CrewAI를 활용한 AWS 면접 질문 생성 자동화: 기초 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 LLM 기반 에이전트 프레임워크인 CrewAI를 활용하여 AWS 관련 기술 면접 질문을 자동 생성하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 반복적인 면접 준비 작업을 자동화하고, LLM을 코드로 제어하는 경험을 제공합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 초기화: uv init 명령어를 사용하여 screening_agent 프로젝트를 생성하고, cd 명령어로 디렉토리를 이동합니다.
• 가상 환경 설정: uv venv로 가상 환경을 생성하고 source .venv/bin/activate로 활성화합니다.
• CrewAI 설치: pyproject.toml 파일에 crewai 의존성을 추가하고 uv lock, uv sync 명령어로 설치합니다.
• LLM 설정: .env 파일에 GOOGLE_API_KEY를 저장하고, llm.py 파일에서 crewai.LLM을 사용하여 Gemini 모델(gemini/gemma-3n-e2b-it)과 API 키를 설정합니다. temperature=0.0으로 설정하여 일관된 답변을 유도합니다.
• 에이전트 정의: agents.py 파일에서 crewai.Agent를 사용하여 Screening Agent를 정의합니다. 역할, 목표, 백스토리, LLM 매핑 등을 설정하며, {topics}와 같은 동적 입력을 위한 플레이스홀더를 포함합니다.
• 태스크 정의: tasks.py 파일에서 crewai.Task를 사용하여 에이전트가 수행할 작업을 정의합니다. 설명(description)과 기대 결과(expected_output)를 명확히 하며, 에이전트를 연결합니다. {topics} 플레이스홀더를 통해 입력값을 전달받습니다.
• 크루 구성 및 실행: main.py 파일에서 crewai.Crew를 초기화하고, 정의된 에이전트와 태스크를 리스트로 전달합니다. crew.kickoff() 메서드에 inputs 매개변수로 동적 입력값(topics)을 전달하여 전체 워크플로우를 실행합니다. 실행 결과는 output.md 파일에 저장됩니다.

개발 임팩트

• 자동화된 콘텐츠 생성: LLM 에이전트를 활용하여 특정 주제에 대한 면접 질문 및 답변을 효율적으로 생성할 수 있습니다.
• 반복 작업 감소: 면접 준비와 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 개발자 및 채용 담당자의 효율성을 높일 수 있습니다.
• LLM 제어 및 커스터마이징: 코드를 통해 LLM의 동작을 직접 제어하고, 특정 요구사항에 맞게 에이전트와 태스크를 커스터마이징할 수 있습니다.
• 재현 가능한 결과: 코드 기반 접근 방식으로 인해 동일한 입력에 대해 재현 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 자체에 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없지만, LLM 기반 자동화 및 에이전트 프레임워크는 개발자 커뮤니티에서 활발히 논의되는 주제입니다.

톤앤매너

전문적이고 실용적인 톤으로, IT 개발자 및 실무자를 대상으로 CrewAI의 기본 개념과 활용법을 명확하게 전달합니다.