5가지 최고의 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크: LangChain과 작별하고 다중 지능 애플리케이션 개발 수용하기

최근 일련의 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크가 등장하면서 업계에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이러한 프레임워크는 LangChain, Crew AI 또는 OpenAI 에이전트 SDK를 단순히 대체하는 것이 아니라 멀티 에이전트 애플리케이션 개발을 단순화하고 가속화하기 위해 고안된 고유한 기능과 관점을 제공합니다. 이 글에서는 5가지 대표적인 프레임워크에 대해 심층적으로 살펴보고 각 프레임워크의 특징, 강점, 한계, 적용 시나리오를 분석하여 LangChain과 비교해보겠습니다.

자동 에이전트: 코드 없는 AI 인텔리전스를 위한 신속한 구축 플랫폼(로우코드/노코드)

개요: 자동 에이전트의 핵심 개념은 노코드/로우코드이며, 사용자는 자연어 프롬프트("프롬프트")를 통해 코드를 작성하지 않거나 적은 양의 코드를 작성하지 않고도 AI 인텔리전스를 생성하고 배포할 수 있습니다. 프롬프트)를 통해 코드를 전혀 또는 조금만 작성하지 않고도 AI 인텔리전스를 생성하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 AI 앱 개발의 장벽을 크게 낮춰 전문 개발자가 아닌 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다.

핵심 특성:

• 시각화 인터페이스: 자동 에이전트는 드래그 앤 드롭 및 구성을 통해 사용자가 인텔리전스의 동작과 상호 작용 로직을 정의할 수 있는 직관적인 시각적 인터페이스를 제공합니다.
• 미리 설정된 템플릿: 이 플랫폼에는 고객 서비스, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등과 같은 다양한 공통 인텔리전스를 위한 기본 제공 템플릿이 있으며, 사용자는 이를 직접 사용하거나 수정할 수 있습니다.
• 에이전트 RAG: 외부 지식 기반을 통합하여 답변의 정확성과 풍부함을 향상시킬 수 있는 검색 증강 세대(RAG) 기반 지능형 신체 애플리케이션 구축을 지원합니다.

장점과 한계:

• 장점: 사용이 매우 간편하여 비전문 개발자를 위한 신속한 프로토타이핑 및 애플리케이션 구축에 적합합니다.
• 제한 사항: 코드 없는 접근 방식은 복잡한 사용자 지정 요구 사항에 충분히 유연하지 않을 수 있습니다.

적용 가능한 시나리오:

• 고객 서비스 봇, 가상 비서 및 기타 애플리케이션을 빠르게 구축하세요.
• 비기술 팀이 AI 애플리케이션을 처음 탐색하는 단계.

2. 아그노: 고성능 멀티모달 인텔리전스 엔진

개요: Agno 고성능 멀티모달 인텔리전스 구축에 중점을 둡니다. 인텔리전스에 필요한 메모리, 지식, 도구 통합 기능을 제공하는 경량 라이브러리입니다.

핵심 특성:

• 멀티모달 지원: 아그노는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 및 기타 모달 데이터 입력과 출력도 지원합니다.
• 고속 처리: 공식적으로는 다음보다 빠르다고 주장합니다. LangGraph 기본 아키텍처의 최적화 덕분에 10,000배 빨라졌습니다.
• 구조화된 대응: 지능형 기관은 다른 시스템과 쉽게 통합할 수 있도록 구조화된 데이터 출력을 생성할 수 있습니다.
• 확장성. 여러 전문 인텔리전스를 포함하는 팀을 구성할 수 있습니다.

장점과 한계:

• 장점: 대규모 멀티모달 데이터와 복잡한 작업을 처리하는 데 탁월한 성능을 제공합니다.
• 제한 사항: AutoAgent에 비해 Agno는 몇 가지 기본적인 프로그래밍 기술이 필요합니다.

적용 가능한 시나리오:

• 이미지, 비디오 또는 오디오를 처리해야 하는 지능형 기관을 위한 애플리케이션을 구축하세요.
• 높은 성능과 확장성을 요구하는 복잡한 작업 처리.

3. AWS 멀티 에이전트 오케스트레이터: 아마존의 다중 인텔리전스 오케스트레이션 솔루션

개요: AWS 멀티 에이전트 오케스트레이터는 Amazon에서 여러 AI 인텔리전스가 함께 작동하도록 오케스트레이션하기 위해 도입한 프레임워크입니다.

