CrewX 0.6.0 릴리스 - API Provider 지원 추가

2025년 11월 17일 · 약 5분

Founder @ SowonLabs

CrewX 0.6.0이 출시되었습니다! 이번 릴리스는 API Provider 지원을 추가하여 CrewX의 AI 제공자 생태계를 크게 확장했습니다. 이제 CLI 기반 제공자뿐만 아니라 OpenAI, Anthropic, Ollama 등의 API 기반 AI 제공자를 직접 사용할 수 있으며, OpenRouter도 OpenAI 호환 API로 지원됩니다.

🎯 주요 신기능

1. BYOA (Bring Your Own API) - 당신의 API를 가져오세요

CrewX는 처음부터 BYOA (Bring Your Own AI) 철학을 가지고 있었습니다. CLI 제공자(Claude Code, Gemini Code Assist, GitHub Copilot)를 통해 기존 AI 구독을 활용할 수 있었죠. 이제 API Provider를 추가하면서 이 철학이 한 단계 더 진화했습니다.

기존 BYOA (CLI 제공자):

agents:
  - id: "my_agent"
    provider: "cli/claude"    # Claude Code CLI 사용

새로운 BYOA (API 제공자):

agents:
  - id: "my_agent"
    provider: "api/anthropic"  # Anthropic API 직접 사용
    inline:
      apiKey: "{{env.ANTHROPIC_API_KEY}}"
      model: "claude-sonnet-4-5-20250929"

이제 당신이 이미 보유한 AI API 구독을 CrewX에서 바로 활용할 수 있습니다. 추가 비용 없이, 당신의 API로.

2. API 제공자 지원

CrewX 0.6.0은 다음 API 제공자를 지원합니다:

✅ 현재 지원 (테스트 완료)

api/openai - OpenAI & OpenRouter

GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 모델 지원
OpenRouter 자동 감지 (baseURL에 openrouter.ai 포함 시)
OpenAI API 키로 직접 사용

# OpenAI 직접 사용
- id: "gpt_agent"
  provider: "api/openai"
  inline:
    apiKey: "{{env.OPENAI_API_KEY}}"
    model: "gpt-4-turbo-preview"

# OpenRouter 사용
- id: "openrouter_agent"
  provider: "api/openai"
  inline:
    baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1"
    apiKey: "{{env.OPENROUTER_API_KEY}}"
    model: "anthropic/claude-3.5-sonnet"

api/anthropic - Anthropic Claude API

Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.1, Claude Haiku 4.5 지원
Anthropic API 키로 직접 사용

- id: "claude_agent"
  provider: "api/anthropic"
  inline:
    apiKey: "{{env.ANTHROPIC_API_KEY}}"
    model: "claude-sonnet-4-5-20250929"

api/ollama - Ollama (로컬 모델)

Llama, Mistral 등 로컬 오픈소스 모델
인터넷 연결 없이 로컬 실행
무료로 사용 가능

- id: "ollama_agent"
  provider: "api/ollama"
  inline:
    baseURL: "http://localhost:11434"
    model: "llama3.2"

🔮 향후 지원 예정

다음 제공자들이 향후 버전에서 추가될 예정입니다:

Google Gemini (api/google) - Gemini Pro, Ultra 지원
AWS Bedrock (api/bedrock) - Claude, Titan, Llama 등
LiteLLM (api/litellm) - 100+ AI 제공자 통합 프록시

3. Tool Calling - AI가 직접 파일을 읽고 쓸 수 있습니다

API Provider는 Tool Calling 기능을 내장하고 있습니다. 이제 AI 에이전트가 다음 도구를 사용할 수 있습니다:

Query Mode (읽기 전용)

read_file: 파일 읽기
grep: 패턴 검색
ls: 디렉토리 목록

Execute Mode (쓰기 가능)

write_file: 파일 쓰기
replace: 텍스트 교체
run_shell_command: 셸 명령 실행

동작 방식:

사용자가 "README.md 파일을 읽어줘"라고 요청
AI가 read_file 도구를 호출하여 파일 내용 가져옴
AI가 파일 내용을 분석하여 응답

Query vs Execute 모드:

Query Mode: 읽기 전용 도구만 사용 가능 (안전)
Execute Mode: 파일 수정 및 셸 명령 실행 가능 (주의 필요)

# Query 모드 - 읽기만 가능
crewx query "@my_agent README.md 파일 분석해줘"

# Execute 모드 - 파일 수정 가능
crewx execute "@my_agent README.md에 설치 섹션 추가해줘"

4. 런타임 모델 오버라이드

에이전트 설정에서 기본 모델을 지정하되, 필요할 때 다른 모델을 사용할 수 있습니다:

agents:
  - id: "smart_agent"
    provider: "api/anthropic"
    inline:
      apiKey: "{{env.ANTHROPIC_API_KEY}}"
      model: "claude-3-5-sonnet-20241022"  # 기본 모델

# 기본 모델 사용
crewx q "@smart_agent 간단한 질문"

# Opus 모델로 오버라이드 (복잡한 작업)
crewx q "@smart_agent:claude-3-opus-20240229 복잡한 아키텍처 설계해줘"

# Haiku 모델로 오버라이드 (빠른 응답)
crewx q "@smart_agent:claude-3-haiku-20240307 빠른 질문"

📋 CLI Provider vs API Provider 비교

특징	CLI Provider	API Provider
설정	CLI 도구 설치 필요	API 키만 필요
인증	CLI 도구가 관리	직접 API 키 제공
모델	CLI 도구에서 지정	`agents.yaml`에서 지정
Tool Calling	CLI 도구 의존	CrewX 내장 도구 사용
비용	CLI 구독 필요	API 사용량 기반
네트워크	CLI 도구 → API	직접 API 호출
유연성	CLI 도구 기능에 제한	모든 API 기능 활용

언제 무엇을 사용할까?

