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# 프레임워크 네이티브 도구
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[모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)](https://modelcontextprotocol.io/)은 가장 유연한 기반을 제공하지만 프레임워크 네이티브 도구는 특정 사용 사례에 대한 이점을 제공합니다.

[Strands Agents SDK](https://strandsagents.com)는 간단한 작업을 위해 최소한의 오버헤드가 필요한 경량 설계를 특징으로 하는 Python기반 도구를 제공합니다. 이를 통해 빠르게 구현할 수 있으며 개발자는 몇 줄의 코드만으로 도구를 생성할 수 있습니다. 또한 Strands Agents 프레임워크 내에서 원활하게 작동하도록 긴밀하게 통합됩니다.

다음 예제에서는를 사용하여 간단한 날씨 도구를 생성하는 방법을 보여줍니다Strands Agents. 개발자는 코드 오버헤드를 최소화하면서 Python 함수를 에이전트 액세스 가능 도구로 빠르게 변환하고 함수의 문서스트링에서 적절한 문서를 자동으로 생성할 수 있습니다.

`#Example of a simple Strands native tool`

`@tool`

`def weather(location: str) -> str:`

`"""Get the current weather for a location""" #`

`Implementation here`

`return f"The weather in {location} is sunny."`

빠른 프로토타입 생성 또는 간단한 사용 사례의 경우 프레임워크 네이티브 도구를 사용하면 개발을 가속화할 수 있습니다. 그러나 프로덕션 시스템의 경우 MCP 도구는 프레임워크 네이티브 도구보다 더 나은 상호 운용성과 향후 유연성을 제공합니다.

다음 표에는 다른 프레임워크별 도구에 대한 개요가 나와 있습니다.


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| **프레임워크** | **도구 유형** | **장점** | **고려 사항** | 
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| [https://microsoft.github.io/autogen/docs/Use-Cases/agent_chat](https://microsoft.github.io/autogen/docs/Use-Cases/agent_chat) | 함수 정의 | 강력한 다중 에이전트 지원 | Microsoft 에코시스템 | 
| [https://python.langchain.com/docs/concepts/tools/](https://python.langchain.com/docs/concepts/tools/) | Python 클래스 | 사전 구축된 도구의 대규모 에코시스템 | 프레임워크 잠금 | 
| [https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/starter_tools/](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/starter_tools/) | Python 함수 | 데이터 작업에 최적화 | 로 제한됨 LlamaIndex |