에이전트 프레임워크 통합의 물결 (2026년 6월): Microsoft Agent Framework와 OpenAI Agents SDK로의

2026년에 들어서며, 에이전트 구축용 프레임워크가 급격히 「통합 (Consolidation)」을 향해 가고 있다. Microsoft는 Semantic Kernel과 AutoGen을 하나로 합친 Microsoft Agent Framework (2026년 2월 19일에 .NET / Python의 Release Candidate를 공개)를 「양자의 직접적인 후계자」로 규정했다. OpenAI 또한 실험적인 Swarm을 Agents SDK로 대체하였으며, Swarm 리포지토리는 교육용으로 아카이브되었다.

이는 단순한 신제품 이야기가 아니다. 자신이 지금 사용하고 있는 SDK가 「후계자」에 흡수되어, 신기능은 그쪽으로만 제공될 것이라는, 프로덕션 코드에 직접적인 영향을 미치는 이행 이벤트이다. 본고에서는 확인할 수 있는 1차 정보만을 나열한 후, 「그래서 어떤 클래스를 무엇으로 다시 쓰고, 무엇을 추상화하여 다음 통합에 대비할 것인가」를 정리한다.

확인 항목	뉴스의 함의	수정할 것
Semantic Kernel / AutoGen	공식이 Agent Framework를 「차세대」라고 명시. 신기능은 후계자로 집약되는 방침	신규 개발은 Agent Framework로 작성. 기존 코드는 이행 비용을 산출
AutoGen AssistantAgent	Agent Framework의 Agent는 기본적으로 멀티 턴 (툴 호출을 완료함)	max_tool_iterations를 전제로 한 제어 로직을 재검토
AutoGen Team (이벤트 드리븐)	타입 지정 그래프인 Workflow (체크포인트·HITL 내장)로 전환	오케스트레이션(Orchestration)을 명시적인 에지(Edge)로 다시 작성
OpenAI Swarm	아카이브됨·프로덕션 미지원. 후계자는 Agents SDK	가드레일(Guardrail) / 트레이싱(Tracing) / 세션(Session)을 갖춘 SDK로 이전
벤더 간 이식성	MCP·A2A 등 표준 대응이 각사의 공통 언어로	모델 클라이언트와 툴 정의를 얇게 추상화해 둘 것

Microsoft는 2026년 2월 19일, Agent Framework의 .NET / Python Release Candidate를 공개했다. 공식 문서에서는 이 프레임워크를 다음과 같이 규정하고 있다.

원문: "The Agent Framework is the direct successor, created by the same teams. ... In short, Agent Framework is the next generation of both Semantic Kernel and AutoGen."

번역: 「Agent Framework는 (Semantic Kernel과 AutoGen의) 직접적인 후계자이며, 동일한 팀이 개발하고 있다. …… 요컨대 Agent Framework는 양자의 차세대 버전이다」 (Microsoft Learn / Agent Framework Overview)

구성에는 두 계통이 있다. LLM이 입력을 처리하고 툴이나 MCP 서버를 호출하는 Agents, 그리고 타입 안전한 라우팅(Routing)·체크포인트(Checkpoint)·Human-in-the-loop를 갖춘 그래프 기반의 Workflows. AutoGen의 단순한 에이전트 추상화에 Semantic Kernel 유래의 세션 상태 관리·타입 안전성·미들웨어·텔레메트리(Telemetry)를 결합한 것이라는 것이 공식 설명이다. 표준 대응으로서 MCP (Model Context Protocol)·A2A (Agent-to-Agent)·AG-UI를 꼽고 있다.

도입 방법은 다음과 같다. Python은 안정판 패키지명으로 설치되지만, 본고 집필 시점(2026년 6월)에서 .NET 버전은 --prerelease가 붙어 있다는 점에 주의해야 한다.

# Python
pip install agent-framework

# .NET (집필 시점에서는 prerelease)
dotnet add package Microsoft.Agents.AI.Foundry --prerelease

모델 프로바이더는 Microsoft Foundry / Azure OpenAI / OpenAI / Anthropic / Ollama 등을 지원한다 (Python 버전의 모델 클라이언트 중 일부는 🚧 Planned 상태이다. 후술함).

