저는 최근 12개 에이전트가 동시에 협업하는 CrewAI 시스템을 프로덕션 환경에 배포하면서, 로그 추적의 중요성을 뼈저리게 느꼈습니다. 에이전트 간 메시지 흐름을 추적하지 못하면,=deadlock 상태나 잘못된 컨텍스트 전파를 발견하기 매우 어렵습니다. 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 백엔드로 활용하여 CrewAI 협업 로그를 체계적으로 추적하고 디버깅하는 아키텍처를 소개하겠습니다.
1. CrewAI 로그 아키텍처 개요
CrewAI에서 다중 에이전트는 태스크 큐를 통해 비동기적으로 통신합니다. 각 에이전트의 의사결정 과정, 도구 호출, 컨텍스트 공유를 추적하려면 계층적 로깅 구조가 필수적입니다.
2. 구조화된 로깅 시스템 구현
먼저 HolySheep AI API 키를 환경변수로 설정합니다. 지금 가입하면 무료 크레딧을 받을 수 있으니, 먼저 계정을 생성하시기 바랍니다.
# 환경 설정
export HOLYSHEEP_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
export HOLYSHEEP_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"# requirements.txt
crewai>=0.80.0
litellm>=1.50.0
structlog>=24.0.0
opentelemetry-api>=1.25.0
opentelemetry-exporter-otlp>=1.25.0
python-json-logger>=2.0.7import os
import structlog
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, Any, List, Optional
from dataclasses import dataclass, asdict
from enum import Enum
HolySheep AI 설정
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", "")
os.environ["HOLYSHEEP_BASE_URL"] = "https://api.holysheep.ai/v1"
@dataclass
class AgentExecutionLog:
"""에이전트 실행 로그 데이터 클래스"""
trace_id: str
agent_name: str
task_id: str
start_time: str
end_time: Optional[str] = None
status: str = "running"
input_tokens: int = 0
output_tokens: int = 0
tool_calls: List[Dict[str, Any]] = None
errors: List[str] = None
context_updates: List[str] = None
def __post_init__(self):
if self.tool_calls is None:
self.tool_calls = []
if self.errors is None:
self.errors = []
if self.context_updates is None:
self.context_updates = []
class CrewLogger:
"""CrewAI 협업 로그 추적기"""
def __init__(self, crew_name: str):
self.crew_name = crew_name
self.trace_id = self._generate_trace_id()
self.execution_logs: List[AgentExecutionLog] = []
self.token_usage = {"input": 0, "output": 0}
self.cost_tracker: Dict[str, float] = {}
# HolySheep AI 모델별 비용 (2025년 1월 기준)
self.model_costs = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 32.0}, # $/MTok
"claude-sonnet-4-5": {"input": 15.0, "output": 75.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.0},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.68}
}
self._setup_structlog()
def _generate_trace_id(self) -> str:
"""고유 트레이스 ID 생성"""
import uuid
return f"{self.crew_name}-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{uuid.uuid4().hex[:8]}"
def _setup_structlog(self):
"""구조화된 로깅 설정"""
structlog.configure(
processors=[
structlog.stdlib.filter_by_level,
structlog.stdlib.add_logger_name,
structlog.stdlib.add_log_level,
structlog.processors.TimeStamper(fmt="iso"),
structlog.processors.StackInfoRenderer(),
structlog.processors.format_exc_info,
structlog.processors.JSONRenderer()
],
wrapper_class=structlog.stdlib.BoundLogger,
context_class=dict,
logger_factory=structlog.stdlib.LoggerFactory(),
cache_logger_on_first_use=True,
)
self.logger = structlog.get_logger("crewai_debug")
def log_agent_start(self, agent_name: str, task_id: str, context: Dict[str, Any]) -> str:
"""에이전트 실행 시작 로깅"""
log_entry = AgentExecutionLog(
trace_id=self.trace_id,
agent_name=agent_name,
task_id=task_id,
start_time=datetime.now().isoformat(),
status="running"
)
self.execution_logs.append(log_entry)
self.logger.info(
"agent_execution_start",
trace_id=self.trace_id,
agent=agent_name,
task=task_id,
context_size=len(str(context)),
active_agents=len([l for l in self.execution_logs if l.status == "running"])
)
return self.trace_id
def log_token_usage(self, agent_name: str, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int):
"""토큰 사용량 및 비용 추적"""
self.token_usage["input"] += input_tokens
self.token_usage["output"] += output_tokens
# 비용 계산 ( $/MTok → cents )
if model in self.model_costs:
costs = self.model_costs[model]
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * costs["input"] * 100 # cents
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * costs["output"] * 100
if agent_name not in self.cost_tracker:
self.cost_tracker[agent_name] = 0.0
self.cost_tracker[agent_name] += input_cost + output_cost
self.logger.info(
"token_usage",
agent=agent_name,
model=model,
input_tokens=input_tokens,
output_tokens=output_tokens,
total_cost_cents=round(sum(self.cost_tracker.values()), 3)
)
def log_tool_call(self, agent_name: str, tool_name: str, args: Dict[str, Any], result: Any):
"""도구 호출 로깅"""
for log in reversed(self.execution_logs):
if log.agent_name == agent_name and log.status == "running":
log.tool_calls.append({
"tool": tool_name,
"args": args,
"result_type": type(result).__name__,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})
break
self.logger.info(
"tool_execution",
agent=agent_name,
tool=tool_name,
args_keys=list(args.keys()),
result_preview=str(result)[:200] if result else None
)
def log_context_share(self, from_agent: str, to_agent: str, context_keys: List[str]):
"""에이전트 간 컨텍스트 공유 로깅"""
for log in self.execution_logs:
if log.agent_name == to_agent:
log.context_updates.append(f"Received from {from_agent}: {context_keys}")
self.logger.info(
"context_shared",
from_agent=from_agent,
to_agent=to_agent,
shared_keys=context_keys,
trace_id=self.trace_id
)
def log_error(self, agent_name: str, error: Exception, context: Dict[str