Manus 스타일 AI Agent란? Ollama + CrewAI로 맞춤형 AI 만들기

Manus 스타일 AI Agent란? Ollama + CrewAI로 맞춤형 AI 만들기

최근 AI 기술이 발전하면서 Manus와 같은 맞춤형 AI 에이전트가 주목받고 있습니다.
이 글에서는 Manus 스타일의 AI Agent가 무엇인지 분석하고,
Ollama + CrewAI를 활용하여 직접 나만의 AI 에이전트를 개발하는 방법을 설명합니다.

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🔹 1. Manus 스타일 AI Agent란?

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📌 AI 에이전트(AI Agent)란?

AI 에이전트는 사용자의 요청을 처리하고, 지속적으로 학습하며, 다양한 작업을 자동화하는 자율적 AI 시스템입니다.
Manus와 같은 AI 시스템은 다중 에이전트 구조를 사용하여, 여러 AI가 협업하며 최적의 답변을 제공합니다.

✅ Manus 스타일 AI의 핵심 특징

• 자율적 실행: 사용자의 입력을 기반으로 최적의 작업 수행
• 다중 AI 협업: 여러 AI 에이전트가 역할을 나누어 협력
• 컨텍스트 유지: 사용자의 이전 요청을 기억하고 더 나은 답변 제공
• 자동화 기능: 문서 분석, 데이터 처리, 코드 생성 등 다양한 작업 수행

💡 목표: CrewAI를 활용하여 Manus 같은 AI 시스템을 직접 구현해봅니다.

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🔹 2. AI Agent 개발을 위한 기술 스택

Manus 스타일의 AI를 구현하려면 다음과 같은 기술이 필요합니다.

기술 역할

Ollama	LLM(대규모 언어 모델) 실행 (로컬 AI 모델)
CrewAI	다중 에이전트 시스템 구현
FastAPI	REST API로 AI 서비스화
Docker	AI 배포 및 실행 환경 관리
LangChain	AI의 기억력(컨텍스트) 유지

✅ 이 블로그 시리즈에서 우리는 CrewAI와 FastAPI를 활용하여 AI 에이전트를 만들고,
Docker를 사용하여 실제 배포까지 진행할 예정입니다.

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🔹 3. CrewAI를 활용한 다중 AI 에이전트 설계

📌 CrewAI란?

CrewAI는 여러 개의 AI 에이전트를 조합하여 협업 가능한 AI 시스템을 구축하는 라이브러리입니다.

✅ CrewAI의 주요 기능

• 여러 개의 AI 에이전트가 역할을 나누어 작업 수행
• AI 간 협업이 가능 (예: 데이터 분석 + 보고서 생성)
• 특정 업무(예: 문서 요약, 프로그래밍, 마케팅 전략 수립)에 최적화 가능

🔹 예제: CrewAI 기반 AI 협업 구조

from crewai import Agent, Task, Crew
from ollama import chat

# Ollama 기반 AI Agent 생성
researcher = Agent(
    name="연구원",
    role="최신 기술을 조사하는 AI",
    backstory="AI 기술 분석 전문가",
    model="mistral"
)

writer = Agent(
    name="기술 작가",
    role="블로그 글을 작성하는 AI",
    backstory="전문적인 기술 문서를 작성하는 작가",
    model="mistral"
)

# 연구원에게 기술 조사 요청
research_task = Task(
    description="2024년 AI 기술 트렌드를 조사하고 요약해줘.",
    agent=researcher
)

# 기술 작가에게 글 작성 요청
write_task = Task(
    description="조사한 내용을 바탕으로 블로그 글을 작성해줘.",
    agent=writer
)

# CrewAI로 다중 에이전트 설정
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])

# AI 에이전트 실행
result = crew.kickoff()
print(result)

📌 실행 결과: AI 연구원이 최신 AI 트렌드를 조사하고, 기술 작가가 이를 기반으로 블로그 글을 생성

✅ 이 코드에서 배울 점

• CrewAI를 활용하여 AI 역할을 분리하고 협업하는 방법
• Ollama 기반의 AI 모델을 활용하여 맞춤형 에이전트 구성
• Manus 스타일의 다중 AI 시스템을 직접 구현하는 기초

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🔹 4. AI Agent 개발 로드맵

이제 Ollama + CrewAI를 활용하여 나만의 AI 에이전트를 만들기 위해,
다음과 같은 개발 단계를 진행할 예정입니다.

📌 1단계: Ollama 및 CrewAI 환경 구축

• Ollama 설치 및 기본 실행
• CrewAI 설치 및 간단한 AI Agent 실행

📌 2단계: AI 에이전트 설계

• AI의 역할 정의 (예: 연구원, 컨설턴트, 분석가)
• CrewAI를 활용하여 다중 에이전트 설계

📌 3단계: FastAPI를 이용한 AI API 구축

• AI Agent를 API 형태로 제공하는 FastAPI 구축
• Ollama + CrewAI와 API 연동

📌 4단계: AI 자동화 시스템 구축

• AI가 데이터를 분석하고 자동으로 보고서 생성
• 사용자의 요청을 분석하고 AI가 자동 대응

📌 5단계: Docker를 활용한 배포

• AI Agent를 컨테이너화하여 어디서나 실행 가능하도록 설정
• 서버 배포 및 운영 환경 구성

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🎯 5. 정리 - 나만의 AI Agent 만들기

✅ Manus 스타일의 AI 에이전트는 다중 AI 협업이 핵심이다.
✅ CrewAI를 사용하면 여러 AI가 역할을 나누어 협업할 수 있다.
✅ Ollama + FastAPI + Docker를 활용하면 AI 서비스를 직접 구축할 수 있다.

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🚀 다음 글 미리보기:

"Ollama 설치 및 기본 사용법 (로컬 LLM 실행하기)"
👉 다음 글에서는 Ollama를 설치하고 AI 모델을 실행하는 방법을 실습합니다.