실행 단계에서의 인간 입력
실행 단계에서의 인간 입력 (Human Input on Execution)
몇몇 에이전트 실행 시나리오에서 인간 입력(human input)은 매우 중요합니다. 에이전트가 필요할 때 추가 정보나 명확화를 요청할 수 있게 해 주기 때문입니다. 특히 복잡한 의사결정 과정이나 에이전트가 태스크를 효과적으로 완료하는 데 더 많은 세부 정보가 필요할 때 유용합니다.
출처: 공식문서
에이전트 실행에서의 인간 입력
태스크 정의에서 human_input 플래그를 설정하면 에이전트 실행에 인간 입력을 통합할 수 있습니다. 이 플래그가 켜지면 에이전트가 최종 답을 내놓기 전에 사용자에게 입력을 요청합니다. 이 입력은 추가 컨텍스트를 제공하거나, 모호함을 명확히 하거나, 에이전트의 출력을 검증하는 데 쓸 수 있습니다.
pip install crewai
예제
import os
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import SerperDevTool
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "Your Key" # serper.dev API key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your Key"
# Loading Tools
search_tool = SerperDevTool()
# Define your agents with roles, goals, tools, and additional attributes
researcher = Agent(
role='Senior Research Analyst',
goal='Uncover cutting-edge developments in AI and data science',
backstory=(
"You are a Senior Research Analyst at a leading tech think tank. "
"Your expertise lies in identifying emerging trends and technologies in AI and data science. "
"You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights."
),
verbose=True,
allow_delegation=False,
tools=[search_tool]
)
writer = Agent(
role='Tech Content Strategist',
goal='Craft compelling content on tech advancements',
backstory=(
"You are a renowned Tech Content Strategist, known for your insightful and engaging articles on technology and innovation. "
"With a deep understanding of the tech industry, you transform complex concepts into compelling narratives."
),
verbose=True,
allow_delegation=True,
tools=[search_tool],
cache=False, # Disable cache for this agent
)
# Create tasks for your agents
task1 = Task(
description=(
"Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2025. "
"Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts. "
"Compile your findings in a detailed report. "
"Make sure to check with a human if the draft is good before finalizing your answer."
),
expected_output='A comprehensive full report on the latest AI advancements in 2025, leave nothing out',
agent=researcher,
human_input=True
)
task2 = Task(
description=(
"Using the insights from the researcher's report, develop an engaging blog post that highlights the most significant AI advancements. "
"Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience. "
"Aim for a narrative that captures the essence of these breakthroughs and their implications for the future."
),
expected_output='A compelling 3 paragraphs blog post formatted as markdown about the latest AI advancements in 2025',
agent=writer,
human_input=True
)
# Instantiate your crew with a sequential process
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[task1, task2],
verbose=True,
memory=True,
planning=True # Enable planning feature for the crew
)
# Get your crew to work!
result = crew.kickoff()
print("######################")
print(result)
핵심은 태스크마다 human_input=True를 설정해 에이전트가 최종 답변 전에 사용자로부터 피드백을 받게 하는 것입니다. 위 예시에서는 researcher 태스크의 설명에도 "check with a human if the draft is good before finalizing"이라고 지시해서, 최종 확정 전에 사람의 검토가 개입되도록 만들었습니다.