[오늘의 AI 개발스낵] CrewAI 1.15.38 & Anthropic Python SDK v2.6.0 & LangChain langchain-core==1.7.6 한 입 요약

CrewAI는 기본 모델을 gpt-6-luna로 바꿨고, Anthropic Python SDK는 오류 처리를, LangChain은 코어 성능을 다듬었습니다.

2026-11-09 기준 · 출처: 각 프로젝트 GitHub 릴리스 노트

1. CrewAI 1.15.38

기본 모델과 입력 처리, 평가 명령이 함께 바뀐 릴리스입니다. 프로젝트 스크립트가 실패한 crewai run은 이제 0이 아닌 코드로 종료되고, OpenAI 호환 제공자의 API 키는 첫 호출에서 확인합니다. (발표 2026-11-08 · 배포)

• gpt-6-luna가 crewAI 모든 곳의 기본 모델이 됩니다.
• 에이전트 입력의 스프레드시트 URL을 읽어 모든 행에 도구를 적용합니다.
• crewai eval에 헤드리스용 --no-open 옵션이 추가됐습니다.

CrewAI 1.15.38 릴리스 노트 ↗

2. Anthropic Python SDK v2.6.0

오류 코드를 늘리고 플랫폼 클라이언트의 오류 처리를 고친 릴리스입니다. copy·with_options로 만든 Bedrock 사본은 사용자 지정 http_client와 aws_profile을 유지하고, OpenTelemetry 스팬에는 샘플링 파라미터를 기록하지 않습니다. (발표 2026-11-05 · 배포)

• ramp limit 오류와 External Key 검증 실패용 오류 코드가 추가됐습니다.
• 조직 구성원을 모든 곳에서 로그아웃시키는 기능을 지원합니다.
• Bedrock·Vertex 클라이언트가 오류 코드·상태 예외 클래스를 발생시킵니다.

Anthropic Python SDK v2.6.0 릴리스 노트 ↗

3. LangChain langchain-core==1.7.6

이번 langchain-core 릴리스는 성능 개선 두 건으로 이루어져 있습니다. 새 기능이나 버그 수정 항목은 릴리스 노트에 없습니다. (발표 2026-11-05 · 배포)

• runnable 스트림을 누적할 때 스트리밍된 AIMessageChunk를 한 번에 병합합니다.
• parse_partial_json이 더 이상 한 글자씩 재시도하지 않습니다.

pip install -U langchain-core==1.7.6

LangChain langchain-core==1.7.6 릴리스 노트 ↗

4. 한눈에 보기

[오늘의 AI 업무스낵 · 업무 시나리오] 영업 담당자가 고객사 미팅 전에 공개 자료를 한 장짜리 사전 브리핑으로 정리하는 프롬프트

모아 둔 고객사 공개 자료를 붙여넣으면 한 장짜리 사전 브리핑과 미팅 질문 후보를 한 번에 받을 수 있습니다.

2026-11-07 기준 · 도구: 웹 브라우저의 일반 대화형 AI

1. 이럴 때 쓰세요

• 처음 만나는 고객사와의 미팅이 내일로 잡혔을 때
• 기사·보도자료는 모았는데 핵심만 한 장으로 추리고 싶을 때
• 동행하는 팀장에게 미팅 전 요약을 공유해야 할 때

2. 기존 방식 vs 바뀐 방식

3. 복사용 프롬프트 템플릿

고객사 사전 브리핑 프롬프트

너는 [회사명] 영업 담당자의 미팅 준비를 돕는 조수다.
아래는 [고객사명] 미팅 전에 내가 모은 공개 자료(보도자료, 홈페이지 소개, 기사)다.

1. 아래 열로 한 장짜리 사전 브리핑 표를 만들어라.
   항목 | 내용 | 출처 | 확인 필요
   항목은 회사 개요, 최근 소식, 관심사 추정, 우리 제품과 접점, 주의할 점 5개로 고정한다.
2. 자료에 없는 내용은 지어내지 말고, 필요한 정보가 없으면 '확인 필요' 칸에 [확인 필요]와 빠진 정보를 적어라. 문제가 없으면 '-'로 적어라.
3. 자료에서 직접 나오지 않고 짐작한 내용은 앞에 '추정:'을 붙여라.
4. 표 아래에 미팅에서 물어볼 질문 후보 3개를 한 줄씩 적어라.

