상위 7가지 무료 AI 에이전트 프레임워크

반복적인 작업은 줄이고 배포 속도 향상

맥킨지의 2024년 AI 보고서에 따르면 현재 65%의 기업이 제너레이티브 AI를 정기적으로 사용하고 있지만, 많은 기업이 실제 사용 사례에서 여전히 병목 현상에 직면하고 있습니다.

입력, 출력, 연쇄 로직, API 호출을 수동으로 관리하는 등 AI 모델을 중심으로 인프라를 구축하려는 팀은 이러한 시스템을 프로덕션에 도입하는 데 5개월 이상 소요될 가능성이 1.5배 더 높습니다.

AI 에이전트 프레임워크는 지루하지만 필수적인 설정 작업을 표준화하여 이 문제를 해결합니다. 팀은 모든 통합이나 툴체인을 처음부터 새로 만드는 대신 이를 깔끔하게 처리하는 공유 프레임워크에 연결할 수 있습니다. 

재사용 가능한 로직으로 에이전트 간 확장이 용이함

AI 에이전트 프레임워크를 사용할 때 '지능적'으로 보이는 것의 대부분은 여러 에이전트나 플로우에서 재사용할 수 있는 모듈식 구성 가능한 단계로 요약됩니다.

이 로직이 단위의 형태로 깔끔한 프레임워크 안에 있으면 다음과 같이 간단하게 호출할 수 있습니다. add(2,3) 를 호출하는 것처럼 간단해집니다.

AI 에이전트 프레임워크는 개발자가 동일한 추론 패턴을 반복해서 재구축하지 않고 직관으로 사용자 문제를 해결할 수 있도록 첫 번째 원칙에서 자유롭게 사고할 수 있도록 해줍니다.

모든 로직을 미리 완벽하게 표준화하는 대신, 팀은 제품 디자이너처럼 테스트하고, 적용하고, 효과적인 것을 재사용하고, 사용 사례 전반에 걸쳐 확장하는 방식으로 작업할 수 있습니다.

공유 프레임워크로 팀 협업을 관리하기 쉬워집니다.

AI 에이전트가 클라우드 플랫폼이나 서버 추론과 같은 공유 인프라에서 실행되는 경우, 그 기반이 되는 프레임워크가 팀의 협업 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.

프레임워크는 공동 작업을 가시화하고 제어함으로써 도움을 줍니다. 상담원 행동에 대한 공유 Google 시트를 관리하는 것과 같다고 생각하면 됩니다:

• 정의된 로직 소유권 - 에이전트의 어느 부분을 누가 소유하는지 모두가 알 수 있습니다.
• 안전한 업데이트 - 추론, 도구 및 메모리를 충돌 없이 변경할 수 있습니다.
• 감사 가능한 변경 사항 - 흐름 및 구성에 대한 편집 내용은 버전이 관리되고 추적 가능합니다.
• 팀 간 명확성 - 비개발자가 코드를 읽지 않고도 에이전트의 작동 방식을 검사할 수 있습니다.

1. Botpress

최상의 대상: 추론, 의사 결정 또는 언어 이해를 위한 LLM 단계를 통해 도구에 연결되는 AI 에이전트를 구축하는 팀.

Botpress 코드가 많은 로직을 관리하지 않고 에이전트 동작을 구조화하려는 팀을 위해 구축된 AI 에이전트 플랫폼입니다.

각 노드가 메모리, 조건 및 도구 연결을 통해 집중된 작업을 처리하는 시각적 편집기인 플로우를 사용하여 에이전트의 작동 방식을 설계할 수 있습니다.

연쇄적인 프롬프트나 로직 트리를 작성하는 대신 실제 워크플로우를 반영하는 범위가 지정된 모듈식 조각으로 작업합니다.

이러한 모듈성은 지원, 온보딩 또는 내부 시스템 전반에서 명확한 로직과 깔끔한 권한이 내장된 안정적인 자동화를 원할 때 특히 유용합니다.

