2025년 최고의 무료 AI 에이전트 프레임워크 7선

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할 일 목록이 스스로 체크되고, 워크플로우가 문제없이 돌아가며, AI 에이전트가 새로운 동료가 되는 세상을 상상해 보세요.

AI 에이전트 프레임워크는 복잡한 워크플로우를 탐색하고, 실제 문제를 해결하며, 손쉽게 확장할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 데 도움이 되는 기반입니다.

고객 지원을 간소화하거나, 사용자 경험을 개인화하거나, 반복적인 작업을 자동화할 때, AI 에이전트 프레임워크를 통해 최신 대형 언어 모델(LLM)의 힘을 활용해 특별한 소프트웨어를 만들 수 있습니다.

AI 에이전트 프레임워크란 무엇인가요?

AI 에이전트 프레임워크는 자율적인 AI 에이전트 생성을 단순화하도록 설계된 플랫폼, 도구, 또는 라이브러리입니다. 이 프레임워크는 다양한 도구와의 통합이나 작업 조정 등 일반적인 기능을 위한 사전 구축 모듈을 제공해 개발자의 소중한 시간을 절약해줍니다.

AI 에이전트 프레임워크의 주요 장점은 복잡성을 추상화하여 작업을 관리하기 쉬운 단계로 나누고, 확장성을 보장한다는 점입니다.

AI 에이전트 프레임워크는 개발자의 다양한 요구에 맞게 맞춤화되어 있습니다. 일부는 대화, 가상 비서, 챗봇에 특화되어 있고, 다른 일부는 워크플로우 오케스트레이션에 중점을 둡니다.

이렇게 만들어진 AI 에이전트는 일반적으로 입력을 인식하고, 알고리즘이나 LLM을 사용해 처리하며, 검색 기반 생성, 워크플로우 시작, 일반 대화 등 다양한 행동을 할 수 있습니다.

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AI 에이전트 프레임워크의 주요 구성 요소

대부분의 AI 에이전트 프레임워크는 내부적으로 동일한 구조를 따르기 때문에, 다양한 도구와 프로세스 간에 구조화된 정보를 체계적으로 전달할 수 있습니다.

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AI 에이전트 프레임워크 사용의 장점

반복 작업을 줄이고 더 빠른 배포 가능

맥킨지 2024 AI 보고서에 따르면, 현재 65%의 기업이 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있지만, 실제로 활용 사례를 배포할 때는 여전히 병목 현상을 겪고 있습니다.

AI 모델을 중심으로 인프라를 구축하며 입력, 출력, 논리 연결, API 호출을 수동으로 관리하는 팀은 프로덕션 진입까지 5개월 이상 걸릴 확률이 1.5배 높습니다.

AI 에이전트 프레임워크는 필수적이지만 지루한 초기 설정 작업을 표준화함으로써 이 문제를 해결합니다. 모든 통합이나 툴체인을 처음부터 직접 연결하는 대신, 팀은 깔끔하게 처리되는 공유 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

에이전트 간 손쉬운 확장을 위한 재사용 가능한 로직

AI 에이전트 프레임워크를 사용하면, 에이전트의 '지능' 대부분이 다양한 에이전트나 플로우에서 재사용할 수 있는 모듈형, 조합 가능한 단계로 구성됩니다.

이 로직이 프레임워크 내의 단위로 정리되어 있으면, Python에서 add(2,3) 를 호출하는 것만큼 쉽게 사용할 수 있습니다.

AI 에이전트 프레임워크는 개발자가 기본 원칙에서 출발해 직관적으로 사용자 문제를 해결할 수 있도록 해주며, 같은 추론 패턴을 반복해서 다시 만들 필요가 없습니다.

모든 로직을 처음부터 완벽하게 표준화하려고 하기보다는, 제품 디자이너처럼 테스트하고, 수정하고, 잘 작동하는 부분을 재사용하여 다양한 활용 사례에 확장할 수 있습니다.

공유 프레임워크를 통한 협업 용이성

AI 에이전트가 공유 인프라(클라우드 플랫폼이나 서버 추론 등)에서 실행될 때, 그 기반이 되는 프레임워크는 팀 협업 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.