CLI Provider 추천:

✅ Claude Code, Gemini Code Assist, GitHub Copilot을 이미 사용 중
✅ IDE 통합 및 CLI 도구의 추가 기능이 필요
✅ 인증 관리를 CLI 도구에 위임하고 싶음

API Provider 추천:

✅ API 키를 직접 관리하고 싶음
✅ 다양한 모델을 자유롭게 전환하고 싶음
✅ Ollama 같은 로컬 모델 사용
✅ LiteLLM으로 여러 제공자를 통합 관리
✅ Tool Calling 기능을 최대한 활용하고 싶음

🚀 빠른 시작 예제

예제 1: Anthropic API로 코드 리뷰 에이전트

agents:
  - id: "code_reviewer"
    provider: "api/anthropic"
    inline:
      apiKey: "{{env.ANTHROPIC_API_KEY}}"
      model: "claude-sonnet-4-5-20250929"
      prompt: |
        당신은 전문 코드 리뷰어입니다.
        코드의 버그, 성능 문제, 보안 취약점을 찾아내고
        개선 방안을 제시합니다.

# 파일 리뷰 (Query 모드 - 읽기만)
crewx q "@code_reviewer src/app.ts 파일 리뷰해줘"

# 수정까지 수행 (Execute 모드)
crewx x "@code_reviewer src/app.ts의 보안 문제 수정해줘"

예제 2: OpenAI + Ollama 멀티 에이전트

agents:
  - id: "gpt_architect"
    provider: "api/openai"
    inline:
      apiKey: "{{env.OPENAI_API_KEY}}"
      model: "gpt-4-turbo-preview"
      prompt: |
        당신은 시스템 아키텍트입니다.

  - id: "local_coder"
    provider: "api/ollama"
    inline:
      baseURL: "http://localhost:11434"
      model: "llama3.2"
      prompt: |
        당신은 코드 구현 전문가입니다.

# 아키텍처 설계는 GPT-4로
crewx q "@gpt_architect 마이크로서비스 아키텍처 설계해줘"

# 코드 작성은 로컬 Llama로 (비용 절감)
crewx x "@local_coder API 엔드포인트 구현해줘"

# 동시에 두 에이전트에게 질문
crewx q "@gpt_architect @local_coder 이 설계의 장단점 분석해줘"

예제 3: LiteLLM으로 여러 제공자 통합

agents:
  - id: "litellm_agent"
    provider: "api/litellm"
    inline:
      baseURL: "http://localhost:4000"
      apiKey: "{{env.LITELLM_API_KEY}}"
      model: "gpt-4"  # LiteLLM에서 라우팅

# LiteLLM 서버 시작
litellm --config litellm_config.yaml

# CrewX에서 사용
crewx q "@litellm_agent 질문해줘"

📦 추가 개선사항

환경 변수 치환: {{env.VAR}} 문법으로 안전한 API 키 관리
인라인 설정 우선순위: Root 레벨 설정을 에이전트별로 오버라이드 가능
에이전트 ID 추출: API 에이전트를 YAML에서 정확하게 파싱
병렬 처리 개선: 멀티 에이전트 실행 시 제공자 포맷 정규화

🔧 업그레이드 방법

# NPM으로 업데이트
npm update -g crewx

# 또는 재설치
npm install -g crewx@latest

# 버전 확인
crewx --version  # 0.6.0이 출력되어야 합니다

기존 crewx.yaml 설정은 그대로 동작합니다. API Provider를 사용하려면 위 예제처럼 provider: "api/..." 형식으로 에이전트를 추가하면 됩니다.

📚 다음 단계

CrewX 0.6.0으로 업그레이드하고 API Provider를 사용해보세요!

# 1. API 키 설정
export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
export OPENAI_API_KEY="your-key"

# 2. crewx.yaml 설정
vim crewx.yaml

# 3. 에이전트 실행
crewx q "@my_agent 안녕하세요!"

궁금한 점이 있으시면 GitHub Issues에 남겨주세요! 🙌

🎯 주요 신기능​

1. BYOA (Bring Your Own API) - 당신의 API를 가져오세요​

2. API 제공자 지원​

✅ 현재 지원 (테스트 완료)​

🔮 향후 지원 예정​

3. Tool Calling - AI가 직접 파일을 읽고 쓸 수 있습니다​

Query Mode (읽기 전용)​

Execute Mode (쓰기 가능)​

4. 런타임 모델 오버라이드​

📋 CLI Provider vs API Provider 비교​

언제 무엇을 사용할까?​

🚀 빠른 시작 예제​

예제 1: Anthropic API로 코드 리뷰 에이전트​

예제 2: OpenAI + Ollama 멀티 에이전트​

예제 3: LiteLLM으로 여러 제공자 통합​

📦 추가 개선사항​

🔧 업그레이드 방법​

📚 다음 단계​