협업 중심의 AI 시스템에서 강력하고 전문화된 에이전트를 설계하는 핵심 원칙과 실전 예제를 다룹니다.

CrewAI에서 Crews와 Flows를 언제 어떻게 선택해야 하는지, 복잡도와 정밀도 기준으로 평가하는 방법을 안내합니다.

CrewAI 설치 방법과 첫 프로젝트 생성 과정을 소개합니다.

Django/DRF 기반 Celery 프로젝트에서 멀티 큐를 구성하고, 워커를 역할별로 분리하여 운영 효율성과 장애 대응력을 높이는 방법을 소개합니다.

CrewAI의 개념과 작동 원리, Crews와 Flows의 차이, 그리고 언제 어떤 구조를 사용할지에 대해 상세히 설명합니다.

Celery 운영 환경에서 발생할 수 있는 문제를 예방하고 안정성을 높이는 방법을 정리합니다. Sentry 연동, 작업 중복 방지, 로깅 개선 등 노하우를 공유합니다.

Celery, Django, Redis를 통합한 비동기 백엔드 환경을 Docker Compose로 로컬에 구축하는 과정을 단계별로 정리합니다.

비동기 작업 처리 프레임워크 Celery의 기본 개념과 동작 원리, Django 프로젝트에서의 활용 예시까지 자세하게 설명합니다.

AInfo 프로젝트에서 CrewAI를 활용한 멀티에이전트 구조를 어떻게 구성했는지, 각 크루의 역할과 Flow 실행 구조를 정리합니다.

AInfo 프로젝트에서 LangChain 기반으로 도구(Tool)와 에이전트(Agent)를 어떻게 구성했는지 설계 흐름과 구현 코드 중심으로 소개합니다.