Botpress CRM, 이메일, 데이터베이스와 같은 도구에 대한 기본 통합 기능이 제공되므로 상담원이 즉시 실제 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 기능:

• 드래그 앤 드롭 인터페이스로 시각적으로 워크플로를 구축하세요.
• 필요한 경우 사용자 지정 도구와 로직을 추가하세요.
• 웹사이트, WhatsApp, Slack 등에 상담원을 배포하세요.
• 기본 제공 NLU, 지식 소스 및 성격 컨트롤을 사용하세요.

가격:

• 무료 요금제: 코어 빌더, 봇 1개, AI 크레딧 $5 포함
• Plus: 월 $89 - 플로우 테스트, 라우팅, 인적 핸드오프
• 팀: $495/월 - SSO, 협업, 공유 사용량 추적
• Enterprise: 사용자 지정 - 사용자 지정 설정, 대용량 또는 규정 준수 제어용

2. LangChain

최적 대상: 특히 연구, RAG 시스템 또는 에이전트 동작에 대한 엄격한 제어가 필요한 모든 것을 위해 처음부터 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 개발자.

LangChain은 AI 에이전트 구축에 가장 널리 채택된 프레임워크입니다. 개발자에게 도구, 프롬프트, 메모리, 추론을 연결할 수 있는 핵심 구성 요소를 제공하며 에이전트 작동 방식을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

모듈형 에이전트 디자인을 시장에 최초로 도입한 플랫폼 중 하나이며, 이제 LLM 워크플로우를 위한 운영 체제처럼 작동합니다.

프레임워크에 대한 지원과 코드가 계속 늘어나는 만큼 단계를 연결하고, 메모리 유형을 전환하고, API 또는 벡터 데이터베이스에 쉽게 연결할 수 있습니다.

그러나 이러한 깊이에는 복잡성이 수반됩니다. 움직이는 부분이 너무 많기 때문에 사용 사례에 적합한 추상화를 찾는 데 시간이 걸릴 수 있으며, 하나의 추상화를 고수하는 것은 흔들리는 토대 위에 건물을 짓는 것처럼 느껴질 수 있습니다.

주요 기능:

• 도구, 프롬프트 및 메모리의 모듈식 체인을 사용하여 에이전트 구축하기
• LLMs, API, 벡터 스토어, 검색기와 통합하기
• 흐름 로직 및 실행에 대한 완전한 개발자 제어
• LangSmith를 사용한 추적 및 평가 옵션

가격:

• 개발자: 무료 - 1석, 월 5,000개의 추적, 신속한 관리, 기본 추적 도구
• Plus: 월 $39/시트당 - 팀 기능, 더 높은 추적 한도, LangGraph 개발 배포
• Enterprise: 사용자 지정 - 자체 호스팅 또는 하이브리드 설정, SSO, 지원 및 사용량 확장

3. CrewAI

최상의 대상: 다중 에이전트 동작을 빠르게 프로토타이핑하는 팀, 특히 역할 간에 깔끔하게 구분되는 선형 작업의 경우.

CrewAI는 다중 에이전트 시스템을 위한 오픈 소스 프레임워크로, AI 에이전트가 정의된 역할과 공유된 목표를 통해 작업을 협업할 수 있도록 지원합니다. 에이전트 간의 지능적인 팀워크가 필요한 시나리오를 위해 설계되었습니다.

CrewAI의 매력은 시작이 매우 쉽다는 점입니다. 크루를 정의하고 각 에이전트에게 역할을 할당하고 공유 목표를 부여하기만 하면 됩니다.

여기에서 에이전트는 처음부터 오케스트레이션 로직을 만들 필요 없이 대화를 나누고, 작업을 실행하고, 목표를 완료할 수 있습니다. 간단한 다중 에이전트 사용 사례의 경우 설정이 거의 필요하지 않아 놀라울 정도로 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

하지만 이러한 단순함에는 양면성이 있습니다. 워크플로우가 더 복잡해지면 상담원이 작업 중간에 조정해야 하거나 조건부 단계 간에 조율해야 하는 경우 기본 제공 추상화가 제한적으로 느껴질 수 있습니다.