프레임워크는 협업을 가시적이고 통제 가능하게 만들어 도와줍니다. 에이전트 행동을 관리하는 공유 Google 시트를 떠올려 보세요. AI 에이전트 프레임워크는 다음을 제공합니다:

• 로직 소유권 명확화 — 각 파트의 담당자가 누구인지 모두가 알 수 있음
• 안전한 업데이트 — 추론, 도구, 메모리를 충돌 없이 변경 가능
• 변경 내역 감사 가능 — 플로우 및 설정 변경이 버전 관리되고 추적 가능
• 팀 간 명확성 — 비개발자도 코드를 읽지 않고 에이전트 동작을 확인 가능

AI 에이전트 프레임워크 선택법: 5가지 질문 범주

수많은 오픈소스 플랫폼과 서비스가 있어 최고의 무료 AI 에이전트 프레임워크를 선택하는 것이 부담스럽게 느껴질 수 있습니다.

과정을 단순화하려면 사용 편의성, 맞춤화 가능성, 확장성, 통합, 보안의 5가지 영역에 집중하세요.

저희 동료들은 AI 에이전트 프레임워크를 찾는 수천 명의 빌더와 팀과 대화해 왔습니다. 이 실제 경험을 바탕으로 각 요소별로 팀이 고려해야 할 질문 목록을 정리했습니다.

1) 사용 편의성

본인이나 팀의 역량에 따라, 다양한 AI 에이전트 프레임워크의 사용성을 고려해야 합니다.

• 프레임워크가 직관적으로 사용할 수 있나요?
• 설정이 얼마나 복잡한가요?
• 초보자에게도 친절한가요?
• 로우코드 옵션을 제공하나요?
• 빠른 프로토타이핑이 가능한가요?

2) 맞춤화 가능성

대부분의 빌더는 AI 에이전트를 맞춤화하려고 하지만, 필요한 맞춤화 수준은 만들고자 하는 것(그리고 기술 역량)에 따라 다릅니다. 맞춤화 옵션은 반드시 고려해야 할 요소입니다.

• 프레임워크가 맞춤형 워크플로우를 제공하나요, 아니면 사전 구축된 것만 있나요?
• 모듈형 컴포넌트를 조합할 수 있나요?
• 유연한 파이프라인이 있나요?
• 확장 가능한 워크플로우를 제공하나요?
• 다양한 산업이나 사용 사례에 맞게 조정할 수 있나요?

3) 확장성

규모를 키우고 싶다면, 프레임워크를 선택하기 전에 AI 에이전트 프레임워크의 확장성을 반드시 고려해야 합니다. 예를 들어, 소규모 고객 서비스 에이전트가 하루 200명에서 2만 명으로 늘어난다면, 솔루션이 준비되어 있어야 합니다.

• 프레임워크가 대량 트래픽을 처리할 수 있나요?
• 수요 증가에 맞춰 확장할 수 있나요? (비용도 함께 고려하세요)
• 부하가 걸릴 때도 원활하게 작동하나요?
• 비용 효율적인 확장 옵션을 제공하나요?

4) 통합

AI 에이전트의 가장 중요한 측면은 다른 도구와의 연결성입니다. 통합(사전 구축된 통합 라이브러리)과 통합 기능(맞춤형 통합을 만들고 연결할 수 있는 가능성)은 반드시 최우선으로 고려해야 합니다.

• 프레임워크가 API와 통합되나요?
• 내 데이터베이스와 호환되나요?
• 클라우드 서비스 지원을 제공하나요?
• CRM 및 도구 통합을 제공하나요? (사전 구축 및 맞춤형 모두)

5) 보안

개인 데이터(이름, 이메일 등)를 다룬다면, AI 에이전트 프레임워크가 적절한 보안 요건을 충족하는지 확인해야 합니다.

• 사용자 데이터를 어떻게 보호하나요?
• 암호화를 제공하나요?
• 컴플라이언스 준비가 되어 있나요? (GDPR, SOC 2, HIPAA 인증 등 포함 가능)
• API 수준의 보안을 제공하나요?
• 안전한 통합을 제공하나요?

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이 질문들을 팀과 함께 논의해 조직에 가장 중요한 기능이 무엇인지 파악해 보세요. 이런 논의가 실제로 필요한 워크플로우에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

이제 요구사항이 정리되었다면, 그 조건을 충족할 수 있는 프레임워크를 살펴볼 차례입니다. 목표가 명확하다면 적합한 AI 에이전트 프레임워크 선택이 훨씬 쉬워집니다.

최고의 무료 AI 에이전트 프레임워크 7선

1. Botpress

적합 대상: 도구와 연결되는 AI 에이전트를 구축하는 팀, 추론, 의사결정 또는 언어 이해를 위한 LLM 기반 단계가 필요한 경우.

Botpress는 코드 중심의 복잡한 로직을 직접 관리하지 않고도 에이전트의 행동을 구조화하고자 하는 팀을 위한 무료 AI 에이전트 플랫폼입니다.

