2025년 최고의 AI 에이전트 빌더

AI 에이전트는 기업과 개발자가 문제를 해결하는 방식을 변화시키고 있습니다. 적절한 프레임워크를 사용하면 AI 에이전트 구축을 통해 기존 자동화를 넘어, 시스템이 실시간으로 학습하고 적응하며 의사결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하고, 실시간 인사이트를 제공하며, 더 똑똑한 의사결정을 가능하게 해 팀이 혁신과 전략에 집중할 수 있도록 시간을 절약해줍니다.

AI 에이전트의 도입이 늘어남에 따라, 이들을 지원하는 프레임워크와 플랫폼, 즉 AI 에이전트 빌더도 다양한 요구에 맞춰 진화하고 있어, 지능형 시스템을 설계·배포·확장하는 일이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

AI 에이전트 빌더란?

AI 에이전트 빌더는 개발자와 기업이 입력을 이해하고 정보를 처리하며 의미 있는 행동을 할 수 있는 지능형 에이전틱 AI 시스템을 만들 수 있도록 설계된 도구입니다.

우수한 AI 에이전트 빌더는 미리 만들어진 모듈을 제공해, 개발자가 신경망을 처음부터 다시 만들 필요 없이 솔루션 개발에 집중할 수 있도록 합니다. 이들의 핵심 가치는 복잡성을 추상화하고, 개발을 간소화하며, 신규 및 기존 시스템 모두에 원활하게 통합할 수 있게 해준다는 점입니다.

AI 에이전트 빌더의 활용 사례

AI 에이전트 빌더는 자동화, 데이터 처리, 고객 응대 등 다양한 작업에서 두각을 나타냅니다. 최신 LLM의 힘으로, 고객 문의에 답변하거나 문서를 요약하는 등 많은 일상적인 작업이 이제 완전히 자동화될 수 있습니다.

하지만 이 빌더의 진정한 잠재력은 에이전트가 인터넷과 상호작용하거나 방대한 도메인별 지식을 활용해야 할 때 드러납니다.

고객 지원 자동화

AI 에이전트는 일상적인 고객 문의를 처리하고, 응답 시간을 단축하며, 여러 채널에서 24시간 지원을 제공해 고객 만족도를 높이고 운영 비용을 줄입니다.

단순 문의를 넘어, AI 에이전트는 고객 감정을 추적하고 실시간 피드백을 수집할 수 있습니다. 또한 CRM 시스템과 연동해 매우 개인화된 지원을 제공합니다. 이를 통해 고객은 여러 채널에서 일관되고 효율적인 서비스를 받을 수 있습니다.

예시: FAQ 처리, 티켓 에스컬레이션, 실시간 채팅 응답

작업 자동화

AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하고 CRM이나 프로젝트 관리 시스템 등과 연동해 내부 워크플로우를 간소화하여 운영을 효율적이고 오류 없이 유지합니다.

이 에이전트는 부서 간 워크플로우 관리도 프로그래밍할 수 있어, 승인 절차를 제때 진행하고 마감일을 추적할 수 있습니다. 반복적인 업무를 자동화함으로써 기업은 소중한 시간을 절약하고 전략적 과제에 집중할 수 있습니다.

예시: 데이터 입력, 이메일 분류, 일정 관리

영업 및 마케팅

AI 에이전트는 리드 생성 자동화, 잠재 고객 육성, 맞춤형 고객 경험 제공을 통해 마케팅 파이프라인을 강화하고 매출 증대에 기여합니다.

잠재 고객과 적극적으로 소통하고 성과 지표를 추적함으로써, AI 에이전트는 영업 파이프라인의 효율성과 효과를 모두 높입니다.

예시: 리드 자격 심사, 캠페인 최적화, 맞춤형 아웃리치

IT 지원

AI 에이전트는 기술 지원 요청 자동화, 시스템 상태 모니터링, 엔지니어링 워크플로우 내 팀 협업 지원을 통해 IT 운영을 강화합니다.

