개요
AI 에이전트 프레임워크를 선택하는 것은 2025년 현재 가장 중요한 기술적 결정 중 하나입니다. 이 영상은 동일한 AI 주식 선택 에이전트를 5가지 주요 프레임워크(CrewAI, Autogen, OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph)로 각각 구현한 실전 경험을 바탕으로, 각 프레임워크의 강점과 약점, 그리고 어떤 상황에서 어떤 프레임워크를 선택해야 하는지를 명쾌하게 제시합니다.
이 영상은 AI 개발자이자 “AI Agents 마스터클래스” 강의를 운영하는 제작자가 17% 이상의 수익률을 기록한 AI 주식 선택 에이전트를 5개 프레임워크로 재구현하면서 얻은 인사이트를 공유합니다. 제작자는 AI 프레임워크 경쟁이 아직 진행 중이며, 단일 프레임워크에 올인하는 것이 위험할 수 있다는 점을 강조하며, 프로젝트 특성에 따라 최적의 도구를 선택할 수 있는 능력이 필요하다고 주장합니다.
핵심 내용
왜 여러 프레임워크를 배워야 하는가?
AI 에이전트 프레임워크 시장은 아직 “레이스가 진행 중”입니다. Java에는 Spring, Python에는 Django, JavaScript에는 React처럼 확고한 표준이 자리잡은 다른 개발 분야와 달리, AI 에이전트 분야는 여전히 승자가 결정되지 않았습니다.
다운로드 수로만 보면 LangGraph가 가장 인기 있는 프레임워크지만, Google이 2024년 11월에 자체 프레임워크인 ADK를 출시했고, OpenAI도 자체 에이전트 SDK를 발표했습니다. 만약 LangGraph가 완벽했다면 왜 Google과 OpenAI가 각자의 프레임워크를 만들었을까요? 이는 업계가 여전히 “무엇이 효과적인지” 파악하는 단계에 있음을 보여줍니다.
CrewAI – “에이전트 프레임워크의 관문 약물”
CrewAI는 많은 개발자들이 에이전트에 처음 흥미를 갖게 만든 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 핵심 개념은 “크루(crews)”로, 목표를 달성하기 위해 함께 작업하는 에이전트 그룹을 만듭니다.
주요 강점:
- 즉시 작동: CrewAI의 가장 큰 장점은 “그냥 작동한다”는 것입니다. 20분 안에 실제 작업을 수행하는 에이전트 팀을 만들 수 있습니다.
- 낮은 진입 장벽: 이해하고 기억해야 할 개념이 매우 적습니다.
- 프롬프트 중심: 대부분의 시간을 코드가 아닌 프롬프트 작성에 보냅니다.
한계점:
- 제한된 커스터마이징: 창의적이거나 다른 것을 시도하는 순간 프레임워크와 싸우게 됩니다.
- 블랙박스: 실제로 무슨 일이 일어나는지 이해하기 어렵습니다.
Autogen – Microsoft의 그룹 채팅 접근법
Autogen은 Microsoft의 프레임워크로 에이전트를 그룹 채팅의 참가자처럼 취급합니다. 말 그대로 서로 대화하며 조정하고 작업을 위임하는 모습을 지켜봅니다.
고유한 특징:
- .NET 지원: Python과 함께 .NET을 지원하는 유일한 프레임워크입니다.
- 3계층 아키텍처: Autogen Studio, Agent Chat, Core
OpenAI Agents SDK – 프로덕션 준비 완료
OpenAI는 Swarm을 대체하는 프로덕션 준비 버전인 Agent SDK를 구축했습니다.
주요 강점:
- 프로덕션 기능 내장: 가드레일, 메모리 관리, 로깅, 관찰성이 모두 내장되어 있습니다.
- 호스팅 도구: 웹 검색, 이미지 생성, 코드 실행이 한 줄의 코드로 활성화됩니다.
- Python 및 TypeScript 지원
Google ADK – 배터리 포함
Google ADK는 2025년 4월에 출시된 가장 새로운 키트로, 모든 프레임워크의 최고 기능을 결합했습니다.
킬러 기능:
- 내장 웹 UI: UI 코드 없이 에이전트와 상호작용 가능
- 내장 평가 및 테스트: 유일하게 체계적 테스트 지원
- 즉시 REST API 생성
- 워크플로우 에이전트: 병렬, 순차, 루프 에이전트
- 원활한 배포: Vertex AI Agent Engine
LangGraph – 궁극의 유연성
LangGraph는 에이전트가 아닌 그래프를 구축하기 위한 프레임워크입니다.
