2025년 주목해야 할 AI 에이전트 프레임워크 한눈에 보기

빠르게 시작할 수 있는 Crew AI

Crew AI는 에이전트 개발 입문자들에게 추천할만큼 쉽고 간편합니다. 다수의 에이전트를 '크루'로 묶어 각각에게 업무와 도구를 할당하면 알아서 협동합니다. 코드 작성보다는 프롬프트 작성에 집중하면 되고, 준비된 기능을 블록 조립처럼 빠르게 연결할 수 있습니다. 단, 프레임워크가 짜놓은 방식에서 크게 벗어나기 힘들고, 복잡한 커스터마이징에는 한계가 있습니다. 프로토타입이나 데모에 훌륭하며, 실서비스 단계에서는 더 깊은 설정이 가능한 프레임워크로 옮기는 것이 좋습니다.

그룹 챗 구조의 Autogen(Microsoft Origin)

Autogen은 에이전트를 챗 멤버처럼 그룹으로 구성하고, 대화하듯 협력하게 하는 독특한 구조가 특징입니다. Python과 .NET 환경 모두 지원하기 때문에 C# 개발자에게는 필수 선택지입니다. 웹 UI에서 직접 프로토타이핑이 가능하고, 계층별로 기능을 확장할 수 있습니다. 다만 출시된 지 시간이 지나 구성이 약간 구식이고, 고도화된 커스터마이징엔 진입장벽이 높습니다. .NET 개발자에게는 적합하지만, 다른 언어 사용자에게는 다른 대안도 고려할 만합니다.

실서비스에 강한 OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK는 메인 에이전트가 여러 하위 에이전트를 조직하는 깔끔한 계층 구조를 제공합니다. 생산 환경에 필요한 기능—로그인, 모니터링, 메모리 관리, 트레이싱 등—이 이미 내장되어 있습니다. OpenAI 모델과 최고의 호환성을 자랑하고, '호스티드 툴' 기능으로 웹 검색 등도 단 한 줄로 추가 가능합니다. TypeScript와 Python을 지원하지만, 계층적 구조에 고정되어 있어 완전히 독자적인 패턴을 구현하기는 어렵습니다. OpenAI 인프라와 연동해 빠르고 강력하게 배포하고 싶을 때 강력추천합니다.

올인원 패키지 Google ADK

2025년에 공개된 Google ADK는 유저 인터페이스, 테스트 자동화, 간편 API 변환 등 구글스러운 '배터리 포함' 전략이 특징입니다. 계층적 에이전트 구조를 기본으로 하면서, 실시간 UI 모니터링, 워크플로우 생성(병렬/순차/루프 에이전트 등), 100개 이상의 클라우드 커넥터, 무설정 API 생성, 완성도 높은 배포 서비스까지 제공합니다. Google Cloud 및 Gemini 모델과 연동하면 최고의 효율을 낼 수 있지만, 사용법이 무겁고, 구글 인프라와 연관된 복잡함을 감수해야 합니다.

무한 커스터마이징 Langraph

Langraph는 프레임워크라기보다는 '그래프 엔진'에 가까워, 에이전트 구조를 완전히 자유롭게 구성할 수 있습니다. 노드와 엣지라는 단위를 직접 설계하여 참신한 협력 및 제어 시나리오를 만들 수 있습니다. 미니멀하면서도 강력한 API 덕분에 복잡한 시스템이나 독특한 설계가 필요한 곳에 적합합니다. 단, 모든 것을 직접 만들어야 하므로 학습 곡선은 더 가파릅니다. 그러나 진짜 자신만의 에이전트 구조가 필요할 때 한계를 느끼지 않을 것입니다.

에이전트 프레임워크 선택 요령

무엇을 써야 할지 고민된다면, 빠른 프로토타입에는 Crew AI, .NET 개발 환경에는 Autogen, OpenAI 생태계에서는 Agents SDK, Google Cloud나 Gemini 모델 위에서는 ADK, 그리고 궁극적 커스터마이징엔 Langraph를 추천합니다. 여러 프레임워크를 적당히 익혀두고, 프로젝트 상황에 맞게 골라서 쓰는 유연함이 가장 중요합니다.

AI 에이전트 개발의 추천 학습 코스

개발 경험이 있다면 Crew AI부터 시작하여 실전 에이전트는 OpenAI SDK 또는 Google ADK에서 완성해보고, 궁극적인 자유를 원할 때 Langraph로 넘어가세요. 실제로 AI 에이전트 마스터클래스 코스에서는 이 흐름을 따라 다양한 실전 예제를 함께 만듭니다. 한 가지에만 올인하는 것보다, 다양한 도구를 익혀 폭넓은 선택지를 갖추는 것이 이 분야에서는 성공의 열쇠입니다.

출처 및 참고 : https://www.youtube.com/watch?v=2M-N2K2zWXI