대규모 언어 모델LLMs은 AI 에이전트를 더욱 스마트하게 만들었지만 로직, 워크플로 및 통합을 관리하는 것은 어려운 과제입니다. 바로 이 점이 LLM 에이전트 프레임워크가 필요한 이유입니다. 이 프레임워크는 AI 기반 자동화를 구축, 배포 및 확장할 수 있는 구조를 제공합니다.
워크플로 자동화를 단순화하는 프레임워크, 멀티 에이전트 협업에 초점을 맞춘 프레임워크, 개발자가 에이전트 로직을 완벽하게 제어할 수 있는 프레임워크 등 프레임워크에 따라 해결 방법이 다릅니다.
이 가이드는 기능 및 사용 사례에 따라 LLM 에이전트 프레임워크를 분류하여 필요에 가장 적합한 것을 결정하는 데 도움을 줍니다.
LLM 에이전트 프레임워크란 무엇인가요?
LLM 에이전트 프레임워크는 메모리, 의사 결정 및 도구 통합을 관리하는 AI 제어 hub 역할을 하므로 광범위한 수동 코딩이 필요하지 않습니다.
이러한 프레임워크는 메모리, 도구 통합 및 워크플로 자동화를 위한 플러그 앤 플레이 모듈을 제공하여 복잡한 코딩의 필요성을 최소화합니다.
LLM 에이전트 프레임워크는 다양한 영역에서 AI 기반 자동화를 지원합니다. 챗봇으로 고객 지원을 강화하고, AI 아웃리치를 통해 영업 및 리드 생성을 촉진하며, 수작업을 줄여 워크플로 자동화를 간소화합니다.
또한 이러한 프레임워크는 지식 검색을 용이하게 하여 AI가 관련 데이터를 표시하고, 스마트 AI 비서 역할을 통해 내부 운영을 지원하며, 제조 및 물류 분야의 산업 자동화를 촉진합니다.
LLM 에이전트 프레임워크 선택 방법
올바른 LLM 에이전트 프레임워크를 선택하는 것은 유연성, 사용 편의성, 통합 기능의 균형을 맞추는 데 달려 있습니다. 가장 적합한 프레임워크는 다음 요소에 따라 달라집니다:
궁극적으로 프로젝트의 복잡성, 성능 요구 사항 및 장기적인 유지 관리 가능성에 따라 결정해야 합니다.
상위 6대 LLM 에이전트 프레임워크
모든 LLM 에이전트 프레임워크가 똑같이 만들어진 것은 아닙니다. 어떤 것은 챗봇 자동화에 탁월한 반면, 어떤 것은 멀티 에이전트 협업이나 맞춤형 AI 워크플로에 특화되어 있습니다. 이 가이드를 사용하여 옵션을 비교해 보세요:
1. LangChain
LangChain 은 LLM 애플리케이션 개발에 대한 모듈식 접근 방식으로 잘 알려진 매우 유연한 오픈 소스 프레임워크입니다. 특히 AI 에이전트의 워크플로우를 세밀하게 제어해야 하는 개발자에게 인기가 높습니다.
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주요 기능
- 모델 불가지론: GPT, 클로드, 라마 및 기타 모델과 함께 작동합니다.
- 체인 및 에이전트: 다단계 프롬프트와 완전 자율 AI 에이전트를 지원합니다.
- 벡터 DB 통합: Pinecone, FAISS, Weaviate 등과 기본적으로 호환됩니다.
- 활발한 커뮤니티: 튜토리얼 및 예제 프로젝트가 포함된 대규모 기여자 기반.
가격정책
- 오픈 소스: 선불 라이선스 비용이 없습니다.
2. 라마 인덱스
LlamaIndex 는 LLM 애플리케이션을 위한 전문 데이터 인덱싱 및 검색 기능을 제공합니다. AI 에이전트에게 관련 데이터 청크를 '공급'하여 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 가능하게 합니다.
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주요 기능
- 강력한 인덱싱 파이프라인: 대용량 텍스트 컬렉션을 효율적으로 분류하고 임베드하세요.
- 여러 검색 방법: 청킹, 임베딩 기반 및 계층적 인덱스가 포함됩니다.
- 플러그형 스토리지: 로컬 파일, 클라우드 스토리지 또는 벡터 데이터베이스와 통합합니다.
- 에이전트와 유사한 쿼리: LLMs 가장 관련성이 높은 데이터를 자율적으로 검색할 수 있습니다.
가격정책
- 오픈 소스: 개인 및 상업 프로젝트에서 무료로 사용할 수 있습니다.
