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서론
인공지능 기술이 발전함에 따라 AI 에이전트는 비즈니스와 기술 환경에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 에이전트란 무엇일까요? 간단히 말해, 사용자를 대신하여 독립적으로 작업을 수행하는 시스템입니다. 이러한 에이전트는 환경을 인식하고, 정보를 처리하며, 특정 목표를 달성하기 위한 행동을 취할 수 있습니다.
하지만 효과적인 AI 에이전트를 구축하는 것은 생각보다 복잡합니다. 프로토타입은 쉽게 만들 수 있지만, 비즈니스 핵심 애플리케이션을 지원할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는 에이전트를 만드는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 도전을 해결하기 위해 다양한 AI 에이전트 프레임워크가 등장했습니다.
이 글에서는 2025년 현재 가장 주목받는 AI 에이전트 프레임워크들의, 특징, 장단점, 그리고 각각의 프레임워크가 적합한 사용 사례를 비교 분석하여 개발자와 기업이 자신들의 필요에 맞는 최적의 프레임워크를 선택할 수 있도록 도움을 드리겠습니다.
에이전트 vs 워크플로우: 중요한 차이점
AI 에이전트를 이해하기 전에, ‘에이전트’와 ‘워크플로우’의 차이점을 명확히 아는 것이 중요합니다. Anthropic의 정의에 따르면:
워크플로우는 LLM과 도구가 미리 정의된 코드 경로를 통해 조율되는 시스템입니다.
에이전트는 LLM이 자체 프로세스와 도구 사용을 동적으로 지시하며, 작업을 수행하는 방법을 제어하는 시스템입니다.
즉, 워크플로우는 더 정적이고 예측 가능한 반면, 에이전트는 더 동적이고 자율적입니다. 그러나 실제 프로덕션 환경의 AI 시스템은 대부분 이 두 가지의, 즉 ‘워크플로우’와 ‘에이전트’의 조합으로 구성됩니다.
에이전트 개발의 핵심 과제
AI 에이전트 개발자들이 맞닥뜨리는 가장 큰 문제는 무엇일까요? 최근 에이전트 개발자들을 대상으로 한 설문조사에서 “프로덕션에 더 많은 에이전트를 배포하는 데 가장 큰 제약은 무엇인가요?”라는 질문에 대한 대답은 단연코 “성능 품질”이었습니다. 즉, 이러한 에이전트를 효과적으로 작동시키는 것이 여전히 매우 어렵다는 것입니다.
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에이전트의 성능이 저하되는 주요 원인은 크게 두 가지입니다:
- 모델이 충분히 좋지 않음: 기본적인 AI 모델 자체의 성능 한계
- 잘못되거나 불완전한 컨텍스트: LLM에 전달되는 정보가 부적절하거나 불충분함
경험적으로, 두 번째 원인이 훨씬 더 흔합니다. 구체적인 실패 원인으로는:
- 불완전하거나 짧은 시스템 메시지
- 모호한 사용자 입력
- 적절한 도구에 대한 접근 부족
- 부실한 도구 설명
- 적절한 컨텍스트 전달 실패
- 잘못 포맷된 도구 응답
신뢰할 수 있는 에이전트 시스템을 구축하는 데 가장 어려운 부분은 LLM이 각 단계에서 적절한 컨텍스트를 갖도록 보장하는 것입니다. 이는 LLM에 들어가는 정확한 내용을 제어하는 것뿐만 아니라, 관련 내용을 생성하기 위한 적절한 단계를 실행하는 것도 포함합니다.
이것이 바로 효과적인 AI 에이전트 프레임워크의 핵심 가치입니다. 좋은 프레임워크는 개발자가 LLM에 전달되는 정보를 정확하게 제어할 수 있도록 도와줍니다.
주요 AI 에이전트 프레임워크 비교
2025년 현재, 여러 AI 에이전트 프레임워크가 시장에서 경쟁하고 있습니다. 각 프레임워크는 고유한 특성과 장점을 가지고 있으며, 특정 사용 사례에 더 적합할 수 있습니다. 여기서는 가장 주목받는 프레임워크 다섯 가지를 자세히 살펴보겠습니다.
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1. LangGraph – 그래프 기반 워크플로우와 유연성
LangGraph는 LangChain에서 개발한 이벤트 기반 프레임워크로, 에이전트 시스템을 구축하기 위한 도구입니다. 이 프레임워크는 에이전트 단계를 유향 비순환 그래프(DAG)의 노드로 취급하는 그래프 기반 아키텍처를 채택했습니다.
