AutoAgent 소개
AutoAgent는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 완전 자동화(fully-automated) 에이전트 프레임워크로, 사용자가 별도의 코드를 작성하지 않고도 자연어만으로 에이전트를 만들고 배포할 수 있도록 설계된 프로젝트입니다. 최근의 LLM 기반 프레임워크들은 다양한 시도를 보여주고 있지만, 여전히 개발자가 직접 워크플로우를 설계하거나 코드를 작성해야 하는 경우가 많습니다. AutoAgent는 이러한 과정을 최소화하고, 자연어 입력만으로 툴, 에이전트, 워크플로우를 생성할 수 있는 점에서 차별성을 가지고 있습니다.
AutoAgent 프로젝트는 2025년 2월 MetaChain이라는 이름으로 처음 공개되었으며, 이후 v0.2.0에서 AutoAgent라는 이름으로 리브랜딩되었습니다. 단순한 오픈소스 프로젝트를 넘어, GAIA 벤치마크에서 OpenAI Deep Research와 견줄 수 있는 성능을 보이면서도 훨씬 저렴한 비용으로 사용할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. 특히 자체 관리형 벡터 데이터베이스를 포함한 Agentic-RAG 기능은 LangChain과 같은 기존 프레임워크보다 뛰어난 성능을 보여줍니다.
AutoAgent의 가장 큰 장점은 다양한 LLM(예: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Huggingface 등)을 유연하게 지원한다는 점입니다. 사용자는 CLI 모드를 통해 간단히 환경을 실행할 수 있으며, 추후 웹 기반 GUI 인터페이스도 개발 중입니다. 연구 목적으로 활용할 수도 있고, 개인 맞춤형 AI 어시스턴트를 구축하는 데에도 적합합니다.
LangChain, AutoGen, OpenHands 등 기존의 에이전트 프레임워크는 강력한 기능을 제공하지만, 대부분 코드 작성이나 명시적인 워크플로우 정의를 필요로 합니다. 반면 AutoAgent는 다음과 같은 차별점을 보입니다:
- 제로코드 에이전트 생성: 자연어만으로 에이전트와 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
- 네이티브 벡터 DB 포함: LangChain처럼 외부 벡터 DB를 따로 연동할 필요 없이 자체 관리형 데이터베이스를 내장합니다.
- 다양한 LLM 지원: OpenAI의 o3 모델 대신 Claude 3.5 등으로도 Deep Research 수준의 성능을 구현할 수 있습니다.
- 경량성과 유연성: 무겁지 않으면서도 확장 가능하며, 개인화된 AI 어시스턴트 구축에 최적화되어 있습니다.
즉, LangChain이 프레임워크 중심이라면, AutoAgent는 **“코드 없는 AI 에이전트 제작 툴킷”**에 가깝습니다.
AutoAgent의 주요 특징
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User Mode (Deep Research 대체): AutoAgent의 기본 모드인 user mode는 다중 에이전트 시스템을 제공합니다. 이 모드는 OpenAI의 Deep Research와 거의 동일한 기능을 가지며, GAIA 벤치마크에서 유사한 성능을 보여줍니다. 특히 Claude 3.5와 같은 모델을 활용하면서도, 유료 구독($200/월) 없이 누구나 사용할 수 있는 점이 장점입니다.
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Agent Editor: agent editor 모드에서는 자연어 대화만으로 새로운 에이전트를 생성할 수 있습니다. 사용자가 원하는 요구사항을 입력하면, 시스템이 자동으로 에이전트 프로파일을 생성하고 필요한 툴을 구성하여 결과를 제공합니다. 코드 작성 경험이 전혀 없는 사용자도 맞춤형 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
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Workflow Editor: workflow editor는 보다 복잡한 시나리오를 다루기 위한 기능으로, 여러 에이전트의 워크플로우를 자연어로 설계할 수 있습니다. 현재는 툴 생성 기능은 지원하지 않지만, 대규모 멀티에이전트 협업 구조를 손쉽게 정의할 수 있습니다.
AutoAgent 설치 및 실행
AutoAgent는 Python 환경뿐만 아니라 Docker를 통해 쉽게 실행할 수 있습니다. CLI 인터페이스는 직관적이며, auto main 명령어 하나로 전체 기능을 실행할 수 있습니다. 다양한 LLM API 키를 설정해 원하는 모델(OpenAI GPT, Claude, Gemini, Huggingface 등)을 선택적으로 사용할 수 있습니다.
git clone https://github.com/HKUDS/AutoAgent.git
cd AutoAgent
pip install -e .
API 키는 .env.template 파일을 참고하여 .env 파일에 등록하면 됩니다.
AutoAgent 벤치마크 및 평가
- GAIA Benchmark: AutoAgent는 Deep Research에 근접한 성능을 보여줍니다.
- Agentic-RAG: 멀티 홉 질의 응답에서도 강력한 결과를 제공합니다.
연구자들은 AutoAgent를 활용해 논문에서 제시된 결과를 재현할 수 있으며, SWE-Bench, WebArena 등 추가 벤치마크도 지원 예정입니다.
라이선스
AutoAgent 프로젝트는 MIT License으로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에도 제약이 없으며, 자유롭게 확장 및 배포할 수 있습니다.
AutoAgent 공식 홈페이지
AutoAgent 논문: A Fully-Automated and Zero-Code Framework for LLM Agents
AutoAgent 프로젝트 GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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