시각적 드래그 앤 드롭 인터페이스로 에이전트의 동작을 설계할 수 있습니다. 사용자는 각 노드가 메모리, 조건, 도구 연결을 포함한 특정 작업을 처리하는 플로우를 만들 수 있습니다.

연결된 프롬프트나 논리 트리를 직접 작성하는 대신, 사용자는 실제 워크플로우를 반영하는 범위가 명확한 모듈형 요소로 작업할 수 있습니다.

이러한 모듈화는 지원, 온보딩, 내부 시스템 등에서 신뢰할 수 있는 자동화를 구현하고, 명확한 로직과 권한 관리를 적용할 때 특히 유용합니다.

Botpress에는 CRM, 이메일, 데이터베이스 등과 같은 도구를 위한 내장 통합이 제공되어, 모든 AI 에이전트가 바로 실제 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 기능:

• 드래그 앤 드롭 인터페이스로 워크플로우를 시각적으로 구축
• 필요할 때 맞춤형 도구와 논리 추가
• 웹사이트, WhatsApp, Slack 등 다양한 채널에 에이전트 배포
• 내장 NLU, 지식 소스, 성격 제어 기능 사용

가격:

• 무료 플랜: 핵심 빌더, 1개 봇, $5 AI 크레딧 포함
• Plus: 월 $89 — 플로우 테스트, 라우팅, 사람 인계
• Team: 월 $495 — SSO, 협업, 공유 사용량 추적
• 엔터프라이즈: 월 $2000부터 — 맞춤형 설정, 대량 처리, 컴플라이언스 제어용

2. LangChain

추천 대상: 직접 AI 에이전트를 처음부터 개발하려는 개발자, 특히 연구, RAG 시스템, 에이전트 동작을 세밀하게 제어해야 하는 경우

LangChain은 AI 에이전트용 프레임워크 중 가장 널리 사용되는 것 중 하나입니다. 이 프레임워크는 개발자에게 도구, 프롬프트, 메모리, 추론을 연결할 수 있는 핵심 구성 요소를 제공하며, 에이전트의 동작 방식을 완전히 제어할 수 있습니다.

모듈형 에이전트 설계를 시장에 처음 도입한 플랫폼 중 하나로, 현재는 LLM 워크플로우를 위한 운영체제처럼 작동합니다.

프레임워크에 대한 지원과 코드가 계속 확장됨에 따라, 단계 연결, 메모리 유형 전환, API 또는 벡터 데이터베이스 연동을 손쉽게 할 수 있습니다.

하지만 그만큼 복잡성도 따릅니다. 다양한 구성 요소가 많아, 내 사용 사례에 맞는 적절한 추상화를 찾는 데 시간이 걸릴 수 있고, 하나를 고수하는 것이 불안정한 기반 위에 쌓는 느낌이 들 수 있습니다.

주요 기능:

• 도구, 프롬프트, 메모리를 모듈형 체인으로 연결해 에이전트 구축
• LLM, API, 벡터 스토어, 리트리버와 통합
• 플로우 논리와 실행에 대한 개발자 완전 제어
• LangSmith를 통한 선택적 트레이싱 및 평가 지원

가격:

• Developer: 무료 – 1명, 월 5,000 트레이스, 프롬프트 관리, 기본 추적 도구
• Plus: 좌석당 월 $39 – 팀 기능, 더 높은 트레이스 한도, LangGraph 개발 배포
• Enterprise: 맞춤형 – 셀프호스팅 또는 하이브리드 구성, SSO, 지원 및 사용량 확장

3. CrewAI

적합 대상: 역할별로 명확하게 나뉘는 선형 작업을 빠르게 프로토타이핑하는 팀.

CrewAI는 멀티 에이전트 시스템을 위한 오픈소스 프레임워크로, AI 에이전트들이 역할과 공동 목표를 기반으로 협업할 수 있도록 해줍니다. 에이전트 간 지능형 팀워크가 필요한 상황에 적합하게 설계되었습니다.

CrewAI의 매력은 시작이 매우 쉽다는 점입니다. 크루를 정의하고, 각 에이전트에 역할을 부여한 뒤, 공동 목표를 설정하면 됩니다.

이후 에이전트들이 서로 대화하며 작업을 수행하고, 별도의 오케스트레이션 로직 없이도 목표를 달성합니다. 간단한 멀티 에이전트 사용 사례에서는 최소한의 설정만으로도 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.

하지만 이 단순함이 한계가 되기도 합니다. 워크플로우가 복잡해져서 에이전트가 작업 중간에 적응하거나 조건에 따라 협력해야 할 때는 내장 추상화가 제한적으로 느껴질 수 있습니다.