주요 특징:
- 선언적 그래프 기반 구문: 노드와 엣지를 통해 작업 흐름을 명확하게 정의
- 상태 관리: 복잡한 다단계 작업에서 정확한 컨텍스트 유지
- 조건부 흐름 제어: 분기 및 오류 처리에 대한 정밀한 제어
- 유연한 API 지원: 선언적, 함수형, 이벤트 기반 API 모두 지원
- 내장 지속성 레이어: 장애 허용성, 단기 및 장기 메모리 관리 가능
장점:
- 작업 의존성을 명확하게 시각화하여 복잡한 워크플로우 관리 용이
- 확장 가능한 아키텍처로 다양한 도구와 프레임워크 통합 가능
- 오류 자동 감지로 문제 해결 시간 단축
- 개발자에게 LLM 입력에 대한 정밀한 제어 제공
단점:
- 그래프 기반 모델에 익숙하지 않은 사용자에게는 학습 곡선이 가파름
- 대규모 에이전트 협업 시스템에서 확장성에 제한이 있을 수 있음
- 복잡한 설정이 필요하여 초기 구성 시간이 길어질 수 있음
LangGraph는 특히 자연어 처리(NLP) 중심의 구조화된 워크플로우가 필요한 프로젝트에 이상적입니다. 챗봇, 가상 비서, 고객 지원 시스템과 같이 대화의 맥락 일관성이 중요한 응용 프로그램에 적합합니다.
2. OpenAI Agents SDK – 코드 중심 접근과 단순성
OpenAI Agents SDK(이전에는 OpenAI Swarm으로 알려짐)는 다중 에이전트 AI 워크플로우를 구축하기 위한 프로덕션 준비 프레임워크입니다. 이 SDK는 최소한의 기본 요소를 제공합니다:
주요 특징:
- 에이전트: 지침과 도구를 갖춘 LLM
- 인계: 에이전트가 특정 작업을 다른 에이전트에게 위임 가능
- 가드레일: 에이전트에 전달되는 입력을 검증하고 제약 조건 적용
- Python 중심 설계: 네이티브 Python 기능을 사용한 체인 및 오케스트레이션
- 내장 추적: 에이전트 흐름의 시각화, 디버깅 및 모니터링
장점:
- 간결하고 경량화된 설계로 빠르게 학습하고 쉽게 사용 가능
- Python 네이티브 개발 방식으로 기존 코드와 쉽게 통합
- 추적 기능으로 복잡한 에이전트 흐름 디버깅 용이
- OpenAI 모델과의 최적화된 통합
단점:
- 현재 OpenAI 모델에 밀접하게 연결되어 있어 다른 AI 제공자와의 호환성 제한
- LangChain과 같은 다른 프레임워크에 비해 커뮤니티와 확장 기능이 적음
- 복잡한 구성이 필요한 특수 사용 사례에는 적합하지 않을 수 있음
OpenAI Agents SDK는 OpenAI의 스택에 이미 깊이 통합되어 있고 GPT-4o 또는 GPT-o3를 활용하는 에이전트를 빠르게 구축하려는 개발자에게 적합합니다.
3. CrewAI – 다중 에이전트 협업 강조
CrewAI는 역할 기반 협업에 중점을 둔 프레임워크로, 여러 에이전트가 팀처럼 함께 작업할 수 있게 합니다. 각 에이전트에게 구체적인 역할(예: 플래너, 코더, 비평가)을 부여하고 구조화된 파이프라인에서 이들을 조율합니다.
주요 특징:
- 역할 기반 설계: 각 에이전트에게 고유한 역할과 전문성 할당
- 팀 구성: “Crew”라는 상위 수준 추상화를 통해 여러 에이전트 조직화
- 순차적 작업 오케스트레이션: 에이전트 간 컨텍스트 및 작업 기록 전달
- 비기술적 사용자를 위한 직관적 설계: 드래그 앤 드롭 인터페이스와 사전 구축된 템플릿
- 인간-에이전트 시너지 강조: 인간 운영자와 AI 에이전트 간의 원활한 협업
장점:
- 직관적인 인터페이스로 비기술적 팀도 쉽게 채택 가능
- 다중 에이전트 환경에서의 확장성과 협업 지원
- 실시간 모니터링 및 제어 도구 제공
- 사용자 정의 가능한 템플릿으로 특정 비즈니스 요구에 맞게 적응 가능
단점:
- 고도로 기술적인 애플리케이션에는 충분한 유연성이 부족할 수 있음
- 협업에 중점을 두기 때문에 계산 효율성이 다소 떨어질 수 있음
- 고급 협업 기능을 활용하기 위한 학습 곡선 존재
- 대규모 배포에는 상당한 리소스가 필요할 수 있음
CrewAI는 프로젝트 관리, 운영, 효율적인 팀워크가 필요한 환경에서 팀 작업을 자동화하고 협업을 개선하는 데 이상적입니다. 스마트 팩토리, 조율된 물류, 팀 주도 프로젝트와 같은 산업에 적합합니다.