핵심 특성:

• 스마트 라우팅: 이 프레임워크의 핵심은 사용자의 쿼리를 내용에 따라 가장 적합한 지능형 기관에 할당하여 처리할 수 있는 지능형 라우팅 메커니즘입니다. 라우팅 알고리즘은 쿼리 콘텐츠의 의미론적 이해와 인텔리전스 기능의 매칭을 기반으로 합니다.
• 다국어 지원: 파이썬과 타입스크립트 모두에서 구현을 제공합니다.
• 사전 설정 인텔리전스: 다양한 작업 유형을 다루는 즉시 사용 가능한 다양한 인텔리전스가 포함되어 있습니다.

장점과 한계:

• 장점: 다중 지능 시스템의 구축 및 관리를 간소화하고 전반적인 효율성을 개선합니다.
• 제한 사항: AWS 에코시스템에 의존하면 공급업체 종속의 위험이 있을 수 있습니다.

적용 가능한 시나리오:

• 복잡한 대화 시스템을 구축하려면 여러 지능의 협업 처리가 필요합니다.
• AWS 클라우드 환경에서 인텔리전트 바디 애플리케이션 배포하기.

4. 파이썬 기반 프로덕션 등급 프레임워크: PydanticAI

개요: PydanticAI는 프로덕션급 AI 인텔리전스 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 Python 프레임워크입니다.

핵심 특성:

• 모델 관련성 없음: PydanticAI는 특정 기본 모델에 종속되지 않으며 다양한 모델(LLM)과 유연하게 통합할 수 있습니다.
• 피단틱 통합: Pydantic Logfire와의 긴밀한 통합으로 강력한 로깅, 디버깅 및 모니터링 기능을 제공합니다. Pydantic은 데이터 유효성 검사 및 설정 관리를 위한 Python 라이브러리입니다.
• 구조화된 출력: 후속 처리 및 분석을 용이하게 하는 구조화된 결과물을 생성하는 데 중점을 둡니다.
• 안전 유형: Python의 유형 힌트를 활용하여 코드의 안정성과 유지 관리성을 개선하세요.

장점과 한계:

• 장점: 강력한 디버깅 및 모니터링 도구로 안정적이고 신뢰할 수 있는 프로덕션급 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다.
• 제한 사항: 학습 곡선은 비교적 가파르며 Pydantic에 익숙해져야 합니다.

적용 가능한 시나리오:

• 높은 안정성과 유지 관리가 필요한 AI 인텔리전스 애플리케이션을 구축하세요.
• 기존 Python 에코시스템과의 통합이 필요한 시나리오.

5. 마스트라: 타입스크립트 풀 스택 프레임워크

개요: Mastra는 스마트 바디 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 다양한 구성 요소와 도구를 제공하는 TypeScript로 작성된 풀스택 프레임워크입니다.

핵심 특성:

• 워크플로 관리: 작업을 여러 단계로 세분화하고 서로 다른 지능이 협업하여 완료하는 복잡한 워크플로의 정의 및 관리를 지원합니다.
• RAG 통합: 검색 증강 생성(RAG)을 기본적으로 지원합니다.
• 평가 도구: 인텔리전스의 성능과 효과를 측정하기 위한 일련의 평가 도구(평가)가 제공됩니다.
• 배포 유연성: 로컬 실행 및 서버리스 클라우드 환경으로의 배포를 지원합니다.

장점과 한계:

• 장점: 개발부터 배포까지 전체 프로세스를 지원하는 포괄적인 기능을 제공합니다.
• 제한 사항: 주로 타입스크립트 개발자를 위한 것입니다.

적용 가능한 시나리오:

• 다단계 처리가 필요한 복잡한 지능형 신체 애플리케이션을 구축합니다.
• 인텔리전스의 성능을 세밀하게 평가해야 하는 시나리오.

요약

이 다섯 가지 오픈 소스 AI 인텔리전스 프레임워크는 각각 고유한 특성을 가지고 있으며 개발자에게 다양한 옵션을 제공합니다. 이들 프레임워크는 LangChain, Crew AI, OpenAI Agents SDK와 같은 기존 프레임워크보다 사용 편의성, 성능, 멀티모달 지원 또는 도메인별 최적화에 더 중점을 두고 있습니다. 이러한 프레임워크는 LangChain에 비해 더 가볍거나 특정 애플리케이션 시나리오에 초점을 맞춘 경우가 많습니다. 이러한 새로운 프레임워크의 등장은 AI 지능형 신체 애플리케이션 개발 분야에서 새로운 개발 기회를 의미하며, 개발자에게 AI 에이전트를 구축할 수 있는 더 많은 도구를 제공합니다. 개발자는 자신의 요구와 기술 배경에 따라 적합한 프레임워크를 선택하여 더욱 강력하고 지능적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 앞으로 기술의 지속적인 발전과 함께 더 혁신적인 프레임워크가 등장하여 AI 에이전트 기술의 개발과 적용을 더욱 촉진할 것으로 기대합니다.