Autogen vs Strands: 왜 나는 모든 곳에서 Agents를 강제하는 것을 멈췄는가
Source: Dev.to
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Introduction
저는 옵션을 일찍 버리는 것을 항상 선호했습니다—혹은 최소한 아주 적게 유지하는 것을 말이죠. 엔지니어링에서는 선택지가 많다고 해서 더 나은 결정을 내릴 수 있는 것은 아니며, 대부분은 잡음만 늘어날 뿐입니다.
몇 달 전, 개인적인 실험을 진행하던 중 Autogen을 접하게 되었습니다. 저는 생산 환경에 바로 적용하려는 것이 아니라, 에이전트 기반 추론이 얼마나 멀리 갈 수 있는지, 제가 모든 결정을 직접 코딩하지 않아도 되는지를 이해하고 싶었습니다.
Autogen은 흥미로웠습니다.
- 에이전트들이 서로 대화한다
- 자신의 답변을 다시 검토한다
- 토론하고, 다듬고, 기억한다
인간이 실제로 복잡하고 개방형 문제를 해결하는 방식과 더 가깝게 느껴졌습니다. 추론이 많이 필요한 작업에서는 아주 잘 작동했습니다.
그 성공에 힘입어 저는 고전적인 실수를 저질렀습니다: Autogen을 모든 곳에 사용하려고 했던 것이죠.
구조화되고 예측 가능한 문제, 즉 일관성, 재현성, 명확한 출력이 필요한 문제를 에이전트로 해결하려고 시도했습니다. 프롬프트를 다듬고, 제약을 추가하고, 가드레일을 도입했습니다. 때로는 성공했지만, 때로는 실패했습니다.
그리고 그 일관성 없는 결과가 바로 문제였습니다.
제가 실패한 이유는 Autogen이 신뢰할 수 없어서가 아니라, 잘못된 추상화를 문제에 강제로 적용했기 때문이었습니다.
저는 훨씬 더 지루하고 훨씬 더 신뢰할 수 있는 것이 필요했습니다. 구조화된 데이터, 알려진 단계, 매번 동일하게 보여야 하는 출력—토론도, 재시도도, “다시 생각하기”도 필요 없고, 깔끔하고 결정적인 실행만 있으면 되는 상황이었습니다. 그때 저는 Strands를 발견했습니다.
Strands는 영리해 보이기보다는 차분했습니다. 자율성도, 놀라움도 없고, 단순히 명확히 정의된 의미 단계가 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 이동시켰습니다. 두 프레임워크의 차이가 눈에 띄게 드러났습니다.
그때 깨달음이 왔습니다
Autogen과 Strands는 대안이 아닙니다.
완전히 다른 질문에 대한 답변일 뿐입니다.
이 글은 문서가 아니라 실제 사용 경험을 바탕으로, 하나는 실패하고 다른 하나를 문제에 맞게 선택한 사례를 통해 그 경계를 명확히 그리려는 시도입니다.
두 가지 도구, 두 가지 매우 다른 사고 모델
Autogen과 Strands는 종종 “AI 프레임워크”라는 범주에 함께 묶이지만, 근본적으로 다른 문제를 해결합니다. 기능을 보던 눈을 문제 형태를 보는 눈으로 바꾸자 차이가 명확해졌습니다.
Autogen: 시스템이 생각해야 할 때
Autogen은 서로 소통하는 LLM 에이전트를 중심으로 설계되었습니다. 각 에이전트는 다음을 가집니다:
- 역할
- 시스템 프롬프트
- 선택적인 도구
- 대화 메모리
실행 흐름은 비선형입니다. 에이전트는 다음을 할 수 있습니다:
- 후속 질문을 하다
- 서로에게 이의를 제기하다
- 답변을 수정하다
- 언제 작업을 마칠지 결정하다
우리는 해결 방법을 정의하지 않고, 누가 참여하는지를 정의합니다. 해결 경로가 알려지지 않은 경우 Autogen이 빛을 발합니다.
Autogen을 사용할 상황:
- 문제의 범위가 개방형일 때
- 품질이 주관적일 때
- 반복이 필요할 때
- 일관성보다 추론이 더 중요할 때
예시
- 코드 리뷰 및 리팩토링
- 디자인 비평
- 로직 디버깅
- 다단계 의사결정
Autogen은 그 자체가 강력하기 때문에 강력하게 느껴지지만, 그 힘은 예측 불가능성을 동반합니다.
Strands: 시스템이 처리해야 할 때
Strands는 시맨틱 워크플로우를 중심으로 설계되었습니다. 우리는 다음을 정의합니다:
- 노드(단계)
- 입력 및 출력
- 실행 순서(선형 또는 DAG)
각 노드는 특정 작업을 수행합니다. 자율성, 토론, 자기 반성은 없습니다.
Strands는 단계가 이미 알려져 있을 때 빛을 발합니다.
Strands를 사용할 상황:
- 프로세스가 반복 가능할 때
- 출력이 일관되어야 할 때
- 디버깅이 중요할 때
- 비용 예측 가능성이 중요할 때
예시
- 문서 수집
- 요약 파이프라인
- 분류 워크플로우
- 구조화된 데이터 추출
Strands는 영리해 보이지 않으며, 바로 그 점이 잘 작동하는 이유입니다.
Autogen은 생각에 최적화됩니다.
Strands는 신뢰성에 최적화됩니다.
하나를 다른 것으로 대체하려 하면 문제가 발생합니다.
간단한 예시
작업: 기술 문서 개선
Autogen 사용
- Agent 1 검토
- Agent 2 재작성
- Agent 3 비평
만족할 때까지 반복.
품질이 주관적이기 때문에 작동합니다.
Strands 사용
- 텍스트 추출
- 요약
- 분류
- 저장
단계가 절대 변하지 않기 때문에 작동합니다. 동일한 작업 카테고리이지만 필요가 매우 다릅니다.
내가 틀린 점
- 결정론적 파이프라인
- 배치 처리
- 반복 가능한 변환
그 결과:
- 일관성 없는 출력
- 디버깅 어려움
- 비용 상승
- 취약한 동작
에이전트를 적절하지 않은 곳에 강제로 사용하지 않게 되자, 모든 것이 더 간단해졌다.
지금 내가 사용하는 정신적 지름길
- 인간이 생각한다면 → Autogen
- 인간이 단계별로 따라한다면 → Strands
이 한 가지 규칙 덕분에 많은 시간을 절약할 수 있었습니다.
하이브리드 패턴
실제로, 최고의 시스템은 두 가지를 모두 사용합니다:
- Reasoning flex (Autogen)은 창의성이나 개방형 문제 해결이 필요한 워크플로우의 부분을 담당합니다.
- Deterministic pipelines (Strands)는 반복 가능하고 비용 예측이 가능한 처리가 필요한 부분을 담당합니다.
이를 결합하면 두 세계의 장점을 모두 얻을 수 있습니다: 필요한 곳에서는 창의적인 지능을, 중요한 곳에서는 확고한 신뢰성을.
최종 생각
나는 Autogen 사용을 멈추지 않았다.
그것을 강요하는 것을 멈췄다.
Autogen과 Strands는 경쟁 관계가 아니다. 서로 다른 질문에 대한 답이다.
Autogen은 두뇌다
Strands는 척추다
좋은 AI 엔지니어링은 가장 똑똑한 도구를 어디에나 사용하는 것이 아니라, 문제의 형태에 맞는 올바른 도구를 선택하는 것이다.
Mahak :)