5가지 AI 에이전트 프레임워크 비교

AI Agent

최근 AI 에이전트(AI Agent)에 대한 관심이 급격히 증가하고 있습니다. 이는 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 AI 에이전트가 더욱 정교한 추론을 수행할 수 있게 되었기 때문입니다. AI 에이전트 개념 자체는 오래전부터 존재했지만, LLM의 강력한 능력이 더해지면서 다양한 환경을 인식하고 입력 데이터를 기반으로 적절한 행동을 수행하는 능력이 크게 향상되었습니다.

이러한 흐름 속에서 AI 에이전트를 구축할 수 있는 다양한 프레임워크가 등장했습니다. 이번 글에서는 5가지 주요 AI 에이전트 프레임워크를 비교하고, 각각의 특성과 활용 사례를 소개하여 프로젝트에 가장 적합한 프레임워크를 선택할 수 있도록 도와드리겠습니다.

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1. LangGraph

LangGraph는 LangChain의 개발자가 만든 AI 에이전트 프레임워크로, 그래프 기반 기술을 활용하여 AI 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 에이전트의 실행 경로를 세밀하게 정의하고, 상태를 유지하며 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

https://www.langchain.com/langgraph

LangGraph

https://github.com/langchain-ai/langgraph

GitHub - langchain-ai/langgraph: Build resilient language agents as graphs.

 

특징:

• 상태를 유지하는(stateful) 에이전트 시스템 구축 가능
• 세밀한 워크플로우 관리 가능 (자동화된 의사결정 및 다단계 프로세스 지원)
• LangChain과 LangSmith를 활용한 강력한 기능 지원

활용 사례:

• 고객 지원 시스템에서 인간의 개입이 필요한 상황을 정의하고 관리하는 경우
• 복잡한 의사결정이 필요한 기업 업무 자동화 시스템

LangGraph는 강력한 기능을 제공하지만, 그래프 기반의 워크플로우 이해가 필요하여 학습 곡선이 가파를 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트에 대한 기본적인 지식이 있다면 효과적으로 활용할 수 있습니다.

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2. CrewAI

crewAI

CrewAI는 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있는 파이썬 기반 프레임워크로, 에이전트 간 협업을 쉽게 구현할 수 있도록 설계되었습니다.

https://www.crewai.com/

CrewAI

 

특징:

• 다중 에이전트 협업 시스템 구축 가능
• 각 에이전트에 역할(Role), 목표(Goal), 도구(Tools) 할당 가능
• 태스크 기반 협업을 통해 공동 목표 달성 지원

활용 사례:

• 연구팀이나 프로젝트 관리 시스템에서 각 에이전트가 데이터 수집, 분석, 보고서 작성 등 개별 역할을 수행하는 경우
• 다양한 에이전트가 협업하여 복잡한 문제를 해결해야 하는 경우

CrewAI는 사용하기 쉽고 직관적인 API를 제공하지만, 특정 작업에서는 일관되지 않은 결과가 나올 수 있으며, 복잡한 작업에서는 추가적인 최적화가 필요할 수 있습니다.

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3. Smolagents

Smolagents

Smolagents는 Hugging Face에서 개발한 가벼운 AI 에이전트 프레임워크로, 빠른 프로토타이핑과 간단한 AI 에이전트 구축에 최적화되어 있습니다.

https://huggingface.co/docs/smolagents/en/index

smolagents

 

https://github.com/huggingface/smolagents

GitHub - huggingface/smolagents: 🤗 smolagents: a barebones library for agents. Agents write python code to call tools and orc

 

특징:

• Hugging Face Hub의 다양한 LLM 및 도구와 연계 가능
• 간단한 코드로 빠르게 AI 에이전트 생성 가능
• 경량화된 AI 에이전트 시스템 구축에 적합

활용 사례:

• 간단한 챗봇 개발
• FAQ 자동 응답 시스템

Smolagents는 빠른 프로토타이핑에는 적합하지만, 대규모 복잡한 시스템 구축에는 한계가 있습니다. 따라서 다른 프레임워크와 병행하여 사용하면 안정성을 높일 수 있습니다.

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4. Autogen

Autogen은 마이크로소프트가 개발한 AI 에이전트 프레임워크로, 대규모 확장 가능하고 실시간 협업이 필요한 시스템을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

https://microsoft.github.io/autogen/stable/index.html

AutoGen — AutoGen

 

특징:

• 대규모 확장 가능 (실시간 환경에서 에이전트 간 협업 지원)
• 도구 실행 및 함수 호출 기능 내장
• 복잡한 작업을 자동으로 수행할 수 있도록 설계됨

활용 사례:

• 실시간 금융 거래 시스템
• 실시간 데이터 모니터링 시스템

Autogen은 복잡한 AI 에이전트 시스템 구축에 적합하지만, 학습 곡선이 가파르고 적절한 설정이 없으면 높은 연산 자원을 소모할 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트 개발 경험이 있는 경우에 추천됩니다.

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5. Phidata

phidata

Phidata는 멀티모달 AI 에이전트 프레임워크로, 텍스트, 이미지, 오디오 데이터를 활용하는 복합적인 AI 시스템을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

https://docs.phidata.com/introduction

Introduction - Phidata

 

특징:

• 멀티모달 데이터 지원 (텍스트, 이미지, 오디오 등)
• Agentic UI 지원 (비주얼 인터페이스 제공)
• Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) 지원

활용 사례:

• 금융 트레이딩 AI 어시스턴트
• 연구 개발 시스템에서 다중 에이전트 협업

Phidata는 도메인 특화된 복잡한 시스템 구축에 적합하지만, 안정적인 운영을 위해서는 높은 수준의 설정이 필요할 수 있습니다. 또한 저는 "No data is sent to phidata, all agent sessions are stored locally in a sqlite database." 라는 부분이 마음에 들었어요. " 데이터는 phidata로 전송되지 않으며, 모든 상담원 세션은 sqlite 데이터베이스에 로컬로 저장됩니다."

 

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결론

이번 글에서는 5가지 주요 AI 에이전트 프레임워크를 비교해 보았습니다.

프레임워크주요 특징

LangGraph	상세한 상태 관리 및 인간 개입 가능
CrewAI	다중 에이전트 협업 시스템 구축
Smolagents	빠른 프로토타이핑 및 경량 AI 시스템
Autogen	대규모 확장 및 실시간 처리 가능
Phidata	멀티모달 AI 및 도메인 특화 시스템

각 프레임워크는 특정한 목적에 맞춰 설계되었기 때문에, 프로젝트의 요구 사항에 따라 적절한 선택이 필요합니다. 빠르게 AI 에이전트를 테스트하고 싶다면 Smolagents를, 다중 에이전트가 협업하는 시스템을 원한다면 CrewAI를, 정교한 상태 관리가 필요한 경우 LangGraph를 고려하는 것이 좋습니다. 실시간 데이터 처리가 필요하다면 Autogen, 멀티모달 데이터 기반 시스템이 필요하다면 Phidata를 선택하는 것이 적절합니다.

여러분의 프로젝트에 가장 적합한 프레임워크를 찾아보세요!