4. AutoGen – 비동기 대화 및 도구 실행
AutoGen은 Microsoft Research에서 개발한 프레임워크로, 모든 것을 전문화된 에이전트 간의 비동기 대화로 구성합니다. 각 에이전트는 ChatGPT 스타일의 어시스턴트나 도구 실행자가 될 수 있으며, 메시지를 주고받는 방식으로 작업을 수행합니다.
주요 특징:
- Python 및 .NET 지원: 다양한 언어 환경에서 작업 가능
- 자율 및 인간 참여 에이전트 지원: 유연한 에이전트 상호작용 모델
- AutoGen Studio: 프로토타이핑과 테스트를 위한 그래픽 UI
- 웹 브라우징 에이전트: Playwright를 통한 내장 지원
- 라운드 로빈 그룹 채팅: 에이전트 팀 오케스트레이션 지원
- 맞춤형 종료 조건: 사용자 정의 규칙에 따라 에이전트 대화 종료 가능
장점:
- 비동기 접근 방식으로 대기 시간 단축 및 병렬 처리 가능
- 여러 에이전트 간의 자연스러운 대화 기반 협업
- 실시간 도구 호출 및 이벤트 대응에 적합
- 풍부한 확장 생태계와 커뮤니티 기여 에이전트
단점:
- 에이전트 간 대화가 적절히 제한되지 않으면 루프에 빠질 수 있음
- 프롬프트 작성과 오케스트레이션 로직이 성공의 핵심 요소
- 복잡한 워크플로우에서는 대화 추적이 어려울 수 있음
- 오케스트레이션 오버헤드로 인해 단순한 작업에는 비효율적일 수 있음
AutoGen은 다중 에이전트 시스템과 코드 자동화에 중점을 둔 프로젝트에 적합합니다. 특히 실시간 도구 호출과 장기 실행 작업이 필요한, 대화 기반의 에이전트를 구축하는 데 유용합니다.
5. Semantic Kernel – 엔터프라이즈 준비성과 통합
Semantic Kernel은 Microsoft에서 개발한 SDK로, 엔터프라이즈급 AI 워크플로우를 구축하기 위한 도구입니다. 강력한 보안, 다중 언어 지원, 프로덕션 환경을 위한 확장성을 제공합니다.
주요 특징:
- 엔터프라이즈 통합: 암호화, 인증, 감사 기능 제공
- 다중 언어 지원: Python, C#, Java 등 주요 언어 지원
- 동적 오케스트레이션: 대규모 워크플로우와 프로덕션 수준 요구 처리
- 스킬 기반 모델: AI 구성 요소를 모듈식 “스킬”로 정의
- 플래너 추상화: 다단계 작업을 처리하기 위한 구조화된 접근
장점:
- 엄격한 보안 및 규정 준수 요구 사항이 있는 환경에 최적화
- 기존 엔터프라이즈 소프트웨어 스택과의 통합 지원
- 복잡한 고가용성 시스템을 효율적으로 관리
- Microsoft 생태계와의 원활한 통합
단점:
- 대규모 조직에서는 통합에 상당한 노력이 필요할 수 있음
- 빠른 프로토타이핑이나 실험에는 덜 이상적
- 일부 고급 기능을 활용하기 위해 Microsoft의 다른 서비스에 의존할 수 있음
- 가벼운 솔루션이 필요한 소규모 프로젝트에는 과도할 수 있음
Semantic Kernel은 구조화된 워크플로우 접근 방식으로 복잡한 비즈니스 프로세스를 모델링하기에 적합합니다. 이는 보안, 관찰 가능성 및 안정적인 API가 중요한 엔터프라이즈 환경에서 특히 유용합니다.
프레임워크 선택을 위한 고려사항
적절한 AI 에이전트 프레임워크를 선택하는 일은 프로젝트의 성공에 결정적인 영향을 미칩니다. 다음은 선택 시 고려해야 할 주요 요소들입니다:
1. 작업 복잡성과 워크플로우 구조
먼저 해결하려는 작업이 단순한지 또는 복잡한 다단계 추론이 필요한지 파악해야 합니다. 작업의 성격에 따라 적합한 프레임워크가 달라집니다:
- 복잡한 워크플로우: 명시적인 오케스트레이션이 필요한 복잡한 작업(그래프 기반 또는 스킬 기반 접근 방식)에는 LangGraph나 Semantic Kernel이 적합합니다.
- 간단한 작업: 더 가벼운 작업에는 OpenAI Agents SDK와 같은 코드 중심 솔루션이 적합할 수 있습니다.