주요 기능:

• 할당된 목표 및 메모리가 있는 역할 기반 상담원 설정
• 순차적 및 병렬 에이전트 실행 지원
• 팀 협업을 위한 승무원 공유 메모리
• 기능 및 프롬프트를 통한 간편한 도구 통합

가격: 

• 무료: $0/월 - 실행 50회, 라이브 크루 1명, 좌석 1개
• 기본: 월 $99 - 100회 실행, 라이브 크루 2명, 5석
• 표준: 월 $500 - 1,000회 실행, 실시간 승무원 2명, 무제한 좌석, 2시간 온보딩 시간
• 프로: 월 $1,000 - 2,000회 실행, 5명의 실시간 크루, 무제한 좌석, 4시간의 온보딩 시간

4. 마이크로소프트 시맨틱 커널

최상의 대상: 대상: 기존 애플리케이션에 에이전트와 유사한 로직을 포함시키는 엔터프라이즈 팀, 특히 이미 Microsoft 에코시스템을 사용하고 있는 팀입니다.

Microsoft 시맨틱 커널은 개발자가 기존 애플리케이션에 AI 기능을 포함할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다.

모듈성, 메모리, 목표 계획에 중점을 두어 엔터프라이즈 환경에서 작동할 수 있는 강력한 AI 에이전트를 구축하는 데 적합합니다.

시맨틱 커널의 핵심은 계획과 실행에 관한 것입니다. 기본 함수 또는 LLM 프롬프트가 될 수 있는 '스킬'을 정의하고 이를 에이전트의 행동을 안내하는 시맨틱 계획으로 결합합니다.

이 프레임워크는 메모리 관리를 처리하고, 도구 사용을 지원하며, .NET 및 Python 시스템과 깔끔하게 통합됩니다.

하지만 여전히 개발자 우선의 도구이므로 시각적 비계가 거의 없고 오케스트레이션의 대부분은 신중한 설계가 필요합니다. 

주요 기능:

• 모듈식 스킬 기반 아키텍처(기능, 프롬프트, 도구)
• 내장 메모리 및 목표 계획 지원
• C#, .NET 및 Python 환경과의 기본 통합
• Azure 통합 옵션이 포함된 오픈 소스 SDK

5. 자동 생성

최상의 대상: 완벽한 가시성과 추적성이 필요한 협업, 다중 에이전트 워크플로우를 구축하는 기술 팀.

AutoGen은 구조화된 대화를 기반으로 하는 멀티 에이전트 시스템을 위한 오픈 소스 개발 프레임워크입니다.

각 상담원에게 플래너, 연구원, 실행자 또는 사용자 지정 역할 등의 역할을 할당하고 메시지를 주고받으며 복잡한 작업을 함께 처리할 수 있도록 합니다.

AutoGen의 핵심은 메시지 전달과 공유 메모리를 관리하는 것입니다. 대화 흐름을 스크립팅하고, 중요한 곳에 로직을 삽입하고, 사람이 개입해야 할 시점을 결정합니다.

로우코드 도구보다 더 많은 설정이 필요하지만 연구 실험, 휴먼 인 더 루프 프로세스 또는 에이전트 추론을 처음부터 끝까지 추적해야 하는 모든 시나리오에 맞게 확장할 수 있는 완전히 투명한 시스템으로 보답합니다.

주요 기능:

• 명시적인 역할 할당을 통한 구조화된 메시지 교환
• 대화의 어느 지점에서나 함수 호출 주입하기
• 각 상담원 및 승무원 전체에 대한 공유 및 범위 지정 메모리
• 모든 메시지와 결정을 기록하는 기본 제공 감사 로그

6. AutoGPT

최상의 대상: 지속적인 감독 없이 자율적인 워크플로우를 프로토타이핑하는 1인 개발자 및 소규모 팀.

AutoGPT는 자율 에이전트 프레임워크로, GPT 스스로 계획하는 목표 중심 어시스턴트로 전환합니다.

실제로는 '시장 분석 컴파일'과 같은 목표만 제시하면 스스로 데이터를 가져오고, 파일을 작성하고, API를 호출하는 등 하위 작업으로 작업을 세분화합니다. 이는 마치 지도가 거의 필요 없는 주니어 애널리스트에게 리서치를 넘기는 것과 같습니다.

