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# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

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# CrewAI CLI 설치
uv tool install crewai

# PATH 경고가 발생하면 실행
uv tool update-shell

# 설치 확인
uv tool list
# 출력 예시:
# crewai v0.102.0
#   - crewai

# 업그레이드가 필요한 경우
uv tool install crewai --upgrade

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# 신규 Crew 프로젝트 생성
crewai create crew <your_project_name>

# 예시
crewai create crew latest-ai-development
cd latest_ai_development

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my_project/
├── .gitignore
├── knowledge/          # 에이전트가 참조할 지식 베이스
├── pyproject.toml
├── README.md
├── .env                # API 키 등 환경 변수
└── src/
    └── my_project/
        ├── __init__.py
        ├── main.py         # 프로젝트 진입점
        ├── crew.py         # Crew 오케스트레이션
        ├── tools/          # 커스텀 도구
        │   ├── custom_tool.py
        │   └── __init__.py
        └── config/
            ├── agents.yaml # 에이전트 정의
            └── tasks.yaml  # 태스크 정의

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# src/latest_ai_development/config/agents.yaml
researcher:
  role: >
    {topic} Senior Data Researcher
  goal: >
    Uncover cutting-edge developments in {topic}
  backstory: >
    You're a seasoned researcher with a knack for uncovering the latest
    developments in {topic}. Known for your ability to find the most
    relevant information and present it in a clear and concise manner.

reporting_analyst:
  role: >
    {topic} Reporting Analyst
  goal: >
    Create detailed reports based on {topic} data analysis and research findings
  backstory: >
    You're a meticulous analyst with a keen eye for detail. You're known for
    your ability to turn complex data into clear and concise reports, making it
    easy for others to understand and act on the information you provide.

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# src/latest_ai_development/config/tasks.yaml
research_task:
  description: >
    Conduct a thorough research about {topic}
    Make sure you find any interesting and relevant information given
    the current year is 2025.
  expected_output: >
    A list with 10 bullet points of the most relevant information about {topic}
  agent: researcher

reporting_task:
  description: >
    Review the context you got and expand each topic into a full section
    for a report. Make sure the report is detailed and contains any and
    all relevant information.
  expected_output: >
    A fully fledge reports with the mains topics, each with a full section
    of information. Formatted as markdown without '```'
  agent: reporting_analyst
  output_file: report.md

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# src/latest_ai_development/crew.py
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai_tools import SerperDevTool
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
from typing import List

@CrewBase
class LatestAiDevelopmentCrew():
    """LatestAiDevelopment crew"""
    agents: List[BaseAgent]
    tasks: List[Task]

    @agent
    def researcher(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['researcher'],
            verbose=True,
            tools=[SerperDevTool()]  # 웹 검색 도구 장착
        )

    @agent
    def reporting_analyst(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['reporting_analyst'],
            verbose=True
        )

    @task
    def research_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['research_task'],
        )

    @task
    def reporting_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['reporting_task'],
            output_file='output/report.md'  # 최종 보고서 저장 경로
        )

    @crew
    def crew(self) -> Crew:
        """Creates the LatestAiDevelopment crew"""
        return Crew(
            agents=self.agents,   # @agent 데코레이터로 자동 수집
            tasks=self.tasks,     # @task 데코레이터로 자동 수집
            process=Process.sequential,  # 순차 실행
            verbose=True,
        )

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#!/usr/bin/env python
# src/latest_ai_development/main.py
from latest_ai_development.crew import LatestAiDevelopmentCrew

def run():
    """Run the crew."""
    inputs = {
        'topic': 'AI Agents'  # agents.yaml / tasks.yaml의 {topic}에 주입
    }
    LatestAiDevelopmentCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)

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# 웹 검색 도구 (SerperDev)
SERPER_API_KEY=YOUR_SERPER_API_KEY

# OpenAI (기본값)
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key

# Google Gemini
GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key

# Anthropic Claude
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-api-key

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# 1. 의존성 설치 (프로젝트 루트에서 최초 1회)
crewai install

# 2. 추가 패키지가 필요한 경우
uv add <package-name>

# 3. Crew 실행
crewai run

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# tasks.yaml — 좋은 지시 예시
research_task:
  description: >
    {topic}에 대해 심층 조사를 수행한다.
    반드시 {current_year}년 기준의 최신 정보를 포함해야 하며,
    신뢰할 수 있는 출처(논문, 공식 문서, 주요 매체)를 우선한다.
  expected_output: >
    최소 10개 항목의 불릿 포인트 형식 리포트.
    각 항목에는 핵심 내용 요약과 출처 URL이 포함되어야 한다.
  agent: researcher

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# tasks.yaml — 태스크 체이닝으로 자율 완수
research_task:
  description: "{topic}에 대해 조사하라."
  expected_output: "10개 항목의 조사 결과 리스트"
  agent: researcher

reporting_task:
  description: "조사 결과를 바탕으로 보고서를 작성하라."
  expected_output: "마크다운 형식의 상세 보고서"
  agent: reporting_analyst
  # research_task의 output이 자동으로 context에 포함됨 (sequential process 기준)
  output_file: output/report.md  # 완료 시 자동 저장

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# crew.py — 명시적 태스크 의존성 연결
@task
def reporting_task(self) -> Task:
    return Task(
        config=self.tasks_config['reporting_task'],  # type: ignore[index]
        context=[self.research_task()],  # 앞 태스크 결과를 명시적으로 주입
        output_file='output/report.md',
    )

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# crew.py — 특정 태스크에서 사람의 검토 요청
@task
def reporting_task(self) -> Task:
    return Task(
        config=self.tasks_config['reporting_task'],  # type: ignore[index]
        human_input=True,   # 태스크 완료 후 터미널에서 피드백 입력 대기
        output_file='output/report.md',
    )

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# crew.py — 루프 방지 설정 예시
@agent
def researcher(self) -> Agent:
    return Agent(
        config=self.agents_config['researcher'],  # type: ignore[index]
        verbose=True,
        tools=[SerperDevTool()],
        max_iter=10,              # 기본 20 → 10으로 단축
        max_execution_time=120,   # 2분 초과 시 강제 종료
        max_retry_limit=1,        # 오류 재시도 1회로 제한
    )

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# 루프 발생 시 긴급 대응
Ctrl+C                          # 즉시 실행 중단

# 어느 태스크까지 완료됐는지 확인
crewai log-tasks-outputs

# 실패한 태스크부터 재실행
crewai replay -t <task_id>