2026년 멀티 에이전트 정면 승부 / CrewAI vs AutoGen 무엇이 다른가?
단순한 챗봇의 시대는 끝났다, 이제는 '멀티 에이전트'의 시대
불과 1~2년 전만 해도 우리는 챗GPT와 대화하며 감탄하곤 했죠. 하지만 2026년 현재, 기업 현장 분위기는 완전히 달라졌습니다. 이제 인공지능 하나에 의존하는 것을 넘어, 여러 개의 AI가 각자 역할을 맡아 팀처럼 움직이는 '멀티 에이전트(Multi-Agent)' 시스템이 대세로 자리 잡았습니다.
마치 회사가 기획팀, 개발팀, 마케팅팀으로 나뉘어 일하듯, AI들도 연구원, 작가, 검토자 역할을 나눠 맡아 결과물을 만들어내는 거죠. 이 시장의 양대 산맥으로 꼽히는 것이 바로 CrewAI와 AutoGen입니다. 우리 회사엔 어떤 시스템이 어울릴지 고민 중인 분들을 위해, 두 프레임워크의 매력을 아주 쉽게 파헤쳐 드릴게요.
1. CrewAI: "우리는 완벽한 팀워크로 승부합니다"
CrewAI를 한마디로 정의하자면 '체계적인 업무 분담의 달인'입니다. 이 프레임워크는 에이전트들에게 구체적인 '역할(Role)'과 '배경 스토리(Backstory)'를 부여하는 데 특화되어 있어요.
- 역할 중심의 설계: "너는 10년 차 베테랑 금융 분석가야"라고 지정하면 정말 그 전문가처럼 행동합니다.
- 프로세스 지향: 업무가 순차적으로 흐르는지(Sequential), 아니면 관리자 AI가 지휘하는지(Hierarchical) 명확하게 정할 수 있습니다.
- 실용성 중심: 2026년 기준, 비즈니스 워크플로우를 자동화하는 데 있어 가장 '결과가 예측 가능한' 도구로 평가받습니다.
2. AutoGen: "자유로운 토론 속에서 답을 찾습니다"
마이크로소프트에서 탄생시킨 AutoGen은 CrewAI와 결이 조금 다릅니다. 이들은 '대화형 협업'에 미쳐있다고 해도 과언이 아니에요. 정해진 순서보다는 에이전트들끼리 서로 질문하고 답변하며 정답을 찾아가는 '집단지성' 방식입니다.
특히 코드를 직접 작성하고 실행하는 능력이 매우 뛰어납니다. 에이전트 하나가 코드를 짜면, 다른 에이전트가 그 코드를 실행해 보고 에러가 나면 다시 수정을 요구하는 식이죠. 이 과정에서 인간이 개입(Human-in-the-loop)하기에도 매우 편리한 구조를 가지고 있습니다.
3. CrewAI vs AutoGen 핵심 비교표
| 비교 항목 | CrewAI | AutoGen |
|---|---|---|
| 주요 패러다임 | 역할 기반(Role-based) | 대화 기반(Conversation-based) |
| 워크플로우 | 정형화된 순차적 흐름 | 역동적이고 유연한 대화 |
| 코드 실행력 | 보통 (툴 활용 중심) | 매우 우수 (자동 실행 및 수정) |
| 사용 난이도 | 직관적이고 배우기 쉬움 | 상대적으로 복잡함 |
2026년 기업의 선택은?
현업에서는 이 두 프레임워크를 섞어서 쓰기도 합니다. 예를 들어, 데이터 분석 코드를 짤 때는 AutoGen의 강력한 실행력을 빌리고, 그렇게 나온 분석 결과를 바탕으로 보고서를 작성할 때는 CrewAI의 정교한 역할 분담을 활용하는 방식이죠.
결국 중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 "어떤 문제를 풀고 싶은가?"입니다. 프로세스가 명확하다면 CrewAI를, 정답이 없는 복잡한 문제를 함께 풀어야 한다면 AutoGen을 선택해 보세요. AI 에이전트들은 이미 여러분의 지시를 기다리고 있습니다!
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: CrewAI는 파이썬을 잘 몰라도 쓸 수 있나요?
A: 노코드 툴보다는 쉽지만 기본적인 파이썬 지식은 필요합니다. 다만, 구조가 워낙 직관적이라 초보자가 접근하기에 AutoGen보다 훨씬 유리합니다.
Q: 두 프레임워크 모두 비용이 드나요?
A: 프레임워크 자체는 오픈소스라 무료입니다! 다만 연동된 LLM(OpenAI, Anthropic 등) 사용료는 별도로 발생합니다.