안녕하세요, 노마데브입니다! 당신도 나와 같다면 AI 에이전트가 세상을 휩쓸고 있다는 사실을 눈치챘을 것입니다. 진지하게, AI 에이전트는 단순한 과장이 아니라 이미 스마트 시스템을 강화하고 작업을 자동화하며 기업을 대신하여 의사결정을 내리고 있습니다. 저는 이 분야에 대해 깊이 연구해 왔으며 미래는 에이전트 중심입니다.

이제 이 혁명에 참여하고 자신만의 AI 에이전트를 구축하려면 시작하는 데 적합한 프레임워크가 필요합니다. 그래서 저는 2024년에 최첨단 AI 에이전트를 만드는 데 도움이 될 상위 5개 프레임워크를 직접 선택했습니다. 스마트 어시스턴트를 구축하든 멀티 에이전트 시스템을 구축하든 이 도구를 사용하면 됩니다.

1. 크루AI

CrewAI는 팀처럼 작동하는 AI 에이전트를 구축하려는 경우 제가 선호하는 프레임워크입니다. 각각 특정 역할을 맡은 에이전트 "팀"이 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력한다고 상상해 보세요. 작업 조정, 프로젝트 처리 또는 여러 움직이는 부분 관리 등 CrewAI를 사용하면 AI 환경에서 실제 팀워크를 원활하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 여러 에이전트가 인간 팀처럼 협업해야 하는 프로젝트에 적합합니다.

왜 CrewAI인가?

CrewAI는 협동적 문제 해결이 필요한 시나리오에서 빛을 발합니다. 동적 작업 위임이 가능합니다. 상담원은 실시간으로 작업을 계획, 할당, 관리하고 새로운 정보를 기반으로 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 에이전트 간 통신은 강력하므로 상담원이 노력을 조정하고 더 빠르고 효율적으로 결과를 제공할 수 있습니다. CrewAI는 역할 기반 아키텍처를 통해 복잡한 프로젝트에 필수적인 인간과 같은 팀워크를 쉽게 시뮬레이션할 수 있습니다.

2. 랭체인

LangChain은 LLM에 의존하는 애플리케이션을 구축하는 모든 사람을 위한 강력한 프레임워크입니다. GPT-4, Anthropic 또는 Hugging Face 모델을 사용하든 LangChain은 통합 인터페이스와 모듈식 아키텍처를 제공하여 프로세스를 단순화합니다. 복잡한 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 프롬프트, 파서, 메모리 관리 등 사전 구축된 구성 요소가 탑재되어 있습니다.

왜 랭체인인가?

LLM 기반 에이전트와 작업하는 경우 LangChain이 목록의 최상위에 있어야 합니다. 이는 필요에 따라 다양한 LLM, 프롬프트 또는 도구를 교체할 수 있는 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다. LangChain의 메모리 관리는 챗봇과 질문 응답 시스템에 중요한 긴 대화나 다단계 작업 흐름을 처리하는 데 적합합니다. 통합 인터페이스를 통해 OpenAI 및 Hugging Face와 같은 여러 LLM 제공업체를 쉽게 통합할 수 있습니다.

3. Vertex AI 에이전트 빌더

Vertex AI Agent Builder는 심층적인 머신러닝 전문 지식 없이도 엔터프라이즈급 AI 에이전트를 만들려는 개발자를 위한 강력한 플랫폼입니다. Google의 기반 모델, 대화형 AI, 검색 기능을 하나의 환경에 결합하여 생성적 AI 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 코드 없는 콘솔을 사용하든 LangChain과 같은 고급 프레임워크를 사용하든 Vertex AI는 단순 사용 사례와 복잡한 사용 사례 모두에 유연성을 제공합니다.

Vertex AI 에이전트 빌더가 필요한 이유

Vertex AI는 AI 기반 검색, 에이전트 함수 호출, 엔터프라이즈급과 같은 기능을 통해 엔터프라이즈 수준 AI 에이전트를 구축하는 데 탁월합니다. 보안. 이를 통해 상담원은 엔터프라이즈 데이터 소스와 통합하여 응답이 정확하고 상황에 맞게 관련되도록 보장할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 데이터에 기반을 두고 있어 AI의 결과를 신뢰할 수 있습니다. Vertex AI는 멀티 에이전트 워크플로 생성도 지원하므로 복잡한 애플리케이션에 이상적입니다.

4. 마이크로소프트 시맨틱 커널

Microsoft Semantic Kernel은 AI 모델을 기존 코드베이스에 쉽게 통합할 수 있는 경량 오픈 소스 개발 키트입니다. 이는 엔터프라이즈급 애플리케이션용으로 설계되었으며 이미 Microsoft 및 Fortune 500대 기업에서 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 사용되고 있습니다. C#, Python 및 Java를 지원하는 Semantic Kernel은 유연하고 모듈식이며 안전하며 책임감 있는 AI 솔루션을 위한 원격 측정, 후크 및 필터를 제공합니다.

왜 Microsoft 시맨틱 커널인가?

Semantic Kernel은 AI를 엔터프라이즈 애플리케이션에 통합하기 위한 최고의 미들웨어입니다. 기술이 발전함에 따라 전체 코드베이스를 다시 작성하지 않고도 AI 모델을 교체할 수 있다는 것은 미래에도 대비합니다. 프레임워크를 사용하면 AI 모델이 플러그인을 통해 기존 코드를 호출할 수 있으므로 작업을 더 쉽게 자동화할 수 있습니다. Semantic Kernel의 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처를 통해 요구 사항이 증가함에 따라 AI 에이전트를 계속 구축할 수 있습니다.

5. 마이크로소프트 오토젠

Microsoft AutoGen은 다중 에이전트 대화 시스템을 구축하고 조정하도록 설계된 오픈 소스 프로그래밍 프레임워크입니다. AutoGen은 에이전트 기반 AI 개발을 위한 PyTorch라고 생각하면 됩니다. AutoGen은 여러 에이전트가 관련된 복잡한 워크플로의 조정을 단순화합니다. AutoGen을 사용하면 에이전트가 대화하고, 도구를 사용하고, 인간과 협업할 수도 있으므로 차세대 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 이상적인 프레임워크가 됩니다.

왜 Microsoft AutoGen인가?

AutoGen은 다중 에이전트 대화 및 워크플로를 위해 구축되어 에이전트가 서로 통신해야 하는 복잡한 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. LLM 및 도구 통합에 대한 지원을 통해 AutoGen은 자율 또는 인간 참여형 시스템을 설계할 수 있는 유연성을 제공합니다. 챗봇, 어시스턴트, 작업 자동화 시스템 등 어떤 작업을 하든 AutoGen의 맞춤형 에이전트는 확장 가능하고 강력한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

비교표

AI의 미래는 AI 에이전트에 있으며 이러한 프레임워크가 이러한 변화를 주도하고 있습니다. CrewAI는 여러 에이전트가 함께 작업해야 하는 협업 시스템에 이상적입니다. LangChain 및 Vertex AI Agent Builder는 LLM 기반 및 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션에 탁월한 반면, Microsoft Semantic Kernel 및 AutoGen은 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션을 제공합니다. -레벨 및 다중 에이전트 대화 솔루션.

각 프레임워크에는 고유한 장점이 있으므로 필요에 맞는 프레임워크를 선택하고 미래의 AI 에이전트를 구축할 준비를 하세요. 즐거운 코딩하세요!

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