엔지니어링 팀의 경우, 코드 리뷰 자동화와 회귀 테스트 수행 등으로 일관된 품질과 생산성을 보장할 수 있습니다. 여기에 지원 요청 자동화, 시스템 상태 모니터링 등 다양한 작업도 추가로 처리할 수 있습니다.

예시: 비밀번호 재설정, 오류 모니터링, 시스템 진단

AI 에이전트 빌더 선택 방법

선택지가 너무 많아 올바른 AI 에이전트 빌더를 고르기 어려울 수 있습니다. 다음 체크리스트를 참고해 선택 범위를 좁혀보세요:

‍

팀과 협력해 조직에 가장 중요한 기능이 무엇인지 파악하세요. 필요를 명확히 이해하면 올바른 빌더 선택이 훨씬 쉬워집니다.

2025년 주목할 만한 AI 에이전트 빌더 7선

AI 에이전트는 이제 부가 프로젝트를 넘어 실제 인프라로 자리 잡았습니다. 과거에는 노트북에서 프롬프트 체인으로만 실행되던 것이, 이제는 모니터링, 재시도, 실시간 오케스트레이션이 가능한 배포 시스템이 되었습니다.

‘AI 에이전트 빌더’란 팀이 도구 전반에서 관찰, 판단, 행동이 가능한 에이전트를 만들 수 있도록 돕는 프레임워크나 플랫폼을 의미합니다. 이 분야는 완전한 제어권을 주는 코드 중심 프레임워크와, 복잡한 부분을 추상화해 사용 사례에 집중할 수 있게 해주는 플랫폼으로 나뉩니다.

아래 빌더들은 단순히 인기 있는 것에 그치지 않고, 실제 현장에서 검증된 도구들입니다. 각각은 특정 문제를 가장 효과적으로 해결해 자리를 차지했습니다.

1. Botpress

추천 대상: 비즈니스 시스템 전반에 통합되고, 상태를 유지하며, 엔지니어링 대규모 수정 없이 실시간으로 적응하는 견고한 AI 에이전트를 구축하는 팀

가격:

• 무료 플랜: 핵심 빌더, 1개 봇, $5 AI 크레딧
• 플러스: 월 $89 — 플로우 테스트, 라우팅, 상담원 연결
• 팀: 월 $495 — SSO, 협업, 사용량 공유 추적

Botpress는 AI 에이전트 빌딩 플랫폼입니다. 컨텍스트를 기억하고, 차단 시 일시정지하며, 필요한 데이터가 준비되면 다시 실행하는 에이전트를 만들 수 있습니다.

50개 이상의 기본 통합 기능이 제공됩니다. 에이전트는 캘린더, CRM, 헬프데스크, ERP 등과 즉시 연동되어 설정 시간과 수동 API 연결 의존도를 줄여줍니다.

모델 제어 기능이 내장되어 있습니다. 개발자는 작업량, 비용, 규정 준수에 따라 에이전트를 구동하는 두뇌를 GPT-4o, Claude, Gemini, 오픈소스 모델 등으로 쉽게 전환할 수 있습니다.

에이전트는 시각적으로 설계됩니다. 빌더는 드래그 앤 드롭 에디터에서 플로우를 그릴 수 있고, 개발자는 직접 코드나 고급 API 호출로 논리를 확장할 수 있습니다.

Botpress는 실제 운영에 적합한 준비성을 자랑합니다. 비전문가에게는 단순함을, 개발자에게는 확장성을 제공해, 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 신뢰할 수 있는 에이전트를 제공합니다.

주요 기능:

• 자동으로 일시정지 및 재개되는 워크플로우
• 50개 이상의 엔터프라이즈 앱 사전 통합
• GPT-4o, Claude, Gemini, 오픈소스 모델 간 원클릭 전환
• 시각적 에디터와 코드 수준 커스터마이징 지원

2. LangChain

추천 대상: 에이전트의 추론, 런타임 로직, 통합을 Python 또는 JavaScript로 직접 제어해야 하는 개발자

가격:

• 개발자: 무료 — 1명, 월 5,000 트레이스
• 플러스: 좌석당 월 $39 — 더 높은 트레이스 한도, LangGraph 배포
• 엔터프라이즈: 맞춤형 — 셀프 호스팅, SSO, 사용량 확장

LangChain은 AI 에이전트 빌딩 프레임워크입니다. 엔지니어가 에이전트의 계획, 재시도, 외부 도구 호출 방식을 정확히 정의할 수 있도록 기반을 제공합니다.

