명시적 오케스트레이션을 강조한 새로운 에이전트 프레임워크 'Agentic Framework' 소개

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핵심 요약

기존 프레임워크의 과도한 추상화를 해결하기 위해 명시적 조정 로직과 MCP 지원을 핵심으로 하는 Python 기반 에이전트 프레임워크이다.

배경

기존 에이전트 프레임워크의 과도한 추상화와 블랙박스 같은 오케스트레이션 문제를 해결하기 위해 개발자가 직접 조정 로직을 제어할 수 있는 프레임워크를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 에이전트 개발의 트렌드가 자동화된 자율성보다는 개발자의 명시적 제어와 표준 프로토콜 준수로 이동하고 있음을 시사한다. 특히 LangChain 등 기존 생태계와 공존하면서도 특정 페인 포인트를 해결하려는 시도가 실무자들에게 유효한 대안이 될 수 있다.

커뮤니티 반응

작성자가 피드백을 요청한 상태이며, 기존 프레임워크의 복잡성에 지친 개발자들 사이에서 명시적인 제어 방식에 대한 관심이 확인됐다.

주요 논점

01찬성다수

추상화를 줄이고 명시적인 오케스트레이션을 제공하는 것이 복잡한 에이전트 시스템의 디버깅과 유지보수에 유리하다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

기존 프레임워크의 과도한 추상화가 개발을 어렵게 만드는 경우가 있다
MCP 지원은 향후 에이전트 도구 통합의 핵심이다

논쟁점

명시적 오케스트레이션이 워크플로가 매우 복잡해질 경우 관리 부담을 늘릴 가능성이 있다

실용적 조언

에이전트 등록 시 데코레이터를 활용하여 CLI 연동 시간을 단축하라
복잡한 협업 로직은 LangGraph와 병행하여 구조화하라

섹션별 상세

기존 에이전트 프레임워크들이 제공하는 과도한 추상화가 에이전트 간의 협업 과정을 불투명하게 만든다는 문제의식에서 출발했다. 개발자는 에이전트 간의 호출 관계와 논리를 명시적으로 구성하여 시스템의 예측 가능성을 높일 수 있다. 이는 복잡한 워크플로에서 누가, 왜, 누구를 호출하는지를 명확히 파악하기 위함이다.

데코레이터 기반의 에이전트 등록 방식을 채택하여 일반적인 Python 클래스를 손쉽게 에이전트로 변환할 수 있다. 등록된 에이전트는 별도의 추가 코드 없이도 자동으로 CLI를 통해 실행 및 테스트가 가능하다. 이러한 설계는 개발자가 에이전트 로직 자체에 집중할 수 있도록 개발 경험(DX)을 개선하는 데 중점을 두었다.

앤스로픽(Anthropic)이 제안한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 설계 단계부터 반영하여 도구, 검색, 데이터베이스와의 연결성을 강화했다. 하나 이상의 MCP 서버를 플러그인 형태로 간편하게 연결하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있다. 이는 최신 AI 생태계의 표준 규격을 준수하면서도 유연한 도구 활용을 가능하게 한다.

LangGraph 및 LangChain과의 통합을 지원하면서도 핵심 에이전트 루프와 로직은 사용자가 직접 제어할 수 있도록 유지한다. 모든 코드는 Python 3.12 이상의 최신 기능을 활용하며 비동기(Async) 처리를 기본으로 한다. 작성자는 실제 에이전트 시스템 구축 시 오케스트레이션의 확장성과 도구 라우팅 방식에 대한 커뮤니티의 피드백을 요청했다.

실무 Takeaway

Agentic Framework는 에이전트 간의 협업 로직을 명시적으로 드러내어 시스템의 투명성을 확보한다.
MCP(Model Context Protocol)를 기본 지원하여 다양한 외부 도구 및 데이터 소스와의 통합이 용이하다.
데코레이터와 자동 생성 CLI를 통해 에이전트 개발 및 테스트 속도를 높인다.
Python 3.12+ 기반의 비동기 아키텍처로 현대적인 개발 환경에 최적화되어 있다.

언급된 도구

Agentic Framework추천링크

명시적 오케스트레이션 및 MCP 지원 에이전트 개발 프레임워크

MCP (Model Context Protocol)추천

모델과 도구/데이터 간의 표준 연결 프로토콜

언급된 리소스

문서Introducing Agentic Framework

문서Beyond Chat Bots: Building Real Agents