이 기사는 마이크로소프트가 오토젠(AutoGen) v0.4라는 업데이트를 발표했다는 소식을 전하며, 이 업데이트는 에이전트 기반 AI 시스템의 새로운 기능과 개선점을 소개합니다. 특히 에이전트 기반 AI의 확장성, 유연성, 안정성을 대폭 개선하였고, 개발자 커뮤니티의 피드백을 반영했다는 점이 강조됩니다.

상세 분석

에이전트 기반 AI 개념: 에이전트 기반 AI는 복잡한 문제를 해결하기 위해 자율적으로 행동하는 여러 에이전트를 사용하는 시스템입니다. 각 에이전트는 특정 역할과 목표를 가지고 있으며, 협력이나 경쟁을 통해 문제 해결에 기여합니다.
오토젠 v0.4 주요 기능:
- 비동기 이벤트 구동형 아키텍처: 에이전트가 실시간으로 상호 작용하고 정보를 주고받을 수 있게 하여 확장성과 유연성을 높임.
- 오픈 텔레메트리 지원: 에이전트 상호작용과 워크플로를 효율적으로 모니터링하고 제어 가능.
- 크로스 언어 지원: 현재 Python과 .NET 지원하며, 향후 추가 언어 지원 예정.
- 향상된 디버깅 도구 및 확장 가능한 시스템: 다양한 새로운 도구와 모듈식 구성요소로 사용자가 커스터마이징 가능한 에이전트 구축 가능.
고급 도구 및 응용 프로그램:
- 오토젠 벤치(AutoGen Bench): 에이전트 성능 측정 및 비교를 위한 벤치마크 도구.
- 오토젠 스튜디오(AutoGen Studio): 로우코드 기반 인터페이스로 신속한 프로토타이핑 가능.
- 마그네틱-원(Magentic-One): 여러 에이전트를 활용하여 다양한 작업 수행 가능.
미래 계획 및 커뮤니티 협력:
- 마이크로소프트는 에이전트 기반 AI 연구 및 응용 분야에서 지속적인 혁신을 예고하며, 커뮤니티 주도의 생태계 구축과 책임 있는 AI 개발을 지속할 계획.

오토젠 v0.4 업데이트는 프레임워크, 개발자 도구 및 애플리케이션을 포함하는 통합 AutoGen 생태계를 도입, 프레임워크의 계층적 아키텍처는 각 계층의 기능을 명확하게 정의한다. 퍼스트파티 및 써드파티 애플리케이션과 확장을 모두 지원. 출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr)

https://microsoft.github.io/autogen/0.2/

오토젠 – 깃헙

AutoGen은 멀티 에이전트 AI 애플리케이션을 위한 프레임워크로, 자율적으로 작업하거나 인간과 함께 일할 수 있는 기능을 제공합니다.

Python 3.10 이상이 필요하며, autogen-agentchat 및 autogen-ext[openai] 등의 확장이 필요합니다. 또한, AutoGen Studio 설치 후 GUI 기반으로 작동 가능.

기본적인 “Hello World” 에이전트 생성 예제와 웹 브라우징 작업을 위한 그룹 채팅 팀 생성 예제가 제공됩니다. OpenAI의 GPT-4o 모델을 사용하여 다양한 AI 에이전트 기능을 수행하는 코드 샘플이 있습니다.

AutoGen 프레임워크의 구조:

계층 구조의 프레임워크 설계로, 높은 수준의 API에서 낮은 수준의 구성 요소까지 다양한 추상화 수준에서 사용 가능.

Core API, AgentChat API, Extensions API 등의 다양한 API를 통해 다양한 에이전트 기능 및 확장을 제공합니다.

개발자 도구 및 커뮤니티 참여:

AutoGen Studio: 코드 없이 멀티 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있는 GUI 제공.

AutoGen Bench: 에이전트 성능을 평가할 수 있는 벤치마크 도구 제공.

주간 오피스 아워 및 커뮤니티와의 실시간 소통을 위한 Discord 서버 운영.

AutoGen은 AI 에이전트 개발을 위한 전반적인 생태계를 제공하며, 다양한 개발 도구와 커뮤니티 지원을 통해 개발자들이 쉽게 참여하고 기여할 수 있도록 설계되었습니다.

멀티 에이전트 워크플로우를 구축하는 데 필요한 다양한 기능과 실시간 협업을 가능하게 하는 구조가 특히 강점으로 부각됩니다.

저스틴) 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 UKF 82 스타트업 서밋에서 2025년 AI 트렌드를 발표했다고 해서, 관련 내용을 읽었습니다.

앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 UKF 82 스타트업 서밋에서 발표한 2025년 AI 트렌드

AI 애플리케이션에 집중해야 하며, ‘에이전트 오케스트레이션’이라는 새로운 기술적 층이 중요하다는 점을 강조합니다.

AI 애플리케이션에 대한 집중:
- 반도체, 클라우드, 파운데이션 모델에서 벗어나 실제 AI 애플리케이션에 집중해야 한다고 제안합니다. 이는 발전소에서 만들어진 전기를 활용한 비즈니스가 더 커졌다는 점과 유사하다고 설명합니다.
AI 스택과 에이전트 오케스트레이션:
- 앤드류 응 교수는 AI 스택에 ‘에이전트 오케스트레이션’이라는 새로운 층이 추가되었다고 강조하며, 이는 여러 AI 에이전트 혹은 에이전트 워크플로우를 효과적으로 조율하는 작업의 중요성을 나타냅니다.
비용 및 시간 절약:
- AI 애플리케이션 개발 시 비용과 시간을 절감하고자 하는 니즈가 크다고 언급하며, 에이전트 오케스트레이션 도구와 작업 프로세스 혁신을 통해 프로토타입 작업이 크게 개선될 것이라고 예측합니다.
2025년 중요 AI 트렌드 재확인:
- 이러한 트렌드가 실리콘밸리에서 지속적으로 논의되어 왔으며, 앤드류 응 교수가 이를 재확인한 것이 중요하다고 평가됩니다.
AI 분야 비즈니스 기회:
- AI 애플리케이션 개발 및 AI 분야에서 비즈니스 기회를 찾는 분들에게 유용한 내용임을 강조합니다. 응 교수는 AI 펀드를 통해 현장과 산업적 관점을 반영한 인사이트를 제공합니다.