Agentic AI frameworks
에이전트 시스템 이론을 실무에 적용해보고 싶은 작성자가 입문용 프레임워크를 질문함.
안녕하세요. 에이전트 시스템 구축에 관한 이론은 많이 익혔는데, 이제 직접 실습을 해보고 싶습니다. 프레임워크 종류가 너무 많아서 뭘로 시작해야 할지 혼란스럽네요. 곧 에이전트 기획 및 구축 관련 업무를 맡게 될 회사에 입사할 예정이라 미리 준비해두고 싶습니다.
에이전트 시스템 구축에 관심 있는 사용자가 구체적인 예시를 요청했고, 이에 대해 프레임워크 없이 에이전트 루프를 구현하는 기초적인 방법을 설명해 줌.
프로덕션 수준의 에이전트 워크플로우, 재시도, 메모리, 오케스트레이션이 필요하면 LangGraph부터 시작해. LangChain 지식도 좀 챙겨야 해. 툴이나 예제들이 여전히 거기에 의존하거든. 멀티 에이전트 협업을 쉽게 배우고 싶으면 CrewAI 써보고. 근데 제일 중요한 건 프레임워크 외우는 게 아니라 워크플로우, 컨텍스트, 에러 핸들링을 이해하는 거야.
솔직히 말할게. 처음엔 프레임워크 건너뛰어. raw API로 에이전트 하나 밑바닥부터 만들어 봐. 모델 호출하고, 툴 콜 파싱하고, 실행하고, 결과 다시 피드백하는 루프 말이야. 파이썬 200줄 정도면 돼. 그렇게 해보면 프레임워크가 뭘 추상화하는지 보여서 나중에 다 이해가 갈 거야. 그다음엔 회사에서 쓰는 거 따라가면 돼. 요즘 프로덕션에선 LangGraph가 제일 흔해. 일상에서 짜증 나는 거(메일함 정리, 깃허브 알림 요약 같은 거) 하나 골라서 직접 만들어 봐. 튜토리얼보다 실전에서 겪는 고통이 훨씬 많이 가르쳐 줌.
이거 어떻게 진행하는지 더 자세한 내용이나 예시 좀 줄 수 있어? 관심 있음.
그래, 간단한 예시로 '이메일 분류 에이전트'가 있겠네. 프레임워크 없이 시작해 봐: '내 최근 이메일 10개 요약하고 답장 필요한 게 뭔지 알려줘' 같은 사용자 요청을 받아. 시스템 프롬프트로 LLM을 호출하고, 도구가 필요한지 모델이 결정하게 해. 도구는 get_emails() 같은 파이썬 함수가 되겠지. 결과를 모델에 다시 피드백하고, 최종 답변을 생성하게 하는 거야. 그러니까 루프는 기본적으로 이거지: 사용자 요청 → 모델 결정 → 도구 호출 → 모델로 결과 전달 → 최종 응답. 그게...
Langchain, langgraph, langsmith 아니면 Vercel의 AI SDK 추천함.
내가 만든 간단한 시스템(6개 에이전트)에 대해 글을 썼어. 오케스트레이션은 꽤 간단한 편이야. 결국 어떤 용도로 쓰느냐에 따라 다르지. 한번 확인해 봐: https://theapplied.co/reports/how-i-built-an-agentic-research-system
저도 궁금하네요. 다들 Claude code나 에이전트 하네스를 쓰고, 오케스트레이션은 그냥 그 하네스만 써서 구축하는 건가요?
Claude Sonnet 5.5는 이전 세대보다 30% 더 빠르고 저렴하며, 향상된 코딩 및 문서 작업 능력을 갖췄습니다.
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사용자가 자신의 타이핑 속도를 측정해 LLM의 토큰 생성 속도(t/s)와 비교하는 웹 도구를 만들어 공유했습니다.
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