2. 협업 및 다중 에이전트 필요성
프로젝트가 뚜렷한 역할을 가진 여러 에이전트의 조율된 상호작용을 필요로 하는지 고려하세요:
- 다중 에이전트 협업이 필요한 경우: CrewAI나 AutoGen과 같이 비동기 대화와 역할 위임을 지원하는 프레임워크를 선택하세요.
- 단일 에이전트 중심 경우: 단순한 도구 호출 패턴을 가진 LangGraph나 OpenAI Agents SDK가 더 효율적일 수 있습니다.
3. 통합 요구사항
에이전트가 상호작용해야 하는 환경과 시스템을 고려하세요:
- 도구 호출 중심: 일부 프레임워크는 도구 호출에 더 나은 통합을 제공합니다.
- 빠른 프로토타이핑: 최소한의 설정으로 빠르게 시작할 수 있는 프레임워크를 선택하세요.
- 기존 시스템과의 통합: 기존 인프라와의 호환성을 체크하세요.
4. 성능 및 확장성
애플리케이션의 성능 요구 사항을 고려하세요:
- 고동시성 및 실시간 상호작용: 이벤트 기반 아키텍처가 필요할 수 있으며, 이 경우 AutoGen이 적합합니다.
- 대규모 데이터 처리: OpenAI Agents SDK와 같이 대규모, 데이터 중심 작업에 최적화된 프레임워크를 고려하세요.
5. 개발자 경험 및 학습 곡선
팀의 기술 수준과 프레임워크 학습에 투자할 수 있는 시간을 고려하세요:
- Python 개발자를 위한 친숙한 환경: LangGraph나 CrewAI는 Python 개발자에게 직관적입니다.
- 엔터프라이즈 경험: Semantic Kernel은 Microsoft 생태계에 익숙한 팀에게 적합합니다.
- 최소한의 추상화: 낮은 수준의 제어가 필요한 경우 OpenAI Agents SDK가 적합할 수 있습니다.
실제 사용 사례별 추천 프레임워크
다음은 다양한 사용 사례에 따른 프레임워크 추천입니다:
- 텍스트 생성 및 분석 중심 프로젝트: LangGraph
- 콘텐츠 작성자, 마케터, 대량의 텍스트 정보를 다루는 모든 사람에게 적합
- 챗봇, 가상 비서 및 일관된 대화가 중요한 사용 사례에 적합
- 팀 작업 자동화 및 협업 개선: CrewAI
- 프로젝트 관리, 운영 및 효율적인 팀워크가 필요한 환경에 적합
- 스마트 팩토리, 물류 조정 및 팀 기반 프로젝트에 이상적
- 대규모 데이터 및 복잡한 문제 해결: OpenAI Agents SDK
- 복잡한 데이터 처리와 정교한 의사 결정이 필수적인 금융이나 의료와 같은 산업에 효과적
- 실시간 모니터링이나 금융 모델링과 같은 대규모 애플리케이션 지원
- 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 요구: Semantic Kernel
- 엄격한 규제 환경에서 운영되는 기업에 적합
- 기존 엔터프라이즈 시스템과의 통합이 중요한 경우
- 실시간 도구 호출 및 비동기 처리: AutoGen
- 여러 시스템 간의 실시간 상호작용이 필요한 애플리케이션에 적합
- 병렬 처리 및 이벤트 기반 아키텍처가 필요한 경우
결론
AI 에이전트 프레임워크의 선택은 프로젝트의 성공에 중요한 요소입니다. LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel은 각각 고유한 강점을 제공하며, 다른 사용 사례와 요구 사항에 적합합니다.
가장 중요한 점은 AI 에이전트 개발의 핵심 과제를 이해하는 것입니다: 적절한 컨텍스트를 LLM에 제공하는 것. 좋은 프레임워크는 이 과제를 해결하는 데 도움을 주지만, 완벽한 솔루션은 없습니다. 각 프레임워크의 장단점을 이해하고 프로젝트 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
AI 에이전트 프레임워크 시장은 계속해서 발전하고 있으며, 모델이 개선됨에 따라 더 많은 작업을 자율적으로 처리할 수 있게 될 것입니다. 그러나 미래에도 대부분의 실제 프로덕션 시스템은 워크플로우와 에이전트의 조합으로 구성될 가능성이 높습니다. 각 접근 방식의 강점을 활용하여 가장 효과적인 솔루션을 구축하는 것이 현명할 것입니다.
AI 에이전트의 세계는 여전히 진화하고 있으며, 이 분야에서 성공하기 위해서는 유연성과 지속적인 학습이 필수적입니다. 적절한 프레임워크를 선택하고 AI 시스템에 적절한 컨텍스트를 제공함으로써, 더 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 에이전트를 구축할 수 있을 것입니다.
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