AI 에이전트 프레임워크 선택

오픈 소스 vs 상용 솔루션

AI 에이전트 구축을 위한 프레임워크도 다른 제품들과 마찬가지로 크게 오픈소스와 상용으로 나뉩니다.

오픈소스 프레임워크는 공개되어 누구나 자유롭게 사용할 수 있고, 필요에 따라 소스 코드 수정 및 확장이 가능합니다. 예를 들어 LangChain은 LLM(대규모 언어 모델) 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 강력한 프레임워크로, 다양한 모델과 툴을 연결해 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있게 해줍니다. 이 밖에도 여러 역할을 가진 에이전트를 정의해 워크플로우를 구성하는 CrewAI나, 자연어로 여러 에이전트가 대화하며 작업을 수행하는 AutoGen, 그래프 구조를 이용해 순환 및 분기 로직을 표현하는 LangGraph 등도 오픈소스 기반으로 개발되어 커뮤니티 주도로 진화하고 있습니다.

반면, 상용 프레임워크는 역시 기업 환경에 최적화된 기능과 기술 지원을 제공하고 있습니다. 예를 들어 Salesforce Agentforce는 기업 시스템과 통합되어 AI 에이전트를 대규모로 배포할 수 있는 플랫폼으로, 사전 구축된 워크플로우와 보안 가드레일을 갖추고 있습니다. 또한 2025년 7월 16일, AWS 는 뉴욕 서밋에서 기업용 AI 에이전트를 안전하고 대규모로 구축, 배포, 운영할 수 있는 새로운 플랫폼인 아마존 Bedrock AgentCore를 공개했습니다. AgentCore는 오픈 소스 또는 사용자 정의 AI 에이전트 프레임워크와 함께 작동할 수 있으므로 팀은 엔터프라이즈급 기능을 활용하면서 원하는 도구를 제공하여 개발자가 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 이처럼 상용 솔루션은 보통 인프라까지 같이 제공하며, 이와 더불어 보안·감시 도구 등을 갖추고 있어 기업용에서 사용하기에 적합합니다.

Salesforce Agentforce(출처 : https://trailhead.salesforce.com/ko/)

Amazon Bedrock AgentCore

에이전트 프레임워크 선택 기준

에이전트 프레임워크를 선택할 때는 여러 측면을 고려해야 합니다. 특히 사용 편의성과 통합 기능이 제일 중요합니다. 예를 들어, API와 문서가 잘 갖춰진 프레임워크는 개발자가 금방 익힐 수 있게 해주며, 기존 Legacy 시스템과 통합 기능도 필수입니다. 또한 성능(응답 속도, 처리량)과 확장성(동시 에이전트 수용량) 순으로 정리될 거 같습니다.

그리고, 기타 사항으로 다양한 AI 모델이나 알고리즘을 자유롭게 교체·조합할 수 있어야 하며, 커뮤니티 지원이 활발한지도 살펴봐야 합니다. 사용자가 많고 사례가 많은 프로젝트일수록 문제 해결이나 확장 기능 추가가 용이하기 때문입니다.

사용 편의성: 간단한 API와 튜토리얼 제공 여부.

통합 기능: 데이터베이스, 웹서비스, 클라우드 등 외부 시스템 연동 가능성.

성능: 에이전트의 처리 속도, 대량 요청 시 성능 저하 여부.

확장성: 필요에 따라 에이전트 수와 처리량을 손쉽게 늘릴 수 있는 정도.

유연성: 여러 AI 모델·알고리즘을 쉽게 교체 및 통합할 수 있는 정도.

커뮤니티 지원: 문서화, 튜토리얼, 포럼 등 사용자 지원 인프라의 풍부함.