CrewAI Framework
https://docs.crewai.com/introduction
Introduction - CrewAI
While Crews excel at autonomous collaboration, Flows provide structured automations, offering granular control over workflow execution. Flows ensure tasks are executed reliably, securely, and efficiently, handling conditional logic, loops, and dynamic stat
docs.crewai.com
개요
CrewAI는 자율 AI 에이전트의 오케스트레이션을 위해 설계된 Python 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 사용 편의성과 신속한 프로토타입 제작에 중점을 두고 복잡한 작업을 완료하기 위해 AI 에이전트 간의 원활한 협업을 가능하게 합니다.
핵심 기능
- LangChain 위에 구축
- 협업적으로 작업하는 역할 정의 AI 에이전트
- 각 에이전트는 공통 목표를 달성하기 위해 고유한 기술을 제공
주요 차별화 요소
- 신속한 프로토타입 제작: 빠른 설정 및 반복
- 간소화된 개발: 사용하기 쉬운 워크플로 관리
- 협업 에이전트 프레임워크: ”crew"로 작업하는 자율 에이전트
Autogen Framework
https://microsoft.github.io/autogen/stable//index.html
AutoGen — AutoGen
An event-driven programming framework for building scalable multi-agent AI systems. Example scenarios: Deterministic and dynamic agentic workflows for business processes. Research on multi-agent collaboration. Distributed agents for multi-language applicat
microsoft.github.io
개요
AutoGen은 여러 에이전트가 있는 AI 시스템의 생성 및 관리를 간소화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 신뢰성과 오류 처리에 초점을 맞춘 복잡하고 협업적인 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
핵심 기능
- 엔터프라이즈급 안정성을 위해 설계
- 회복성 있는 AI 시스템을 위한 강력한 오류 처리
- 복잡하고 협업적인 AI 애플리케이션을 구축하는 데 이상적
주요 차별화 요소
- 엔터프라이즈급 안정성
- 강력한 오류 처리
- 복구 메커니즘
LangGraph Framework
https://www.langchain.com/langgraph
LangGraph
Build controllable agents with LangGraph, our low-level agent orchestration framework. Deploy and scale with LangGraph Platform, with APIs for state management, a visual studio for debugging, and multiple deployment options.
www.langchain.com
개요
LangGraph는 그래프 기반 실행 모델을 사용하여 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하고 워크플로를 자동화하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain의 확장으로 구축되어 에이전트 간의 동적이고 상태가 있는 상호 작용을 가능하게 합니다.
핵심 기능
- 그래프 기반 실행 모델: 노드는 동작을 나타내고, 에지는 정보 흐름을 정의
- 다중 에이전트 협업: 복잡한 작업을 위한 에이전트 간의 원활한 팀워크
- 세분화된 제어: 에이전트 상호 작용 패턴에 대한 정확한 제어
주요 차별화 요소
- 복잡한 워크플로의 오케스트레이션
- 에이전트 상호 작용 제어
- 고급 워크플로 관리
'Generative AI > AI Agent' 카테고리의 다른 글
| AI Agent 기본 개념과 고려 사항 (5) | 2025.06.05 |
|---|