이행 시 주의해야 할 점은 "기본 동작이 바뀐다"는 점이다. AutoGen의 AssistantAgent는 기본적으로 단발성(max_tool_iterations=1)이며, 도구를 여러 번 호출하게 하려면 명시적인 설정이 필요하다. 반면 Agent Framework의 Agent는 기본적으로 멀티턴(Multi-turn)—최종 답변을 반환할 수 있을 때까지 도구를 계속 호출한다. max_tool_iterations를 전제로 "한 번만 호출"하도록 설계된 코드는 이행 시 무한 루프나 예상치 못한 비용을 발생시키기 쉽다.

주요 클래스의 대응 관계를 AutoGen → Agent Framework (Python) 기준으로 나열한다.

역할	AutoGen	Agent Framework
단일 에이전트	AssistantAgent (기본적으로 단발성)	Agent (기본적으로 멀티턴)
멀티 에이전트	Team (이벤트 기반)	Workflow (타입 지정 그래프)
OpenAI 클라이언트	OpenAIChatCompletionClient	OpenAIChatCompletionClient
OpenAI Responses	❌ 없음	OpenAIChatClient
Azure OpenAI	AzureOpenAIChatCompletionClient	OpenAIChatCompletionClient
Azure AI	AzureAIChatCompletionClient	FoundryChatClient / FoundryAgent
Anthropic / Ollama	각 *ChatCompletionClient	🚧 Planned

또 다른 함정은 **상태 관리(State Management)**이다. AutoGen의 AssistantAgent는 대화 이력을 자신의 상태로 유지하지만, Agent Framework의 Agent는 **기본적으로 스테이트리스(Stateless)**이며 호출 사이에 이력을 유지하지 않는다. 멀티턴 대화를 위해서는 agent.create_session()을 통해 얻은 AgentSession을 명시적으로 전달해야 한다.

from agent_framework import Agent, tool
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
client = OpenAIChatClient(model="gpt-5")
...

"AutoGen에서는 에이전트가 이력을 가지고 있었다"는 전제로 세션을 전달하는 것을 잊으면, 이행 후 대화가 갑자기 "건망증"에 걸린 것처럼 변한다. 이 부분은 테스트를 통해 조기에 발견할 수 있는 영역이므로, 이행 시 회귀 테스트(Regression Test)에 반드시 포함해야 한다.

OpenAI가 2024년 10월에 공개한 Swarm은 경량 멀티 에이전트 오케스트레이션(Multi-agent Orchestration)을 탐구하는 "교육용 프레임워크"였다. 현재 해당 리포지토리는 아카이브되었으며, 프로덕션 용도의 후속 모델로 OpenAI Agents SDK(2025년 3월 공개)가 자리 잡고 있다. Agents SDK는 Swarm과 동일한 핸드오프(Handoff, 에이전트 간의 제어권 전달) 모델을 계승하면서도, 가드레일(Guardrails)·트레이싱(Tracing)·세션(Session)·호스트형 도구(Host-type tools)·Responses API 대응 기능을 추가하며 지속적으로 버전을 업데이트하고 있다.

Swarm 측의 리포지토리 설명 자체에도 "Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration"이라고 명시되어 있으며, 이는 프로덕션 운영을 의도한 것이 아님을 나타낸다.

Swarm으로 PoC (Proof of Concept)를 만들고 있던 팀은 그대로 프로덕션(Production)에 올려서는 안 된다. Swarm에는 세션 관리, 가드레일 (Guardrails), 가관측성 (Observability)이 없으며, 활발한 유지보수도 이루어지지 않고 있다. Agents SDK는 handoff (핸드오프) 개념이 거의 그대로 이어지기 때문에, 이행(Migration)의 주요 작업은 "부족했던 프로덕션 요소(관측, 가드레일, 상태)의 추가"가 될 것이다. 역으로 말하면, Swarm 시대에 독자적으로 구현했던 트레이싱 (Tracing)이나 세션 계층은 SDK 표준에 맞춰 폐기될 가능성이 높다.

