CrewAI 디버깅

핵심 개념

에이전트가 예상과 다른 행동을 할 때 시스템 프롬프트 점검, 태스크 설명 구체화, 도구 사용 로그 분석으로 문제를 해결합니다. 콜백으로 에이전트 동작을 세밀하게 추적합니다.

코드 분석

AI-ORCHESTRATION📋 코드 (1줄)

STEP·35 / AI ORCHESTRATION / CHAPTER 35 — CrewAI 디버깅# 콜백 디버깅from crewai.callbacks import AgentCallback&nbsp;class DebugCallback(AgentCallback):    def on_agent_action(self, action, **kwargs):        print(f"[ACTION] Tool: {action.tool}")        print(f"[INPUT]  {action.tool_input}")&nbsp;    def on_agent_finish(self, output, **kwargs):        print(f"[OUTPUT] {output.return_values}")&nbsp;agent = Agent(..., callbacks=[DebugCallback()])

AI 프롬프트

🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트

무료 모델

Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)

'CrewAI 디버깅'를 무료 도구로 실습하고 싶어.
HuggingFace(무료 모델) + n8n(셀프호스팅) + Dify(오픈소스)로
간단한 AI 파이프라인을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.

소자본 모델

Claude API + Cursor $20/mo + Make.com — 월 10~30만원

'CrewAI 디버깅'에 월 20만원을 투자할 수 있어.
Claude API(체인) + Pinecone(벡터DB) + Make.com(워크플로우) 조합으로
RAG 기반 서비스를 구축해줘. 예상 월 비용 분배도 함께.

프로덕션 모델

Claude Opus + CrewAI + LangGraph — 월 100만원+

'CrewAI 디버깅'를 엔터프라이즈로 스케일업해줘.
CrewAI(멀티에이전트) + LangGraph(상태관리) + Claude Opus(추론) + LangSmith(모니터링)
자율 협업 AI 팀 아키텍처를 월 100만원 예산 기준으로 설계해줘.

스택 프롬프트

0원→$20/mo→$100/mo 단계별 스택 비교

'CrewAI 디버깅'를 1인 AI 창업가가 구현할 때
3단계 오케스트레이션 스택을 비교해줘.
Level 1(0원, Dify+n8n+HF) → Level 2(20만원, LangChain+OpenAI+Pinecone) → Level 3(100만원, CrewAI+LangGraph+GPU)
각 레벨의 만들 수 있는 서비스와 한계 포함.

⭐ 이것만 기억하세요

CrewAI 디버깅은 이 3가지만 확실히 잡으세요

1.에이전트가 예상과 다른 결과를 내는데 어디서 잘못됐는지 모르면 수정할 수 없습니다

2.각 에이전트의 입력·출력을 로깅하고, 프롬프트를 반복 실험해서 문제 원인을 격리합니다

3.다음 챕터에서 Microsoft의 멀티에이전트 프레임워크 AutoGen을 배웁니다

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진행도 39 / 49

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