ai-agent-development
CrewAI 와 LangGraph 로 AI 에이전트 구축하기
이 워크플로우는 CrewAI 와 LangGraph 프레임워크를 사용하여 단일 에이전트 구현부터 오케스트레이션을 통한 다중 에이전트 시스템까지 자율 AI 에이전트 구축을 안내합니다.
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테스트해 보기
"ai-agent-development" 사용 중입니다. 웹 검색, 데이터 분석 및 보고서 작성을 수행하는 연구 에이전트를 설계하는 것을 도와주세요.
예상 결과:
AI 에이전트 개발 워크플로우에 따른 에이전트 설계입니다:
**1 단계: 에이전트 설계**
- 목적: 자동화된 연구 어시스턴트
- 기능: 웹 검색, 데이터 분석, 보고서 작성
- 도구: 검색 API, 데이터 처리 라이브러리, 문서 생성기
- 메모리: 대화 컨텍스트를 위한 단기 메모리, 연구 결과를 위한 장기 메모리
- 성공 지표: 분석 정확도, 보고서 완전성
**권장 접근 방식**: LangGraph 오케스트레이션을 통해 조정되는 3 개 역할 (연구원, 분석가, 작성자) 을 갖춘 다중 에이전트 시스템 사용.
"ai-agent-development" 사용 중입니다. 지식 베이스에 액세스할 수 있는 고객 서비스 에이전트를 만드세요
예상 결과:
고객 서비스 에이전트에는 다음을 권장합니다:
**단일 에이전트 구현** (2 단계)
- 프레임워크: 구조화된 대화를 위한 CrewAI
- 도구: 지식 베이스 검색, 티켓 생성, 에스컬레이션 트리거
- 메모리: 고객 이력을 위한 엔티티 메모리, 컨텍스트를 위한 대화 메모리
**품질 게이트**: 에이전트가 일반적인 쿼리를 처리하고 적절히 에스컬레이션하며 다회차 대화에서 컨텍스트를 유지하는지 확인하세요.
보안 감사
안전Static analysis flagged 42 potential issues (32 external_commands, 10 weak_crypto). After evaluation, all findings are FALSE POSITIVES. The external_commands detections are markdown backticks used for skill references (e.g., `ai-agents-architect`), not shell execution. The weak_crypto detections are keyword false positives on common words like 'design', 'memory', 'tool'. This is a documentation-only skill with no executable code.
감지된 패턴
품질 점수
만들 수 있는 것
고객 지원 에이전트 구축
고객 문의를 처리하고 지식 베이스에 액세스하며 복잡한 문제를 인간 에이전트에게 에스컬레이션하는 자율 에이전트를 만듭니다.
다중 에이전트 연구 팀 개발
데이터 수집, 분석 및 보고를 위한 별도 에이전트를 갖춘 연구 작업에 협업하는 전문 AI 에이전트 팀을 구축합니다.
상태 저장 에이전트 워크플로 생성
대화 전반에 걸쳐 상태를 유지하고 워크플로 이력을 기반으로 의사결정을 할 수 있는 영구 에이전트 워크플로를 설계합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
AI 에이전트를 구축하고 싶습니다. @ai-agent-development 워크플로우를 사용하여 프로세스를 안내해 주세요. 1 단계: 에이전트 설계부터 시작합니다. 에이전트 목적, 기능, 도구 통합 요구사항 및 성공 지표를 정의하는 것을 도와주세요.
@ai-agent-development 워크플로우 2 단계를 따라 단일 자율 에이전트를 구현하는 것을 도와주세요. [CrewAI/LangGraph] 를 프레임워크로 사용하고 싶습니다. 에이전트 로직 구현, 도구 통합 추가 및 메모리 구성을 안내해 주세요.
다중 에이전트 시스템을 만들어야 합니다. @ai-agent-development 의 3 단계를 사용하여 에이전트 역할을 정의하고 에이전트 간 통신을 설정하며 작업 위임을 구성하고 조정을 테스트하는 것을 도와주세요.
제 에이전트에 메모리와 도구가 필요합니다. @ai-agent-development 의 5 단계와 6 단계를 따라 메모리 구조 (단기, 장기, 엔티티) 를 설계하고 에이전트가 사용할 도구를 구현하는 것을 도와주세요.
모범 사례
- 구현 전에 명확한 에이전트 목적과 정의된 성공 지표로 시작하세요
- 단계별 워크플로우를 체계적으로 사용하세요 - 다음 단계로 이동하기 전에 각 단계를 완료하세요
- 복잡성을 추가하기 전에 각 단계에서 실제 시나리오로 에이전트 행동을 테스트하세요
피하기
- 설계 단계를 건너뛰고 바로 구현으로 넘어가는 것
- 기본 기능을 확인하기 전에 너무 많은 도구와 기능을 추가하는 것
- 메모리 시스템 설계를 무시하는 것 - 메모리가 없는 에이전트는 컨텍스트를 빠르게 잃습니다