미팅 목적: [미팅 목적]
우리 제품·서비스: [제품·서비스명]
자료:
[공개 자료 붙여넣기]

4. 예시

입력

고객사: 물류회사 A사 / 우리 제품: 재고 관리 서비스
보도자료: 수도권 신규 물류센터 개소, 자동 분류 설비 도입
홈페이지: 당일 배송 지역 확대 중

결과

• 신규 물류센터의 재고는 지금 어떤 방식으로 관리하시나요?
• 당일 배송 지역을 넓히면서 가장 큰 운영 과제는 무엇인가요?
• 자동 분류 설비와 함께 맞물려 돌아가야 하는 시스템이 있나요?

5. 주의점

• 공개 자료만 넣고, 고객사 담당자 실명·연락처·주민번호 등과 우리 견적·계약 조건 같은 대외비는 지우고 넣는다.
• '추정:'이 붙은 내용과 [확인 필요] 항목은 원문 자료로 다시 확인한 뒤 미팅에 쓴다.
• 결과는 초안일 뿐이며, 미팅 전략과 최종 판단은 사람이 한다.

[오늘의 구글 AI 스낵 · 업무 시나리오] 교육 담당자가 사내 교육 만족도 설문의 자유응답을 주제별로 묶어 개선 제안 요약으로 정리하는 프롬프트

교육 만족도 설문의 자유응답을 Gemini에 붙여 넣으면 주제별 묶음과 개선 제안 초안을 한 번에 받을 수 있습니다.

2026-11-07 기준 · 도구: 구글 AI 도구(Gemini 앱, Google Workspace의 Gemini)

1. 이럴 때 쓰세요

• 매달 교육 설문 자유응답이 수십 건씩 쌓여 읽기 버거울 때
• 점수 말고 '무엇을 고칠지'를 보고서에 담아야 할 때
• 지난달 의견과 같은 기준으로 묶어 비교하고 싶을 때

2. 기존 방식 vs 바뀐 방식

3. 복사용 프롬프트 템플릿

자유응답 주제별 정리 + 개선 제안 요약

너는 [회사명] [부서명]의 교육 운영을 돕는 담당자다. 아래는 [교육명] 만족도 설문의 자유응답 의견이다.

규칙:
1. 비슷한 의견을 주제별로 묶고, 표의 열은 '주제 | 의견 수 | 대표 의견 | 개선 제안'으로 한다.
2. 대표 의견은 원문의 뜻을 바꾸지 말고 한 줄로 줄인다.
3. 개선 제안은 의견에서 바로 나오는 것만 쓰고, 의견에 없는 수치·일정·담당자는 만들지 않는다.
4. 표 아래에 '가장 많이 나온 주제'를 한 줄로 쓴다.
5. 어느 주제에도 넣기 애매한 의견은 '분류가 애매한 의견'으로 따로 적고, 없으면 '없음'이라고 쓴다.

의견:
[자유응답 붙여넣기]

4. 예시

입력

11월 사내 문서 작성 교육 자유응답 6건
① 실습 시간이 너무 짧았어요 ② 실습을 더 늘려 주세요 ③ 예시가 우리 팀 업무와 거리가 멀어요
④ 강의실이 추웠어요 ⑤ 교재를 미리 받고 싶어요 ⑥ 좋았어요

결과

• 가장 많이 나온 주제: 실습 분량(2건)
• 분류가 애매한 의견: ⑥ 좋았어요(구체 내용 없음)

5. 주의점

• 응답에 섞인 실명·연락처·주민번호 등은 지우고 넣고, 대외비 교육 내용도 마스킹한다.
• 의견 수와 주제 분류는 원문과 대조하고, 개선 여부 판단은 사람이 한다.
• 결과는 초안이므로 보고 전에 담당자가 최종 검토하고, 한 건뿐인 의견이 빠지지 않았는지 확인한다.