CrewAI vs AutoGen
둘 다 에이전트 팀을 만들지만, 하나는 역할·작업으로, 하나는 대화로 사고합니다. 어느 쪽이 맞을까요?
CrewAI와 AutoGen은 둘 다 멀티 에이전트 프레임워크지만 협업을 다르게 그립니다. CrewAI는 역할·작업으로, Microsoft의 AutoGen은 에이전트들이 서로 메시지를 주고받아 답에 이르는 대화로 구성합니다.
사고 모델
CrewAI에서는 역할을 부여합니다. 이 에이전트는 리서처, 저 에이전트는 작가. 작업을 정의하면 크루가 처리합니다. AutoGen에서는 대화하는 에이전트를 두고, 주고받는 과정에서 작업이 나옵니다. AutoGen의 대화 모델은 열린 탐색형 문제에 강하고, CrewAI의 역할 모델은 정해진 산출물이 있는 구조적 워크플로우에 명확합니다.
성숙도와 안정성
AutoGen은 2026년 이벤트 기반 코어로 1.0 정식 출시에 도달했습니다. 탄탄한 기반이지만 재작성으로 옛 튜토리얼이 현재 API와 안 맞으니 작성 날짜를 확인하세요. CrewAI는 API가 더 안정적이고 흔한 업무 워크플로우용 문서·템플릿 투자가 많습니다.
언어 지원
CrewAI는 Python 전용입니다. AutoGen은 한 팀이 Python·.NET을 지원해 스택 일부가 C#이면 유리합니다. 순수 Python이면 둘 다 괜찮고, .NET이 필요하면 AutoGen이 앞섭니다.
적합한 경우
연구형 문제·에이전트 대화·.NET 환경이면 AutoGen, 역할이 분명한 구조적 워크플로우에서 문서 잘 갖춰진 크루를 빠르게 원하면 CrewAI입니다. 둘 다 사람 개입·도구 사용을 지원하므로, 문제가 대화처럼 느껴지는지 배정된 업무 묶음처럼 느껴지는지가 보통 결정 요인입니다.