3. 자동 생성
AutoGen 은 코딩 복잡성을 최소화하는 것을 목표로 하는 대규모 언어 모델을 중심으로 구축된 워크플로 자동화 도구입니다. 다단계 프롬프트 파이프라인과 간단한 AI 기반 프로세스를 생성하는 데 탁월합니다.
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주요 기능
- 프롬프트 연결: 연속된 프롬프트를 쉽게 연결하여 더 깊이 있고 단계적인 추론을 할 수 있습니다.
- 로우코드 구성: 워크플로우를 정의하기 위한 YAML 또는 간단한 스크립팅.
- 워크플로 템플릿: 요약, 분류 또는 Q&A와 같은 작업을 위한 빠른 시작 기능입니다.
- 비동기식 및 확장성: 동시 작업과 대규모 워크로드를 효율적으로 처리합니다.
가격정책
- 오픈 소스: 핵심 도구 세트에 대한 라이선스 비용이 없습니다.
4. Botpress
Botpress 는 챗봇 및 워크플로 개발을 간소화하도록 설계된 고급 대화형 AI 플랫폼입니다. 직관적인 그래픽 UI와 유연한 코드 기반 옵션이 결합되어 있어 초보자와 전문 개발자 모두에게 매력적입니다.
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주요 기능
- 시각적 흐름 빌더: 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 대화 경로를 생성합니다.
- LLM 통합: GPT, 클로드, 라마 또는 기타 모델을 통합합니다.
- 플러그인 에코시스템: 사전 구축 또는 사용자 지정 애드온으로 기능을 확장하세요.
- 분석 및 모니터링: 사용자 참여도, 대화 성공률 등을 추적하세요.
가격정책
- 종량제: 무료 티어에는 봇 1개와 월 최대 500개의 메시지가 포함됩니다.
- Plus: 월 $79달러로 더 높은 사용 한도 및 추가 기능을 이용할 수 있습니다.
- 팀: 고급 분석 및 협업을 위한 월 $446.
5. 구글 버텍스 AI
Google 버텍스 AI 는 대규모 언어 모델을 포함한 AI 모델을 구축, 배포 및 확장할 수 있는 강력한 ML 플랫폼입니다. GCP 서비스 및 관리형 인프라와 긴밀하게 통합되어 있어 기업에서 사용하기에 이상적입니다.
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주요 기능
- 관리형 인프라: Google의 고가용성 서비스를 통한 손쉬운 확장.
- Gemini API 통합: 최신 Google LLMs 액세스하세요.
- AutoML 및 파이프라인: 모델 트레이닝, 튜닝 및 배포 워크플로우를 간소화하세요.
- GCP 에코시스템: BigQuery, Dataflow 및 기타 Google Cloud 제품에 직접 연결하세요.
가격정책
- 종량제: GCP 컴퓨팅, 스토리지 및 API 사용량을 기준으로 합니다.
- 엔터프라이즈 SLA: 대규모 배포를 위한 전담 지원이 포함된 사용자 지정 계약입니다.
6. CrewAI
CrewAI 는 각각 전문화된 작업을 수행하는 여러 자율 에이전트가 함께 작동하도록 오케스트레이션하는 데 중점을 둡니다. 병렬 프로세스를 동기화하여 다양한 영역의 전문 지식이 필요한 복잡한 프로젝트를 한 곳에서 처리합니다.
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주요 기능
- 다중 에이전트 협업: 여러 에이전트가 서로 다르지만 서로 연결된 작업을 조율하세요.
- 워크플로 오케스트레이션: 시각적 또는 프로그래밍 방식으로 프로세스를 정의하고 작업 핸드오프를 관리하세요.
- 사용자 지정 가능한 역할: 각 상담원의 기능 또는 데이터 세트 액세스 권한을 맞춤 설정하세요.
- 통합 라이브러리: 인기 있는 타사 서비스(예: Slack, Trello)를 위한 빠른 커넥터입니다.
가격정책
- 스타터 티어: 동시 접속이 제한적인 소규모 팀에 적합합니다.
- 엔터프라이즈 요금제: 더 높은 동시 접속자 수 제한, 프리미엄 통합 및 전담 지원.
LLMs 실행 가능한 AI 에이전트로 전환하기
챗봇, 멀티 에이전트 시스템 또는 워크플로 자동화를 구축할 때 LLM 에이전트 프레임워크를 사용하면 AI 자동화에 액세스할 수 있습니다. 어떤 프레임워크는 사용자 지정에 우선순위를 두는 반면, 어떤 프레임워크는 사용 편의성에 중점을 두는 등 기술적 요구사항에 따라 적합한 프레임워크가 달라집니다.
Botpress 유연성과 단순성이 균형을 이루고 있어 AI 기반 자동화를 위한 확실한 선택입니다.
탐색할 준비가 되셨나요? 지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
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