주요 기능:

• 역할, 목표, 메모리가 할당된 역할 기반 에이전트 구성
• 순차적 및 병렬 에이전트 실행 지원
• 팀 협업을 위한 공유 크루 메모리
• 함수와 프롬프트를 통한 간편한 도구 통합

가격:

• 무료: 월 $0 – 50회 실행, 1개 라이브 크루, 1명
• Basic: 월 $99 – 100회 실행, 2개 라이브 크루, 5명
• Standard: 월 $500 – 1,000회 실행, 2개 라이브 크루, 인원 무제한, 온보딩 2시간
• Pro: 월 $1,000 – 2,000회 실행, 5개 라이브 크루, 무제한 좌석, 온보딩 4시간 포함

4. Microsoft Semantic Kernel

적합 대상: 기존 애플리케이션에 에이전트와 같은 로직을 내장하려는 엔터프라이즈 팀, 특히 이미 Microsoft 생태계를 사용하는 경우에 적합합니다.

Microsoft Semantic Kernel은 개발자가 기존 애플리케이션에 AI 기능을 내장할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다.

모듈성, 메모리, 목표 계획에 중점을 두어, 엔터프라이즈 환경에서 작동할 수 있는 견고한 AI 에이전트 구축에 적합합니다.

Semantic Kernel의 핵심은 계획 수립과 실행에 있습니다. 사용자는 '스킬'을 정의할 수 있는데, 이는 기본 함수이거나 LLM 기반 프롬프트일 수 있습니다. 이러한 스킬을 결합해 에이전트의 행동을 안내하는 시맨틱 플랜을 만듭니다.

프레임워크는 메모리 관리, 도구 사용 지원, .NET 및 Python 시스템과의 매끄러운 통합을 제공합니다.

다만, 여전히 개발자 중심 도구이기 때문에 시각적 구성 요소가 적고, 오케스트레이션의 많은 부분이 신중한 설계를 필요로 합니다.

주요 기능:

• 모듈형 스킬 기반 아키텍처(함수, 프롬프트, 도구)
• 내장 메모리 및 목표 계획 지원
• C#, .NET, Python 환경과의 네이티브 통합
• Azure 통합 옵션이 포함된 오픈소스 SDK

5. AutoGen

적합 대상: 전체 가시성과 추적 가능성이 필요한 협업형 다중 에이전트 워크플로우를 구축하는 기술팀.

AutoGen은 구조화된 대화를 기반으로 하는 멀티 에이전트 시스템용 오픈소스 개발 프레임워크입니다.

각 에이전트에 Planner, Researcher, Executor 또는 맞춤 역할을 할당하고, 이들이 메시지를 주고받으며 복잡한 작업을 함께 해결하도록 할 수 있습니다.

AutoGen의 핵심은 메시지 전달과 공유 메모리 관리입니다. 대화 흐름을 스크립트로 작성하고, 필요한 곳에 로직을 삽입하며, 언제 사람이 개입할지 결정할 수 있습니다.

로우코드 도구보다는 더 많은 설정이 필요하지만, 그만큼 완전 투명한 시스템을 구축할 수 있어 연구 실험, 인간 개입 프로세스, 에이전트의 추론 과정을 끝까지 추적해야 하는 모든 상황에 적합합니다.

주요 기능:

• 명확한 역할 할당이 포함된 구조화된 메시지 교환
• 대화 중 언제든 함수 호출 삽입 가능
• 각 에이전트 및 크루 전체에 대한 공유 및 범위 지정 메모리
• 모든 메시지와 결정을 기록하는 내장 감사 로그

6. AutoGPT

적합 대상: 지속적인 감독 없이 자율 워크플로우를 프로토타이핑하는 개인 개발자 및 소규모 팀.

AutoGPT는 GPT-챗봇을 자기 계획형, 목표 지향적 어시스턴트로 전환하는 자율 에이전트 프레임워크입니다.

실제로는 '시장 분석 보고서 작성'과 같은 목표를 주면, 이를 여러 하위 작업으로 나누고, 데이터를 수집하거나, 파일을 작성하거나, API를 직접 호출합니다. 마치 최소한의 지시만으로도 알아서 조사하는 주니어 분석가에게 일을 맡기는 느낌입니다.

두 가지가 즉시 눈에 띕니다. 첫째, AutoGPT의 자율성 덕분에 사람이 개입해야 멈추는 배치 워크플로우도 완전히 자동화할 수 있습니다.

둘째, 이와 같은 독립성 때문에 실행마다 잠재적 위험을 통제할 수 있도록 철저한 모니터링이 필요합니다.