LangGraph 확장 기능은 상태를 유지하는 장기 워크플로우를 도입합니다. 단일 턴 프롬프트 대신, 에이전트가 목표에 도달할 때까지 지속적으로 적응하는 프로세스를 관리할 수 있습니다.

하지만 실제로 LangChain은 점점 복잡해졌습니다. 이 라이브러리는 부분적으로만 지원되는 모듈들이 뒤섞여 있고, 한때 참여했던 기업들도 내부 포크로 전환하며 점차 떠나고 있습니다.

개발자는 여전히 데이터베이스, API, 벡터 스토어를 직접 연결할 수 있습니다. 하지만 생태계가 불안정하게 느껴지며, 업데이트마다 통합이 자주 깨지고 책임 소재도 불분명합니다.

주요 기능:

• 추론 루프 구축을 위한 코드 중심 프레임워크
• 상태를 유지하는 장기 에이전트를 위한 LangGraph
• LLM, API, 벡터 스토어와의 풍부한 통합
• 계획, 재시도, 출력 구조에 대한 제어 가능

3. LlamaIndex

‍

추천 대상: LLM의 메모리에만 의존하지 않고 문서, 테이블, API에 일관적으로 접근해야 하는 데이터 기반 에이전트를 구축하는 팀

가격:

• 오픈소스: 무료 사용 및 자체 호스팅 가능
• 엔터프라이즈: 지원, 확장, 관리형 배포를 위한 맞춤 가격

LlamaIndex는 복잡한 콘텐츠를 에이전트가 실제로 질의할 수 있는 구조화된 인덱스로 전환하는 데 특화된 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 원시 문서를 단순히 긁어오는 대신, 텍스트, 테이블, API에 대해 질의 가능한 계층을 제공합니다.

이 접근 방식은 데이터가 많은 워크플로우에서 특히 유용합니다. 에이전트가 송장, 지식 베이스, 구조화된 시스템에서 신뢰성 있게 정보를 가져와야 할 때, LlamaIndex는 데이터 소스와 추론 사이를 깔끔하게 연결해줍니다.

단점은 복잡성입니다. 청킹, 임베딩, 검색 등 중첩된 모듈이 많아 인덱싱에 익숙하지 않은 팀에게는 부담이 될 수 있습니다. 안정적인 결과를 위해서는 튜닝이 필요합니다.

주요 기능:

• 비정형 및 정형 데이터에 대한 고급 인덱싱
• 에이전트 응답의 근거를 제공하는 질의 인터페이스
• 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 확장 가능한 커넥터
• LangChain, CrewAI와 같은 오케스트레이션 프레임워크와 연동 가능하도록 설계됨

4. CrewAI

추천 대상: 연구자, 검토자, 기획자 등 역할이 분리되어 협업해야 하는 멀티 에이전트 시스템을 설계하는 팀

가격:

• 오픈소스: 자체 호스팅 무료
• 엔터프라이즈: 유료 지원 및 관리형 배포 제공

CrewAI는 협업을 위해 만들어진 AI 에이전트 구축 프레임워크입니다. 한 명의 에이전트가 모든 작업을 처리하는 대신, 각 역할을 분담해 함께 일할 수 있도록 합니다.

이런 역할 분담은 특히 동료 검토나 작업 인계가 중요한 워크플로우에서 더 신뢰성 있는 결과를 제공합니다. 실제 인간 팀의 협업 방식과도 유사합니다.

문제는 오케스트레이션의 복잡성입니다. 역할, 소통 방식, 가드레일 설정이 복잡해질 수 있고, 에이전트가 너무 많으면 서로의 진행을 방해할 위험이 있습니다.