두 가지를 바로 확인할 수 있습니다. 첫째, AutoGPT의 자율성은 사람 상담원에게 연결할 경우 중단될 수 있는 배치 워크플로우를 완전히 자동화할 수 있도록 지원합니다.

둘째, 독립성을 유지하려면 각 실행에 대해 철저한 모니터링을 실시하여 잠재적인 위험을 차단해야 합니다.

시간이 지남에 따라 재시도 로직과 플러그인 조합을 조정하여 방황하지 않고 생산성을 유지하는 방법을 배웁니다.

주요 기능:

• 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 셀프 플래닝 에이전트
• 웹 브라우징, 파일 작업 및 사용자 지정 API를 위한 플러그인 시스템
• 이전 사실과 결정을 기억하는 벡터 기반 메모리
• 작업이 막다른 골목에 부딪혔을 때 자동 재시도 및 복구

7. RASA

최상의 대상: 대화 흐름의 심층적인 사용자 지정과 데이터 및 모델의 완전한 소유권이 필요한 팀.

Rasa는 자연어 이해와 대화 관리를 결합하여 문맥 인식 챗봇과 음성 어시스턴트를 지원하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 

상호 교환 가능한 구성 요소로 NLU 파이프라인을 조립한 다음, 여러 차례에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 대화 정책을 정의합니다. 이 접근 방식을 사용하면 시스템의 다른 부분을 다시 작성하지 않고도 도메인이 발전함에 따라 새로운 인텐트 분류기나 엔티티 추출기를 교체할 수 있습니다.

Rasa는 사용자 인프라에서 실행되므로 데이터 프라이버시 및 확장을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

주요 기능:

• 인텐트 및 엔티티를 추출하는 고급 NLU 파이프라인
• 복잡한 멀티턴 대화를 위한 사용자 지정 대화 정책
• 모든 도메인이나 언어에 맞는 확장 가능한 파이프라인 구성 요소
• 메시징 채널을 위한 통합 기능을 갖춘 오픈 소스 코드베이스

가격: 

• 오픈 소스: 무료 - 전체 프레임워크, Apache 2.0 라이선스 포함
• 프로 에디션: 무료 - Rasa Pro로 월 최대 1,000건의 대화 가능
• 성장: 연간 $35,000부터 - Rasa Studio, 지원 및 상업용 포함

AI 에이전트와 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

챗봇은 미리 정의된 규칙에 따라 간단한 대화를 관리합니다. 반면 AI 에이전트는 자율적으로 작동합니다. 채팅에서 단순히 응답하는 것을 넘어 워크플로우 전반에서 추론하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

기술 전문가가 아닌 사용자가 이러한 프레임워크를 사용하기 위한 학습 곡선은 어떻게 되나요?

Botpress LangGraph와 같은 플랫폼은 비전문가의 학습 곡선을 줄여주는 시각적 빌더와 템플릿을 제공합니다. 하지만 통합을 설정하거나 사용자 지정 로직을 구현하려면 여전히 약간의 기술 지원이 필요합니다.

오픈소스와 무료 상용 프레임워크의 차이점은 무엇인가요?

오픈 소스 프레임워크는 소스 코드에 대한 전체 액세스 권한을 제공하며 자체 호스팅 및 광범위한 사용자 지정이 가능합니다. 무료 상용 프레임워크는 사용자 친화적인 인터페이스와 호스팅을 제공하지만 기능 제한이 있거나 고급 사용을 위해 유료 요금제가 필요할 수 있습니다.

이러한 도구로 구축된 AI 에이전트의 성능을 평가하려면 어떻게 해야 하나요?

작업 완료율, 응답 시간, 폴백 또는 실패율, 사용자 만족도 등의 주요 메트릭을 사용하여 AI 상담원의 성과를 평가할 수 있습니다. 많은 프레임워크에 기본 제공 분석 기능이 포함되어 있거나 외부 도구를 연결하여 보다 심층적인 성과 추적을 할 수 있습니다.

에이전트 자동화를 통해 가장 큰 혜택을 누릴 수 있는 산업은 무엇인가요?

고객 서비스, 의료, 금융, 전자상거래와 같은 산업은 특히 반복적인 작업으로 상당한 시간을 소비하는 경우 자동화를 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.