시간이 지나면 재시도 로직과 플러그인 구성을 조정해, 산만해지지 않고 생산성을 유지하도록 학습하게 됩니다.

주요 기능:

• 목표를 실행 가능한 단계로 분해하는 자기 계획형 에이전트
• 웹 브라우징, 파일 작업, 맞춤 API용 플러그인 시스템
• 이전 사실과 결정을 기억하는 벡터 기반 메모리
• 작업이 막힐 때 자동 재시도 및 복구 기능

7. Rasa

적합 대상: 대화 흐름의 깊은 맞춤화와 데이터 및 모델에 대한 완전한 소유권이 필요한 팀.

Rasa는 자연어 이해와 대화 관리를 결합해, 상황에 맞는 챗봇 및 음성 어시스턴트를 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.

NLU 파이프라인을 교체 가능한 컴포넌트로 조립하고, 여러 턴에 걸쳐 맥락을 유지하는 대화 정책을 정의합니다. 이 방식은 도메인이 바뀌어도 다른 부분을 다시 작성하지 않고 새로운 인텐트 분류기나 엔터티 추출기를 교체할 수 있게 해줍니다.

Rasa를 자체 인프라에 배포하면 데이터 프라이버시와 확장성에 대한 완전한 제어권을 가질 수 있습니다.

주요 기능:

• 인텐트와 엔터티를 추출하는 고급 NLU 파이프라인
• 복잡한 다중 턴 대화를 위한 맞춤형 대화 정책
• 모든 도메인이나 언어에 맞게 확장 가능한 파이프라인 컴포넌트
• 메시징 채널 통합이 가능한 오픈소스 코드베이스

가격:

• 오픈 소스: 무료 – 전체 프레임워크 포함, Apache 2.0 라이선스
• Pro Edition: 무료 – Rasa Pro로 월 1,000회 대화 지원
• 성장: 연간 $35,000부터 – Rasa Studio, 지원, 상업적 사용 포함

무료로 AI 에이전트 만들기 시작하기

AI 에이전트 프레임워크는 팀의 소프트웨어 개발 방식을 변화시키고 있습니다. 인프라가 아닌 결과에 집중할 수 있게 해주며, Botpress는 시작에 필요한 모든 것을 제공합니다.

모듈형 플로우, 내장 도구, LLM-기반 설계를 통해 Botpress는 실제 환경에서 작동하는 에이전트를 배포할 수 있도록 도와줍니다. 에이전트의 동작 방식, 접근 권한, 그리고 의사결정의 이유까지 모두 직접 제어할 수 있으며, 완전한 추적성도 기본으로 제공됩니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. AI 에이전트와 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트와 챗봇의 차이는, 챗봇은 미리 정해진 스크립트나 의사결정 트리를 따라 질문에 답하는 반면, AI 에이전트는 스스로 의사결정을 내리고 여러 시스템에 걸쳐 다단계 작업을 자율적으로 수행한다는 점입니다. 즉, 단순 대화를 넘어 행동합니다.

2. 비전문가가 이러한 프레임워크를 사용할 때 학습 곡선은 어떤가요?

Botpress나 LangGraph 같은 프레임워크는 시각적 에디터와 템플릿 덕분에 비개발자도 비교적 쉽게 배울 수 있지만, 맞춤 워크플로우나 외부 서비스 연동은 여전히 개발자의 도움이 필요할 수 있습니다.

3. 오픈소스 프레임워크와 무료 상업용 프레임워크의 차이점은 무엇인가요?

오픈소스 도구는 소스 코드를 직접 확인·수정하고 자체 호스팅할 수 있는 반면, 무료 상용 프레임워크는 관리형 호스팅을 제공하며 전체 기능을 사용하려면 유료 업그레이드가 필요합니다.

4. AI 에이전트의 성능을 어떻게 평가하나요?

이런 도구로 만든 AI 에이전트의 성능을 평가하려면, 작업 성공률, 응답 정확도, 지연 시간, 폴백 빈도, 사용자 만족도 같은 지표를 추적하세요. 많은 플랫폼이 내장 분석 대시보드를 제공하며, PostHog나 Mixpanel 같은 외부 도구로 추적을 강화할 수 있습니다.

5. 어떤 산업이 에이전트 자동화의 혜택을 가장 많이 받나요?

에이전트 자동화로 가장 큰 혜택을 받는 산업에는 고객 지원, 의료, 금융, 전자상거래 등이 있으며, 특히 예약 일정 관리, 문서 처리, 리드 자격 심사, 반복적인 백오피스 업무와 같은 작업에 적합합니다.