오토젠

오토젠

AutoGen

여러 AI 에이전트 간의 대화로 복잡한 작업을 자동화하는 마이크로소프트의 멀티 에이전트 프레임워크

무료PythonC#API오픈소스한국어LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기microsoft.github.io
OpenWork와(과) 비교하기오토젠 대안 모아보기

소개

AutoGen은 Microsoft Research가 개발한 멀티 에이전트 오케스트레이션 오픈소스 프레임워크입니다. v0.4에서 완전한 비동기·이벤트 기반 아키텍처로 재설계되었으며, 현재는 유지보수 모드로 전환되었습니다. Microsoft는 AutoGen과 Semantic Kernel을 통합한 Microsoft Agent Framework(MAF) 1.0을 2026년 4월 공식 출시하여 이를 공식 후계 플랫폼으로 권장하고 있습니다. 여러 LLM 에이전트가 서로 대화하며 코드 생성·실행·디버깅을 통해 복잡한 문제를 자율 해결합니다.

활용 워크플로우

ConversableAgent 설정AI 솔루션 아키텍트가 각 에이전트에게 시스템 메시지를 부여하여 코딩 전문가, 리뷰어 등 고유한 페르소나와 작업 규칙을 정의
GroupChat 오케스트레이션스타트업 CTO가 복잡한 제품 로드맵을 작성할 때 여러 에이전트 간의 발언 순서와 대화 흐름(Round-robin, Sequential 등)을 제어
샌드박스 코드 실행데이터 분석가가 작성한 Python 코드를 Docker 컨테이너 내에서 안전하게 자동 실행하고 결과를 에이전트에게 피드백으로 전달
오토젠AI 허브
Human-in-the-loop 개입프로젝트 매니저가 중간 결과물을 검토하고 'NEVER', 'ALWAYS', 'TERMINATE' 옵션을 통해 에이전트의 자율성에 직접 개입
도구 및 API 도구 연동백엔드 개발자가 에이전트에게 특정 검색 API나 데이터베이스 쿼리 함수를 도구로 등록하여 실시간 데이터 접근 권한 부여
지능형 상태 및 캐시 관리대규모 워크플로우 수행 시 중단된 지점부터 재개할 수 있도록 대화 기록을 유지하고 중복 API 호출 비용을 절감
ConversableAgent 설정AI 솔루션 아키텍트가 각 에이전트에게 시스템 메시지를 부여하여 코딩 전문가, 리뷰어 등 고유한 페르소나와 작업 규칙을 정의
GroupChat 오케스트레이션스타트업 CTO가 복잡한 제품 로드맵을 작성할 때 여러 에이전트 간의 발언 순서와 대화 흐름(Round-robin, Sequential 등)을 제어
샌드박스 코드 실행데이터 분석가가 작성한 Python 코드를 Docker 컨테이너 내에서 안전하게 자동 실행하고 결과를 에이전트에게 피드백으로 전달
오토젠AI 허브
Human-in-the-loop 개입프로젝트 매니저가 중간 결과물을 검토하고 'NEVER', 'ALWAYS', 'TERMINATE' 옵션을 통해 에이전트의 자율성에 직접 개입
도구 및 API 도구 연동백엔드 개발자가 에이전트에게 특정 검색 API나 데이터베이스 쿼리 함수를 도구로 등록하여 실시간 데이터 접근 권한 부여
지능형 상태 및 캐시 관리대규모 워크플로우 수행 시 중단된 지점부터 재개할 수 있도록 대화 기록을 유지하고 중복 API 호출 비용을 절감
연동OpenAI APIAzure OpenAIAnthropic Claude (via LiteLLM)DockerJupyter NotebookLocal LLM (Ollama/LM Studio)PostgreSQL

핵심 차별점: 에이전트 간의 자율적인 대화 인터페이스와 격리된 환경에서의 자동 코드 실행 루프를 결합하여 인간의 최소 개입으로 복잡한 개발 과제를 완수함

주요 기능

  • 멀티 에이전트 대화 오케스트레이션 (GroupChat, Sequential, Magentic-One)
  • 샌드박스 기반 자동화 코드 실행 환경 (Docker/Local)
  • Magentic-One: 웹 브라우징·파일 관리·코드 실행 자율 에이전트
  • 유연한 인간 개입(Human-in-the-loop) 메커니즘
  • 비동기 이벤트 기반 아키텍처(v0.4)
  • 다양한 LLM 백엔드 지원 및 비용 최적화 캐싱

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

  • 매우 유연하고 확장성이 뛰어나며, 코드 실행 능력이 내장되어 있어 실질적인 작업 수행 능력이 강력합니다. 오픈소스이므로 커스터마이징이 자유롭습니다.

단점

  • 에이전트 간의 무한 루프에 빠질 위험이 있어 정교한 종료 조건 설정이 필요하며, 여러 에이전트 사용 시 API 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.

가격 정보

무료시작 가격: 무료

오픈소스로 무료 사용 가능합니다. 연동하는 LLM(OpenAI, Anthropic 등)의 API 비용은 사용자가 별도 부담합니다. 2026년부터 신규 기능은 Microsoft Agent Framework(무료·오픈소스)로 이전되었습니다.

가격표 확인하기

정보 확인일:

활용 사례

  • 자동화된 소프트웨어 개발 및 코드 리뷰
  • 멀티 에이전트 기반 심층 데이터 분석 및 시각화
  • 복잡한 다단계 비즈니스 프로세스 자동화
  • 웹 리서치 및 문서 처리 에이전트 파이프라인
  • 엔터프라이즈 AI 워크플로우 프로토타이핑

대상 사용자

AI 엔지니어소프트웨어 개발자데이터 과학자AI 연구원

연동 서비스

OpenAI APIAzure OpenAIDockerJupyter Notebook

태그

멀티에이전트AI자동화오픈소스LLM프레임워크마이크로소프트

최근 소식

확인된 변경 내역

공식 변경 내역 보기

사용자 리뷰

리뷰를 불러오는 중...

대안 도구

이 도구 대신 사용할 수 있는 대안

OpenWork

OpenWork

부분 무료

Different AI, Inc. d/b/a OpenWork

50개 이상의 LLM과 로컬 파일을 연결해 팀 단위 AI 업무 자동화를 지원하는 오픈소스 데스크톱 에이전트입니다.

비교하기
Prio

Prio

유료

창업자와 CEO의 이메일 및 일정 관리를 돕는 AI 수석 보좌관(Chief of Staff)

비교하기
Link AI

Link AI

유료

음성, 웹, 소셜 미디어 등 멀티채널에서 예약·주문·고객 응대를 자동화하는 AI 에이전트 비즈니스 플랫폼

비교하기
Relevance AI

Relevance AI

부분 무료

노코드 캔버스로 AI 에이전트 팀을 구성해 영업·마케팅·운영 업무를 자동화하는 AI 워크포스 플랫폼

비교하기