형식 요구 강화

다음 단계

첫 흐름 실행 완료입니다.
다음은 가장 중요한 분해 스킬입니다.
👉 Agent와 Task 입문