알아두면 좋은 12가지 AI 프레임워크
요약
본 글은 LangGraph, CrewAI 등 다양한 AI 프레임워크와 도구들을 소개하며, 이들이 복잡한 AI 시스템 구축의 기반이 됨을 설명합니다. 특히 MCP(도구 연결), RAG(지식 연결), AI Agents(추론 및 행동 연결)는 서로 다른 역할을 수행하여 유기적인 시스템 설계가 중요함을 강조합니다.
핵심 포인트
- AI 프레임워크와 도구가 다양하게 존재한다.
- MCP, RAG, AI Agents는 각각 다른 역할과 계층을 가진다.
- 성공적인 AI 시스템은 이 요소들의 결합으로 구축된다.
LangGraph
CrewAI
Microsoft Agent Framework
Haystack
FAISS
vLLM
Ollama
ChromaDB
Pinecone / Qdrant / Weaviate
XGBoost
LlamaIndex
Hugging Face
Agents • RAG • LLMs • Vector Search • ML
#AI
#Engineer
#RAG
#LLM
MCP, RAG, 그리고 AI Agents는 서로 다른 문제를 해결합니다:
MCP → AI를 도구 및 시스템에 연결
RAG → AI를 관련 지식에 연결
AI Agents → 추론(reasoning), 도구(tools) 및 행동(actions)을 연결
서로 다른 계층. 서로 다른 역할.
이들이 함께 유용한 AI 시스템 구축의 기반을 형성합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X 토픽: RAG의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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