이 글은 하노이 협력사의 기술 인사이트를 바탕으로 재구성된 콘텐츠입니다.
AI 기술이 지속적으로 진화하면서, 이제는 ChatGPT와 같은 단일 AI 도구를 넘어서 여러 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 AI 프레임워크가 주목받고 있습니다.
이번 글에서는 LangGraph, CrewAI, AutoGen이라는 세 가지 대표적인 플랫폼을 소개하고, 각각 어떤 특징과 강점을 갖고 있는지, 어떤 사용자에게 적합한지 살펴봅니다.
LangGraph – 유연한 AI 에이전트 네트워크 구축
LangGraph는 여러 AI 에이전트가 상호작용하며 협력할 수 있는 네트워크형 시스템을 구축할 수 있도록 도와줍니다.
각 에이전트는 독립적으로 동작하는 것이 아니라, 구조화된 워크플로우 안에서 역할을 수행하면서 결정, 조사, 고객 응대 등의 복잡한 작업을 자동화할 수 있게 됩니다.
✅ 적합한 사용자: 개발자, AI 연구자, NLP 엔지니어, 업무 자동화를 원하는 기업
🎯 이런 역할에 이상적: 리서치 어시스턴트, 금융 분석가, 고객 서비스 자동화
LangGraph의 강점은?
- 그래프 기반 워크플로우 모델링 – 구조화된 논리 흐름으로 에이전트 간 상호작용을 설계
- LangChain과의 쉬운 연동 – 기존 AI 애플리케이션과 유연한 통합 가능
- 복잡한 순차 작업 처리 – AI 기반 의사결정 및 자동화가 가능
CrewAI – 협업에 최적화된 스마트 AI 팀
CrewAI는 각 AI 에이전트가 서로 다른 역할을 맡아 팀처럼 협업할 수 있도록 해줍니다.
예를 들어 콘텐츠 제작, 조사, 품질 검토 등의 작업을 각기 다른 에이전트가 맡아 하나의 프로젝트를 완성합니다.
이를 통해 프로젝트 워크플로우를 효율적으로 정리할 수 있습니다.
✅ 적합한 사용자: 심화된 리서치와 실행을 AI로 지원받고 싶은 누구나
🎯 이런 역할에 이상적: 마케팅, 세일즈, 고객 서비스, 소프트웨어 개발
CrewAI의 강점은?
- 전문 역할 기반 AI 에이전트 협업 – 마치 인간 팀처럼 역할 분담
- 작업 관리 시간 감소 – 에이전트들이 자율적으로 작업을 나눠 수행
- 낮은 진입장벽 – 프로그래밍 지식 없이도 구조화된 AI 워크플로우 구축 가능
AutoGen – 자율적 사고와 협업이 가능한 AI
AutoGen은 인간의 개입 없이도 AI 에이전트들이 스스로 논의하고, 결정하며, 작업을 수행할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다.
사전 정의된 작업 흐름 없이도, 에이전트 간의 내부 대화를 통해 문제를 해결합니다.
✅ 적합한 사용자:
- AI가 독립적으로 사고하고 문제 해결을 원활히 수행하길 원하는 사용자
- AI가 자율적으로 협업하고 워크플로우를 최적화하길 바라는 사용자 (예: AI 기반 코딩, 보고서 생성 등)
🎯 이런 역할에 이상적: 데이터 분석, 프로젝트 기획, 전략적 의사결정
AutoGen의 강점은?
- AI 간 내부 대화 기능 – 에이전트들이 자체적으로 소통하며 해결책을 도출
- 리서치, 기획, 복잡한 문제 해결 최적화 – 수동 관리 필요 최소화
- 기존 LLM 모델과 쉬운 통합 – 현재 AI 생태계와 호환 가능
어떤 멀티 에이전트 AI 플랫폼을 선택해야 할까?
🔹 LangGraph – 워크플로우 자동화와 AI 기반 의사결정을 위한 구조화된 시스템이 필요하다면
🔹 CrewAI – 다양한 작업을 개별 역할로 나눠 협업할 수 있는 AI 팀이 필요하다면
🔹 AutoGen – 자율적 사고, 협업, 실행이 가능한 AI 시스템이 필요하다면
2025년, 멀티 에이전트 AI는 차세대 AI 흐름의 핵심이 될 것입니다.
당신의 비즈니스 또는 프로젝트에 AI를 통합하고 싶다면, 위 플랫폼들을 지금부터 천천히 탐색해 보세요.
✨ 이 콘텐츠는 하노이 협력사와의 기술 교류를 통해 코드벤터에서 한국어로 재구성하였습니다.
