Task Delegation이 뭔가요?

여러분이 레스토랑 사장님이라고 상상해 보세요. 주방에 경리님, 조리사, 서빙팀장이 있다고 생각하면 됩니다. 경리님은 계산만, 조리사는 요리만, 서빙팀장은 손님 응대만 합니다. 이걸 역할 분담이라고 하죠.

CrewAI의 Task Delegation도 똑같습니다. AI 에이전트에게 역할을 부여하면, 그 역할에 맞는 일만 합니다. 예를 들어:

이 가이드에서는 HolySheep AI를 backend로 사용하면서 CrewAI의 Task Delegation 전략을 단계별로 알려드리겠습니다. HolySheep AI는 지금 가입하면 무료 크레딧을 드리며, 단일 API 키로 여러 모델을 사용할 수 있어요.

1단계: 환경 준비하기

가장 먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:

pip install crewai langchain-openai langchain-anthropic --quiet

저는 처음에 이 설치 과정에서 종속성 충돌 때문에 2시간을 허비한 경험이 있어요. 해결 방법은 Python 3.10 이상을 사용하면서 pip를 최신 버전으로 업데이트하는 것이었습니다.

2단계: HolySheep AI 연결 설정

CrewAI에서 HolySheep AI를 backend로 사용하려면 environment 설정을 해야 합니다:

import os


HolySheep AI API 키 설정

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.holysheep.ai/v1"


사용할 모델 선택 (비용 최적화를 위해 적절한 모델 선택 권장)

os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "gpt-4.1"  # GPT-4.1: $8/MTok

HolySheep AI는 다양한 모델을 지원합니다:

3단계: 에이전트와 태스크 생성

이제 실제 코드를 작성해 보겠습니다. 시장 조사 보고서를 자동 생성하는 크루를 만들어 볼게요:

from crewai import Agent, Task, Crew


1단계: 에이전트 생성

researcher = Agent(
    role="시장 조사원",
    goal="사용자가 원하는 시장의 최신 동향과 경쟁사 정보를 수집하는 것",
    backstory="10년 경력의 시장 분석 전문가로서 다양한 산업의 트렌드를 분석해왔습니다.",
    verbose=True,
    allow_delegation=False  # 다른 에이전트에게 일 위임 안 함
)

writer = Agent(
    role="보고서 작성자",
    goal="조사 결과를 보기 좋은 보고서 형식으로 정리하는 것",
    backstory="맥킨지 출신 전문 작가로서 데이터 기반 스토리텔링의 달인입니다.",
    verbose=True,
    allow_delegation=False
)

reviewer = Agent(
    role="품질 관리 담당",
    goal="보고서의 정확성과 완성도를 검토하고 개선점을 지적하는 것",
    backstory="이전职业生涯에서 수많은 투자 보고서를 리뷰한 베테랑 전문가입니다.",
    verbose=True,
    allow_delegation=True  # 필요시 다른 에이전트에게 수정 요청 가능
)


2단계: 태스크 생성

research_task = Task(
    description="AI 시장 규모, 성장률, 주요 플레이어를 조사해주세요. 2024년 데이터를 중심으로.",
    agent=researcher,
    expected_output="시장 조사 데이터 요약 (점수, 비율, 주요 발견사항 포함)"
)

write_task = Task(
    description="조사 결과를 바탕으로 투자 심사를 위한 보고서를 작성해주세요.",
    agent=writer,
    expected_output="MBA 스타일의 비즈니스 보고서 (실행 요약, 본론, 결론 포함)"
)

review_task = Task(
    description="작성된 보고서를 검토하고 수정이 필요한 부분이 있으면 지적해주세요.",
    agent=reviewer,
    expected_output="수정 요청 사항 목록 또는 '완료' 확인 메시지"
)


3단계: 크루 구성 및 실행

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer, reviewer],
    tasks=[research_task, write_task, review_task],
    process="sequential"  # 순차적 실행 (research → write → review)
)

result = crew.kickoff()
print(result)

Task Delegation 전략 4가지

CrewAI에서는 에이전트 간 작업 위임 방식에 따라 4가지 전략을 선택할 수 있습니다:

1. Sequential (순차 실행)

태스크를 순서대로 실행합니다. 한 태스크가 완료되어야 다음 태스크가 시작됩니다.

crew = Crew(
    agents=agents,
    tasks=tasks,
    process="sequential"
)

실행 순서: Task A → Task B → Task C

2. Hierarchical (계층적)

매니저 에이전트가 하위 에이전트에게 작업을 분배하고 결과를 취합합니다.

manager = Agent(
    role="프로젝트 매니저",
    goal="팀원들의 작업을 조율하고 최종 결과를 취합하는 것",
    backstory="다수의 AI 프로젝트를 성공적으로 완료한 경험이 있는 매니저입니다.",
)

crew = Crew(
    agents=[manager, researcher, writer, designer],
    tasks=tasks,
    process="hierarchical",
    manager_agent=manager  # 매니저 지정
)

저는 복잡한 프로젝트에서는 Hierarchical 전략을 선호합니다. 매니저가 태스크 우선순위를 스스로 판단하기 때문에 개발자가 일일이 실행 순서를 지정할 필요가 없습니다. 특히 HolySheep AI의 Claude Sonnet 4.5를 매니저로使用时 추론 능력이 뛰어나더라고요.

3. Parallel (병렬 실행)

서로 의존성이 없는 태스크를 동시에 실행합니다.

# 태스크 간 의존성 제거
task1 = Task(description="SNS 트렌드 조사", agent=researcher)
task2 = Task(description="경쟁사 웹사이트 분석", agent=researcher)  # 같은 에이전트지만 병렬 가능
task3 = Task(description="사용자 리뷰 수집", agent=researcher)


결과 취합 태스크

aggregate_task = Task(
    description="세 조사 결과를 하나의 보고서로 합치기",
    agent=writer,
    context=[task1, task2, task3]  # 앞에 태스크들의 결과를 참조
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],

관련 리소스
관련 문서