에이전트 AI 프레임워크 비교 - AWS 권장 가이드
에이전트 AI 프레임워크 선택 시 고려 사항

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에이전트 AI 프레임워크 비교

자율 에이전트 개발을 위한 에이전트 AI 프레임워크를 선택할 때 각 옵션이 특정 요구 사항에 어떻게 부합하는지 고려하세요. 기술 역량뿐만 아니라 팀 전문 지식, 기존 인프라, 장기 유지 관리 요구 사항 등 조직의 적합성도 고려합니다. 많은 조직이 자율 AI 에코시스템의 다양한 구성 요소에 여러 프레임워크를 활용하여 하이브리드 접근 방식의 이점을 누릴 수 있습니다.

다음 표에서는 주요 기술 차원에서 각 프레임워크의 성숙도 수준(가장 강력함, 강력함, 적절함 또는 약함)을 비교합니다. 각 프레임워크에 대해 테이블에는 프로덕션 배포 옵션 및 학습 곡선 복잡성에 대한 정보도 포함되어 있습니다.

프레임워크

AWS 통합

자율 다중 에이전트 지원

자율 워크플로 복잡성

멀티모달 기능

파운데이션 모델 선택

LLM API 통합

프로덕션 배포

학습 곡선

Amazon BedrockAgents

가장 강력함

적절한

적절한

강력한

강력한

강력한

완전관리형

낮음

AutoGen

약함

강력한

강력한

적절한

적절한

강력한

직접 수행(DIY)

가파름

CrewAI

약함

강력한

적절한

약함

적절한

적절한

DIY

보통

LangChain/LangGraph

적절한

강력한

가장 강력함

가장 강력함

가장 강력함

가장 강력함

플랫폼 또는 DIY

가파름

Strands Agents

가장 강력함

강력한

가장 강력함

강력한

강력한

가장 강력함

DIY

보통

에이전트 AI 프레임워크 선택 시 고려 사항

자율 에이전트를 개발할 때는 다음 주요 요소를 고려하세요.

  • AWS 인프라 통합 -에 많이 투자하는 조직은 자율 워크플로를 AWS 서비스 위해 Strands Agents와의 기본 통합을 대부분 활용할 AWS 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS 주간 라운드업(AWS 블로그)을 참조하세요.

  • 파운데이션 모델 선택 - 자율 에이전트의 추론 요구 사항에 따라 선호하는 파운데이션 모델(예: Amazon Bedrock 또는 Anthropic Claude의 Amazon Nova 모델)에 가장 적합한 지원을 제공하는 프레임워크를 고려합니다. 자세한 내용은 Anthropic 웹 사이트의 효과적인 에이전트 구축을 참조하세요.

  • LLM API 통합 - 프로덕션 배포를 위해 선호하는 대규모 언어 모델(LLM) 서비스 인터페이스(예: Amazon Bedrock 또는 OpenAI)와의 통합을 기반으로 프레임워크를 평가합니다. 자세한 내용은 설명서의 Strands Agents 모델 인터페이스를 참조하세요.

  • 멀티모달 요구 사항 - 텍스트, 이미지 및 음성을 처리해야 하는 자율 에이전트의 경우 각 프레임워크의 멀티모달 기능을 고려하세요. 자세한 내용은 LangChain 설명서의 다중 양식을 참조하세요.

  • 자율 워크플로 복잡성 - 정교한 상태 관리를 갖춘 보다 복잡한 자율 워크플로는 고급 상태 시스템 기능을 선호할 수 있습니다. LangGraph

  • 자율 팀 협업 - 전문 에이전트 간의 명시적 역할 기반 자율 협업이 필요한 프로젝트는의 팀 지향 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다CrewAI.

  • 자율 개발 패러다임 - 자율 에이전트를 위한 대화형 비동기 패턴을 선호하는 팀은의 이벤트 기반 아키텍처를 선호할 수 있습니다AutoGen.

  • 관리형 또는 코드 기반 접근 방식 - 코딩을 최소화하면서 완전 관리형 환경을 원하는 조직은 Amazon Bedrock Agents를 고려해야 합니다. 심층 사용자 지정이 필요한 조직은 특정 자율 에이전트 요구 사항에 더 잘 맞는 특수 기능을 갖춘 Strands Agents 또는 기타 프레임워크를 선호할 수 있습니다.

  • 자율 시스템을 위한 프로덕션 준비 - 프로덕션 자율 에이전트를 위한 배포 옵션, 모니터링 기능 및 엔터프라이즈 기능을 고려합니다.