LangGraph를 특별하게 만드는 것:
- 작은 API로 모든 것 구축: 오후에 전체를 배울 수 있지만 모든 아키텍처 구축 가능
- 완전한 제어: 노드, 에지를 직접 설계
- 진정한 모델 불가지론: 모든 모델, 모든 도구와 작동
- 프로덕션 채택: JP Morgan, Uber, LinkedIn, Replit
실전 가이드
어떤 프레임워크를 실제로 사용해야 할까요? 제작자의 솔직한 조언:
- 빠른 프로토타이핑: CrewAI 사용 (20분 안에 에이전트 실행)
- .NET 개발자: Autogen 사용 (유일한 .NET 옵션)
- OpenAI 올인: OpenAI Agents SDK 사용 (완벽한 통합과 호스팅 도구)
- Google Cloud 생태계: Google ADK 사용 (내장 UI, 테스트, 쉬운 배포)
- 완전한 제어 필요: LangGraph 사용 (궁극의 유연성)
실전 학습 경로
제작자의 진실된 조언: 이 중 최소 3가지를 배워야 합니다.
- CrewAI로 시작: 에이전트 이해
- OpenAI Agents SDK 또는 Google ADK로 이동: 실제 무언가 구축
- LangGraph로 졸업: 궁극의 유연성이 필요할 때
이 분야에서 하나의 프레임워크에 결혼하는 것은 할 수 있는 가장 어리석은 일이기 때문입니다.
비판적 검토
이 영상은 5가지 주요 AI 에이전트 프레임워크에 대한 실전 경험을 바탕으로 한 균형 잡힌 비교를 제공합니다. 특히 동일한 AI 주식 선택 에이전트를 모든 프레임워크로 재구현한 경험은 각 도구의 강점과 약점을 실질적으로 이해하는 데 큰 가치가 있습니다.
영상의 강점:
- 실용적 경험: 이론적 비교가 아닌 실제 프로젝트 구현 경험 공유
- 균형 잡힌 시각: 각 프레임워크의 장단점을 솔직하게 다룸
- 구체적인 사용 사례: 각 프레임워크가 언제 최적인지 명확한 가이드 제공
- 타이밍: 단일 도구에 올인하는 위험성을 잘 짚어냄
추가 고려사항:
- 팀 스킬셋: 팀의 기존 기술 스택이 프레임워크 선택에 큰 영향
- 벤더 락인: 특히 OpenAI SDK와 Google ADK는 플랫폼 종속성 존재
- 커뮤니티 및 생태계: 각 프레임워크의 활성도와 써드파티 도구 확인 필요
- 엔터프라이즈 지원: 프로덕션 환경에서는 공식 지원, SLA, 보안 인증 중요
핵심 요점
영상을 본 후 기억해야 할 다섯 가지:
- AI 에이전트 프레임워크 시장은 아직 승자가 결정되지 않았으며, 단일 프레임워크에 올인하는 것은 위험합니다. Google이 2024년에 ADK를 출시하고 OpenAI가 자체 SDK를 발표한 것은 업계가 여전히 최적 솔루션을 찾고 있음을 보여줍니다. 최소 3가지 프레임워크 학습이 현명한 전략입니다.
- CrewAI는 빠른 프로토타이핑과 PoC에 이상적이지만, 커스터마이징이 필요하면 한계에 부딪힙니다. 20분 안에 작동하는 에이전트를 만들 수 있지만, 프로덕션 배포나 고급 기능이 필요할 때는 다른 프레임워크로 이동해야 합니다.
- OpenAI Agents SDK는 OpenAI 생태계에 올인하는 경우 최고의 선택이며, 특히 프로덕션 준비 기능과 호스팅 도구가 강력합니다. 가드레일, 로깅, 관찰성이 내장되어 있으며, 웹 검색, 이미지 생성 등이 한 줄의 코드로 활성화됩니다.
- Google ADK는 “배터리 포함” 프레임워크로, 내장 웹 UI, 평가/테스트 프레임워크, 원활한 배포 등을 제공합니다. 유일하게 내장 웹 UI와 테스트 프레임워크를 제공하며, Vertex AI Agent Engine을 통한 배포가 엄청나게 간단합니다.
- LangGraph는 궁극의 유연성을 제공하지만 학습 곡선이 가파르므로, 에이전트 경험을 쌓은 후 “졸업”하는 것이 좋습니다. 작은 API로 모든 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있으며, JP Morgan, Uber, LinkedIn 등이 프로덕션에서 사용 중입니다.
이 글은 YouTube 자동 생성 자막(자막 추출일: 2025-12-17)을 바탕으로 작성되었습니다. 영상의 핵심 내용을 정리한 것이므로, 보다 완전한 이해를 위해서는 원본 영상 시청을 권장합니다.