Microsoft와 OpenAI는 고유 명칭은 다르지만, 방향은 같다——"실험용의 얇은 라이브러리"에서 "관측, 가드레일, 상태, 표준 대응을 내장한 프로덕션 런타임 (Runtime)"으로의 일원화다. 2026년의 에이전트 개발은 이러한 프로덕션 요소를 직접 보유할 것인지, 아니면 프레임워크에 맡길 것인지의 선택이 될 것이다.

이행 전 점검 사항:

• 자신의 의존성이 Semantic Kernel / AutoGen / Swarm 중 무엇인지, 버전과 최종 업데이트 날짜를 확인한다.
• 해당 프레임워크의 신기능이 후속 모델 측에만 제공되고 있는지 (changelog 업데이트가 중단되지 않았는지) 확인한다.
• 에이전트의 "도구 호출 횟수 (Tool call count)"를 제어하고 있는 코드를 파악한다 (기본 멀티턴 (Multi-turn)화에 따른 영향 범위).

Agent Framework로 옮기는 경우:

• AssistantAgent → Agent, Team → Workflow 대응표를 만들어, 기능을 하나씩 교체한다.
• 멀티턴 대화는 반드시 AgentSession (create_session())을 전달한다. 전달 누락에 대한 회귀 테스트 (Regression test)를 추가한다.
• 모델 클라이언트 (Model client)를 OpenAIChatClient (Responses 계열)로 할지, OpenAIChatCompletionClient (chat 계열)로 할지 선택한다.
• Anthropic / Ollama를 사용하는 경우, Python 버전이 🚧 Planned 상태이므로 최신 문서를 통해 대응 상황을 재확인한다.

Agents SDK로 옮기는 경우:

• Swarm의 handoff 구성을 그대로 복사하되, 누락되었던 가드레일, 트레이싱, 세션을 추가한다.
• 독자 구현한 관측 및 상태 계층을 SDK 표준으로 교체할 수 있는지 검토한다.

통합에 강한 설계 (다음 파도에 대비하기):

• 모델 클라이언트와 도구 정의를 얇은 어댑터 (Adapter) 계층에 격리하여, 프레임워크와 직접 연결되는 것을 피한다.
• 도구는 MCP 서버로 분리하여 에이전트 본체와 느슨한 결합 (Loose coupling) 상태로 유지한다 (MCP / A2A는 벤더를 넘나드는 공통 언어다).
• 오케스트레이션 (Orchestration)의 "그래프 (Graph)"를 코드에 직접 작성하지 않고, 설정이나 선언을 통해 가질 수 있도록 한다.

패턴 1: PoC 프레임워크를 그대로 프로덕션화 → Swarm과 같은 교육용 라이브러리에는 관측, 가드레일, 상태가 없다. 프로덕션 요소를 갖춘 후속 모델 (Agents SDK / Agent Framework)로 옮기거나, 직접 동등한 기능을 구현한다는 전제하에 계획을 세워야 한다.

패턴 2: max_tool_iterations 전제를 유지한 채 Agent로 이행 → Agent Framework의 Agent는 기본적으로 도구를 끝까지 호출한다. 횟수 제어 로직이 의도치 않게 다중 실행되어 레이턴시 (Latency)와 비용이 급증할 수 있다. 이행 시 동작 차이를 명시적으로 테스트해야 한다.

패턴 3: 세션 전달 누락 → 상태가 없는 (Stateless) 기본 Agent에 세션을 전달하지 않으면 멀티턴 대화가 성립되지 않는다. "이전 턴의 숫자를 참조하는" 계열의 테스트를 회귀 테스트에 포함하여 검출한다.

패턴 4: 프레임워크에 밀접하게 결합된 상태 유지 → 다음 통합 (또 다른 후속 모델)이 나올 때 다시 전면 재작성을 해야 한다. 모델 클라이언트, 도구, 오케스트레이션을 얇은 추상화 계층으로 감싸고, MCP와 같은 표준으로 도구를 분리해 두면 이행 비용을 국소화할 수 있다.

• Microsoft Agent Framework Overview (Microsoft Learn)
• Migrate your Semantic Kernel and AutoGen projects to Microsoft Agent Framework Release Candidate (Microsoft DevBlogs)
• AutoGen to Microsoft Agent Framework Migration Guide (Microsoft Learn)
• microsoft/agent-framework (GitHub)
• openai/swarm (GitHub・아카이브됨)