AI 에이전트 프레임워크 인덱스 (2026)

현재 수십 개의 진지한 AI 에이전트 프레임워크가 존재하며, 체인(chains) vs 그래프(graphs) vs 역할 기반 크루(role-based crews) vs SDK와 같이 그 차이점이 명확합니다. 여기 언어, 설계 패러다임(design paradigm), 라이선스, 그리고 각 프레임워크가 진정으로 가장 잘 수행하는 작업에 따른 중립적인 인덱스를 제공합니다. 이들은 오픈 소스(open-source) 라이브러리이므로 가격은 없으며, 오직 결정 매트릭스(decision matrix)만 제공합니다.

매트릭스

프레임워크	언어	패러다임	라이선스	최적의 용도
LangChain	Python · JS/TS	체인 (Chains) / 파이프라인 (pipelines)	오픈 소스 (Open-source)	범용 LLM 앱; 가장 광범위한 통합 생태계
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빠른 선택

• 가장 광범위한 생태계와 최대의 유연성을 원한다면 → LangChain
• 제어 가능하고 상태 유지(stateful)가 가능한 다단계 흐름이 필요하다면 → LangGraph
• 에이전트의 핵심 가치가 자체 데이터에 대한 RAG(검색 증강 생성)라면 → LlamaIndex 또는 Haystack
• 역할극을 하는 에이전트 팀을 빠르게 구축하고 싶다면 → CrewAI 또는 AutoGen
• .NET / 엔터프라이즈 환경이라면 → Semantic Kernel
• 타입 안정성(type-safe)이 보장되는 Pythonic 에이전트를 원한다면 → Pydantic AI
• 웹 / TypeScript 앱 내에서 에이전트를 배포한다면 → Vercel AI SDK
• 자동화에 연결된 노코드(no-code) 에이전트를 원한다면 → n8n

📚 _The 2026 AI Stack Index_의 추가 정보: Automation Tools · Agent Frameworks · Vector Databases · LLM Observability · LLM Gateways

이것은 중립적이며 제휴 관계가 없는 참조 자료입니다. 가격(금방 변하기 때문)이나 유료 순위는 포함하지 않습니다. FAQ 및 나머지 AI 스택 인덱스가 포함된, 항상 업데이트되는 전체 대화형 버전은 aiprosol.com/agent-frameworks에서 확인할 수 있습니다. 공개 사항: 저는 자동화 컨설팅 업체인 Aiprosol을 운영하고 있으나, 이 인덱스는 특정 업체를 편애하지 않습니다.