주요 기능:

• 에이전트 역할 기반 전문화
• 순차적 또는 병렬 워크플로우의 설정 기반 오케스트레이션
• 에이전트 간 투명한 소통 및 작업 인계
• Docker 및 Kubernetes를 통한 프로덕션 배포 지원

5. Semantic Kernel

추천 대상: 마이크로소프트 서비스와 직접 통합하면서 컴플라이언스와 IT 통제를 유지해야 하는 엔터프라이즈

가격:

• 오픈소스: MIT 라이선스 하에 무료
• 엔터프라이즈: Azure 계약을 통한 지원 및 확장

Semantic Kernel은 마이크로소프트의 에이전트 구축 프레임워크입니다. “스킬”과 “메모리” 추상화를 제공해 엔터프라이즈 워크플로우 내에서 AI 에이전트의 예측 가능성을 높여줍니다.

강점은 통합성입니다. 기본적으로 Microsoft 365, Azure 등 주요 서비스와 연결되어 있어, 엔터프라이즈가 에이전트형 AI를 손쉽게 도입할 수 있습니다.

단점은 범위의 한계입니다. Semantic Kernel은 마이크로소프트 생태계에 최적화되어 있어, 그 외의 환경에서는 더 일반적인 프레임워크에 비해 경직적으로 느껴질 수 있습니다.

주요 기능:

• Teams, Outlook, SharePoint, Dynamics 등과의 네이티브 연동 지원
• 구조화된 에이전트 행동을 위한 스킬 및 메모리 추상화
• 엔터프라이즈 컴플라이언스 및 추적성 내장 설계
• Azure 환경 전반에 걸친 유연한 배포 옵션

6. AutoGPT

추천 대상: 지속적인 프롬프트 없이 스스로 목표를 향해 작업을 수행하는 에이전트의 자율 실행을 실험하는 빌더

가격:

• 오픈소스: 커뮤니티 프로젝트로 무료 제공
• 서드파티 포크: 유료 호스팅 및 관리형 서비스 제공

AutoGPT는 완전 자율 에이전트 개념을 대중화했습니다. 목표를 주면, 하위 작업을 계획하고 실행하며 조건이 충족되거나 막힐 때까지 계속 작업합니다.

많은 실험을 이끌었지만, 실제 배포에서는 종종 한계를 드러냅니다. 강력한 제약이 없으면 작업이 무한 반복되거나 멈추는 등, 프로덕션 워크플로우에서 신뢰성이 떨어집니다.

그럼에도 프로토타입 제작에는 여전히 유용합니다. AutoGPT는 에이전트에게 자율성을 부여했을 때 가능한 모습을 보여주며, 그 생태계는 여전히 다양한 포크와 확장판을 낳고 있습니다.

주요 기능:

• 목표 기반 자율 실행
• 자동 작업 계획 및 메모리 활용
• 수동 프롬프트 없이 도구 실행
• 커뮤니티 중심의 실험 및 포크

7. AutoGen

‍적합 대상: 구조화된 대화를 통해 협력하여 계획하고, 검증하며, 적응하는 대화형 멀티 에이전트 시스템을 실험하는 개발자에게 적합합니다.

가격:

• 오픈소스: 자유롭게 사용 및 확장 가능
• 엔터프라이즈: 마이크로소프트 생태계를 통한 맞춤 라이선스 및 지원 제공

AutoGen은 멀티 에이전트 대화를 구축하는 프레임워크입니다. 각 작업을 에이전트 간의 대화로 구조화해, 단계 제안, 결과 검증, 반복을 통해 완료에 이릅니다.

이 방식은 디버깅, 코드 생성, 반복적 계획 등 한 번의 결정보다 여러 번의 상호작용이 더 나은 결과를 내는 상황에 적합합니다.

단점은 실용성입니다. 이런 대화형 루프를 실제 운영 환경에서 돌리면 리소스 소모가 크고, 가드레일이 부족하면 에이전트가 끝없는 논의에 빠질 위험이 있습니다.

