CrewAI와 Gemini를 활용한 자율 멀티 에이전트 리서치·글쓰기 파이프라인 구성 방법

이 글은 CrewAI와 Google Gemini 모델을 활용해 자율적으로 협업하는 멀티 에이전트 리서치 및 글쓰기 파이프라인를 구성하는 방법을 정리한 기술 블로그입니다.
단일 LLM 호출이 아닌, 역할이 분리된 여러 AI 에이전트가 연구부터 글 작성까지 순차적으로 협업하는 구조를 실제 코드 흐름을 중심으로 설명합니다. 이를 통해 최근 주목받는 에이전틱 AI 워크플로우가 어떻게 실무적으로 구현될 수 있는지 이해할 수 있습니다.

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멀티 에이전트 기반 파이프라인이란 무엇인가

기존 AI 활용 방식은 하나의 모델에 하나의 프롬프트를 던지고 결과를 받는 구조가 대부분이었습니다.
하지만 본 글에서 다루는 방식은 다음과 같은 특징을 가집니다.

• 각 에이전트가 명확한 역할(Role) 을 가짐
• 에이전트 간 작업 결과를 다음 작업의 입력으로 전달
• 전체 작업 흐름을 하나의 파이프라인으로 오케스트레이션

즉, 사람의 팀워크처럼 AI 에이전트들이 각자 맡은 일을 수행하며 협업하는 구조입니다.

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CrewAI와 Gemini를 선택한 이유

CrewAI의 역할

CrewAI는 멀티 에이전트 시스템을 구성하기 위한 프레임워크로, 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 에이전트(Agent), 작업(Task), 크루(Crew) 개념 제공
• 에이전트 간 작업 흐름을 순차 또는 병렬로 관리
• 복잡한 에이전트 협업 로직을 단순한 코드 구조로 표현 가능

이를 통해 개발자는 복잡한 오케스트레이션 로직을 직접 구현하지 않아도 됩니다.

Gemini Flash 모델의 역할

본 예제에서는 Gemini 2.0 Flash 모델이 에이전트들의 공통 LLM으로 사용됩니다.

• 추론과 생성의 균형을 맞춘 설정
• 여러 에이전트가 동일한 모델을 공유해 일관성 유지
• 빠른 응답 속도로 실시간 협업 시나리오에 적합

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개발 환경 구성과 패키지 설치

첫 단계는 CrewAI와 관련 도구를 설치하고 실행 환경을 준비하는 것입니다.
Colab 환경에서 필요한 패키지를 설치하고, 이후 에이전트 구성을 위한 모듈을 불러옵니다.

이 과정은 멀티 에이전트 워크플로우를 실행하기 위한 기반 작업으로, 이후 모든 단계의 전제가 됩니다.

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Gemini API 인증 방식

Gemini 모델을 사용하기 위해 API Key 인증이 필요합니다.
예제에서는 다음 두 가지 방식을 지원합니다.

1. Colab Secrets에 저장된 키 자동 로드
2. 키가 없을 경우 직접 입력받아 환경 변수에 설정

이 방식은 보안을 유지하면서도 개발자가 유연하게 인증할 수 있도록 설계되어 있습니다.

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Gemini LLM 설정

Gemini Flash 모델은 하나의 LLM 인스턴스로 생성되어 모든 에이전트가 공유합니다.

• 모델: gemini-2.0-flash
• Temperature 설정을 통해 창의성과 정확성의 균형 조절

이 설정은 이후 연구 에이전트와 글쓰기 에이전트의 사고 엔진 역할을 합니다.

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두 개의 전문 에이전트 설계

Tech Researcher 에이전트

• 역할: AI 에이전트 관련 기술 트렌드 조사
• 목표: 에이전틱 AI의 미래 트렌드 도출
• 특징: 분석 중심, 위임 불가, verbose 모드 활성화

Technical Writer 에이전트

• 역할: 연구 결과를 기반으로 기술 블로그 작성
• 목표: 개발자 관점에서 이해하기 쉬운 글 생성
• 특징: 서술 중심, 연구 결과를 입력으로 활용

이처럼 각 에이전트는 역할과 목적이 명확히 분리되어 있으며, 상호 보완적으로 작동합니다.

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에이전트 간 작업 오케스트레이션

리서치 작업(Task)

연구 에이전트는 다음 주제에 대해 분석을 수행합니다.

• Agentic AI의 미래
• 주요 트렌드 3가지
  • 멀티 에이전트 오케스트레이션
  • 뉴로-심볼릭 AI
  • 온디바이스 에이전트 실행

결과는 구조화된 요약 형태로 출력됩니다.

글쓰기 작업(Task)

글쓰기 에이전트는 연구 결과를 입력으로 받아 다음을 수행합니다.

• 제목, 도입부, 핵심 포인트, 결론을 포함한 블로그 작성
• 연구 작업이 완료된 이후에만 실행되도록 설정

이 구조를 통해 작업 간 의존성이 자연스럽게 관리됩니다.

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Crew 실행과 결과 확인

마지막으로 에이전트와 작업을 하나의 Crew로 묶고 실행합니다.

• 실행 프로세스: 순차 처리
• 각 단계의 로그를 통해 에이전트 협업 과정 확인 가능
• 최종 결과는 Markdown 형식으로 출력

이 단계에서 멀티 에이전트 시스템이 실제로 어떻게 협력하며 결과를 만들어내는지 확인할 수 있습니다.

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이 글에서는 CrewAI와 Gemini를 활용해 연구 → 글쓰기까지 자동으로 연결되는 멀티 에이전트 파이프라인을 구현하는 과정을 살펴봤습니다.

핵심 시사점은 다음과 같습니다.

• 멀티 에이전트 구조는 복잡한 작업을 역할 단위로 분해할 수 있다
• CrewAI는 에이전트 협업을 매우 직관적으로 구성할 수 있게 해준다
• Gemini 모델을 중심으로 한 에이전틱 워크플로우는 실무 적용 가능성이 높다

이러한 구조는 향후 자동 리서치 시스템, 콘텐츠 생성 파이프라인, 지능형 개발 도구 등으로 확장될 수 있으며, 더 큰 규모의 자율 AI 시스템을 설계하는 기반이 될 수 있습니다.

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