CrewAI 커스텀 도구 만들기: 날씨 API를 붙여 AI 에이전트에 실시간 정보 넣는 법
언어 모델이 모르는 실시간 정보는 어떻게 채울까. CrewAI에서 날씨 API를 커스텀 도구로 만들어 여행 계획 다중 에이전트에 연결하는 과정을, 코드 흐름과 에이전트 수정 지점까지 따라가며 정리했다.
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언어 모델이 모르는 실시간 정보는 어떻게 채울까. CrewAI에서 날씨 API를 커스텀 도구로 만들어 여행 계획 다중 에이전트에 연결하는 과정을, 코드 흐름과 에이전트 수정 지점까지 따라가며 정리했다.
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CrewAI로 여러 AI 에이전트를 관리하는 계층형 패턴을 실습으로 설명한다. 관리자 에이전트가 사용자 요청을 쪼개 담당자에게 맡기고 결과를 종합하는 구조, 그리고 병렬 패턴과의 차이와 선택 기준을 정리했다.
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CrewAI로 여행 계획 다중 에이전트를 만들며 순차 실행과 병렬 실행의 차이를 설명한 튜토리얼을 정리했다. 조사 작업을 세 에이전트로 쪼개 동시에 돌리는 방법과 플래그 하나로 병렬화하는 요령, 결과를 다음 단계로 넘기는 방식을 다룬다.
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CrewAI와 오픈AI 모델로 여행 플래너를 만드는 실습 영상을 정리했다. 조사·일정·예산을 맡는 에이전트 3개를 순차 프로세스로 묶는 설계와, 환경 구성부터 코드 작성과 실행 로그 확인까지의 전체 흐름을 짚는다.
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복잡한 일을 AI 에이전트 하나로 처리하기 어려울 때 여러 에이전트를 팀으로 묶는다. 에이전트 간 통신 방식과 순차·병렬·계층형 워크플로 패턴, 그리고 CrewAI의 구성 요소를 정리했다.
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여러 AI 에이전트에게 서로 다른 역할을 맡겨 하나의 목표를 함께 푸는 멀티에이전트 시스템. 단일 에이전트와의 차이, 감독자·분산·계층형 구조, 순차·병렬·라우터·검토 패턴과 설계할 때 흔한 실수를 정리했다.
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LangChain부터 CrewAI, AutoGen까지 무엇을 골라야 할지 막막하다면, IBM이 제시하는 5가지 에이전트 시스템 유형별 프레임워크 선택법을 정리했다.
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챗봇의 질문-응답 방식을 넘어, CrewAI로 역할·목표·배경과 도구를 부여해 스스로 시장 조사를 수행하는 자율 AI 에이전트와 여러 에이전트가 협업하는 크루를 만드는 과정을 정리했다.
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Jon Krohn과 Ed Donner의 4시간 워크숍 정리. 에이전트의 정의부터 OpenAI Agents SDK로 딥리서치 재현, CrewAI 엔지니어링 팀, MCP 기반 자율 트레이더까지 실습 흐름을 따라간다.
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같은 에이전트를 다섯 프레임워크로 다시 만들어 본 개발자가 CrewAI·AutoGen·OpenAI Agents SDK·Google ADK·LangGraph의 장단점과 선택 기준을 정리했다.
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