주요 기능:

• 여러 에이전트 간 대화형 협업
• 반복적 계획 및 자체 검증 루프
• 추론 과정을 드러내는 디버깅 가능한 대화
• LLM 및 외부 도구 실행과의 통합

지금 바로 AI 에이전트 구축 시작하기

AI 에이전트 빌더는 워크플로우 관리, 업무 자동화, 고객 응대 방식을 혁신하고 있습니다. AI 기반 프로세스를 한 단계 업그레이드하고 싶다면, Botpress가 그 해답을 제공합니다.

모듈형 설계, 원활한 통합, 고급 AI 기능을 갖춘 Botpress는 단순한 플랫폼을 넘어, 여러분의 요구에 맞춘 자율 에이전트 구축을 위한 강력한 프레임워크입니다.

지능형 자동화를 경험하고 지금 바로 Botpress로 시작해보세요—무료로 이용할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

1. AI 에이전트는 기존 챗봇이나 RPA 도구와 무엇이 다른가요?

AI 에이전트는 기존 챗봇이나 RPA 도구와 달리, 고정된 스크립트나 엄격한 규칙만 따르지 않고, 맥락을 이해하고 사용자의 의도를 추론하며 동적으로 행동을 결정합니다. 기존 챗봇은 미리 작성된 플로우에 따라 응답하고, RPA는 변화 없는 반복 작업만 수행합니다. 반면 AI 에이전트는 예측 불가능한 입력도 처리하고, 여러 시스템과 연동하며, 실시간으로 결정을 내리기 때문에 정적인 도구가 아닌 자율적 문제 해결자로 작동합니다.

2. 프로그래밍 지식 없이도 AI 에이전트 빌더를 사용할 수 있나요?

네, 많은 플랫폼이 드래그 앤 드롭 인터페이스와 시각적 플로우 에디터를 제공하기 때문에 프로그래밍 지식 없이도 AI 에이전트 빌더를 사용할 수 있습니다. 이런 노코드 도구를 통해 코딩 없이 대화를 설계하고 에이전트를 배포할 수 있지만, 더 복잡한 논리나 통합을 구축하려면 기술적 역량이 필요할 수 있습니다.

3. AI 에이전트에서 “자율적”이란 무엇을 의미하나요?

AI 에이전트에서 “자율적”이란, 사람이 일일이 지시하지 않아도 에이전트가 스스로 어떤 행동을 할지 결정할 수 있음을 의미합니다. 하나의 스크립트만 따르는 것이 아니라, 추론과 다양한 도구를 활용해 목표 달성을 위해 계획하고 행동을 조정합니다. 이를 통해 다양한 사용자 입력에 유연하게 대응하고, 독립적으로 결과를 만들어낼 수 있습니다.

4. AI 에이전트는 Siri나 Alexa 같은 디지털 어시스턴트와 어떻게 다르나요?

AI 에이전트는 Siri나 Alexa와 달리 단순히 질문에 답하거나 간단한 명령을 실행하는 것뿐만 아니라, 여러 단계의 과정을 수행하고 상황과 데이터에 따라 의사결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. Siri와 Alexa는 주로 정보를 제공하거나 스마트 기기를 제어하는 데 사용되지만, AI 에이전트는 CRM 기록을 업데이트하거나 비즈니스 프로세스를 처음부터 끝까지 관리하는 등 복잡한 작업도 수행할 수 있습니다.

5. 규칙 기반 워크플로우와 에이전트 기반 워크플로우의 차이점은 무엇인가요?

규칙 기반 워크플로우는 미리 정해진 '이럴 때-저럴 것' 지침을 따르며, 예상치 못한 상황에서는 제대로 작동하지 않습니다. 반면, 에이전트 기반 워크플로우는 새로운 정보를 바탕으로 최적의 행동 방침을 유연하게 결정합니다. 따라서 에이전트 기반 시스템은 단순한 규칙만으로는 충분하지 않은 복잡하고 다양한 작업을 처리하는 데 훨씬 더 적합합니다.