Microsoft AutoGen — 스스로 대화하며 문제를 해결하는 AI Agent 팀 구축하기

📅 작성일: 2026년 7월 | AutoGen v0.7.x
⚠️ AutoGen은 개발 중입니다 — API가 이 글에 표시된 것과 달라질 수 있으므로, 사용 전 최신 문서를 확인하십시오.

상상해 보세요: 당신에게 3개의 AI가 있습니다 — 하나는 코드를 작성하고, 다른 하나는 코드를 리뷰하며, 마지막 하나는 테스트를 실행합니다 — 이 세 개는 서로 대화하며 오류를 찾고 수정하여 작업을 완료합니다 — 당신은 그저 지켜보기만 하면 됩니다.

이것이 바로 Microsoft AutoGen이 할 수 있는 일입니다 — 그리고 이것은 이 분야에서 GitHub에서 가장 많은 별을 받은 (59,000+ stars) 멀티 에이전트 프레임워크 (multi-agent framework)입니다.

AutoGen이란 무엇인가

AutoGen은 당신이 **"AI Agent 팀"**을 구축할 수 있게 해주는 프레임워크입니다 — 각 에이전트 (agent)는 서로 다른 역할, 서로 다른 도구 (tool), 서로 다른 LLM을 가지며 — 이들이 서로 대화하며 작업을 완료하도록 합니다.

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   Coder     │────→│  Reviewer   │────→│   Tester    │
│ (Claude)    │     │ (GPT-4o)    │     │ (DeepSeek)  │
...

각 에이전트 (agent):

• 자신만의 **시스템 프롬프트 (system prompt)**를 가집니다 — "당신은 시니어 Go 개발자입니다..."
• 자신만의 **도구 (tools)**를 가집니다 — 파일 읽기, 명령 실행, 웹 검색
• 서로 다른 **모델 (model)**을 사용할 수 있습니다 — Coder는 Claude를 사용하고, Reviewer는 GPT를 사용하며, Tester는 DeepSeek(더 저렴함)를 사용합니다.
• 자동으로 대화합니다 — 메시지 전송, 논쟁, 질의응답

설치

pip install pyautogen

첫 번째 예제 — Two-Agent Chat

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
import os

...

발생하는 일:

user → coder: "Go로 fibonacci를 작성해줘"
coder → user: ```

go func Fib(n int) int { ... }

user: [코드 실행] → "test passed!"
coder → user: "✅ 완료되었습니다!"
...

`UserProxyAgent`는 특별한 에이전트 (agent)입니다 — 단순히 시뮬레이션하는 것이 아니라 터미널 (terminal)에서 실제로 코드를 실행할 수 있습니다.

---

## Group Chat — 여러 에이전트의 대화

```python
from autogen import GroupChat, GroupChatManager

# 3인 팀 생성
...

발생하는 대화:

[manager]: coder — 당신이 먼저 시작하세요
[coder]: handler, service, repo를 모두 생성했습니다 — reviewer가 확인해 주세요
[reviewer]: handler.go 23번 라인 — error가 %w로 wrap되지 않았습니다
...

Human-in-the-Loop — 인간의 개입

user = UserProxyAgent(
    name="user",
    human_input_mode="ALWAYS",  # 매번 인간에게 질문
...

또는 때로는:

user = UserProxyAgent(
    name="user",
    human_input_mode="TERMINATE",  # 종료 시에만 질문
...

AutoGen을 통해 AI가 모든 작업을 스스로 수행하게 할지, 아니면 모든 단계를 사용자가 승인(approve)하게 할지 선택할 수 있습니다.

주요 특징 vs 다른 Frameworks

	AutoGen	LangChain	CrewAI	OpenAI Agents SDK
GitHub Stars	59K+	100K+	25K+	20K+
...

단점

• 여전히 활발히 개발 중 (active dev) — 버전 간 API 변경이 잦음
• 디버깅(Debug)의 어려움 — 여러 에이전트(agent)가 대화하므로 → 문제가 발생했을 때 누가 무엇을 잘못 말했는지 파악하기 어려움
• 오버엔지니어링 (Over-engineer) — 간단한 작업에 AutoGen을 사용하는 것은 과함 (overkill)
• 토큰 비용 (Token cost) — 여러 에이전트가 대화할수록 = 토큰 사용량 3배, 5배 증가

적합한 용도

작업	AutoGen 사용 여부
자동 코드 생성 + 리뷰 + 테스트	✅ 매우 적합
...

간단한 시작 방법

pip install pyautogen

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
...

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

assistant = AssistantAgent("helper", llm_config={"model": "gpt-4o-mini"})
...

요약

AutoGen은 단순히 "또 하나의 AI 챗봇"이 되려는 것이 아닙니다. 이는 여러 에이전트(agent), 여러 모델(model), 여러 도구(tool)가 작업을 완료할 때까지 서로 대화하며 협업하는 **"AI 팀"**을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

"단일 AI 사용" 단계에서 "AI 팀 관리" 단계로 나아가고자 하는 개발자에게 AutoGen은 첫 번째 관문이 될 것입니다.

📚 더 읽어보기:

• AutoGen GitHub — 59K+ stars

• AutoGen Docs — 공식 가이드