AG2
AG2(이전의 AutoGen)는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 및 A2A(에이전트 간)와 같은 표준화된 프로토콜을 지원하면서 여러 AI 에이전트를 구축하고 오케스트레이션하여 복잡한 작업에서 협업할 수 있도록 하는 오픈 소스 프로그래밍 프레임워크입니다.
https://mcp.ag2.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Aug 28, 2025
AG2이란?
AG2는 에이전트 AI 애플리케이션의 개발 및 연구를 간소화하는 데 중점을 둔 AutoGen에서 진화한 커뮤니티 기반 프레임워크입니다. 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력할 수 있는 AI 에이전트를 생성하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 프레임워크는 다양한 조직의 자원봉사자가 유지 관리하며 AI 에이전트 개발을 보다 접근하기 쉽고 효율적으로 만들도록 설계되었습니다. AG2는 여러 AI 모델과의 통합을 지원하고 인간 참여 운영을 위한 기본 제공 기능을 제공하므로 연구 및 프로덕션 환경 모두에 적합합니다.
AG2의 주요 기능
AG2(이전 AutoGen)는 에이전트 AI의 개발 및 연구를 간소화하는 포괄적인 멀티 에이전트 대화 프레임워크입니다. 여러 AI 에이전트가 협업하고, 다양한 대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하고, 도구를 활용하며, 자율 및 인간 참여 워크플로를 모두 지원할 수 있습니다. 이 프레임워크는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜), A2A(에이전트 간), AG-UI를 포함한 여러 프로토콜과 통합되어 다양한 시나리오에서 표준화된 통신을 제공합니다.
멀티 에이전트 협업: 표준화된 통신 프로토콜을 통해 여러 AI 에이전트가 원활하게 협력하여 조정된 노력을 통해 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다.
프로토콜 통합: 에이전트, 도구 및 인간 사용자 간의 표준화된 상호 작용을 위해 여러 통신 프로토콜(MCP, A2A, AG-UI)을 지원합니다.
도구 통합 프레임워크: MCP 통합을 통해 광범위한 도구 지원을 제공하여 에이전트가 다양한 외부 서비스 및 API에 액세스하고 활용할 수 있도록 합니다.
유연한 배포 옵션: 기본적으로 최소한의 종속성을 가진 여러 배포 옵션과 선택적 설치를 통해 사용할 수 있는 추가 기능을 제공합니다.
AG2의 사용 사례
고객 지원 자동화: 에이전트는 MCP를 통해 고객 기록에 액세스하고, A2A를 통해 기술 지원 에이전트와 협업하고, AG-UI를 통해 실시간으로 사용자를 업데이트할 수 있습니다.
엔터프라이즈 데이터 처리: 특수 에이전트는 엔터프라이즈 시스템에 저장된 구조화되고 비구조화된 데이터에 대해 RAG(검색 증강 생성)를 수행할 수 있습니다.
API 통합 서비스: AI 에이전트가 다양한 서비스 및 API와 상호 작용할 수 있도록 OpenAPI 사양을 프로덕션 환경에 바로 사용할 수 있는 MCP 서버로 변환합니다.
장점
표준화된 통신을 위한 광범위한 프로토콜 지원
최소한의 핵심 종속성을 가진 유연하고 모듈식 아키텍처
다양한 도구 및 서비스와의 강력한 통합 기능
단점
특정 Python 버전 제약 조건이 필요합니다(>=3.10, <3.14).
추가 종속성이 필요한 고급 기능에 대한 복잡한 설정
AG2 사용 방법
AG2 설치: pip를 사용하여 AG2를 설치합니다. pip install google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk,langchain,ag2,llama_index]>=1.88.0
프로젝트 구성 설정: A2A 프로토콜 및 MCP 지원을 위해 ag2[mcp, openai]를 포함하여 필요한 종속성이 있는 프로젝트 구성 파일을 만듭니다.
AG2 에이전트 생성: AG2Agent 템플릿 클래스를 사용하여 특수 에이전트를 개발합니다. llm_config 매개변수를 통해 적절한 LLM 설정 및 도구로 에이전트를 구성합니다.
MCP 통합 구성: stdio 클라이언트를 통해 MCP 서버에 연결하고 에이전트가 사용할 MCP 도구를 등록합니다. MCP 서버는 mcp.ag2.ai를 사용하여 생성하거나 수동으로 배포할 수 있습니다.
인간 감독 설정: UserProxyAgent 클래스에서 human_input_mode 매개변수를 사용하여 인간 참여 기능을 구성하여 인간 입력이 요청되는 시기를 제어합니다.
에이전트 통신 구현: A2A 프로토콜 어댑터(AG2AgentExecutor)를 사용하여 작업 실행을 처리하고 여러 에이전트 간의 통신을 활성화합니다.
도구 및 리소스 추가: MCP 도구 및 리소스를 특정 기능을 활성화하기 위해 AG2 에이전트에 등록할 수 있는 툴킷으로 래핑합니다.
배포 및 테스트: mcp_server/main.py를 사용하여 MCP 서버를 시작하고 테스트 프레임워크를 사용하여 에이전트 상호 작용을 프로그래밍 방식으로 테스트합니다.
모니터링 및 관리: 실시간 상태 업데이트 및 스트리밍 기능을 사용하여 에이전트 활동 및 작업 실행을 모니터링합니다.
AG2 자주 묻는 질문
AG2는 프로덕션 준비가 완료된 AI 에이전트를 구축하고 AI 네이티브 조직을 지원하는 플랫폼입니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 빌더와 같은 도구를 제공하여 OpenAPI 사양을 프로덕션 준비가 완료된 서버로 변환합니다.
AG2 비디오
AG2와(과) 유사한 최신 AI 도구
Hapticlabs
Hapticlabs는 디자이너, 개발자 및 연구자가 코딩 없이 장치 간 몰입형 촉각 상호작용을 쉽게 설계, 프로토타입 및 배포할 수 있도록 하는 코드 없는 툴킷입니다
Deployo.ai
Deployo.ai는 내장된 윤리적 AI 프레임워크와 크로스 클라우드 호환성을 통해 원활한 모델 배포, 모니터링 및 확장을 가능하게 하는 포괄적인 AI 배포 플랫폼입니다.
CloudSoul
CloudSoul은 사용자가 자연어 대화를 통해 클라우드 인프라를 즉시 배포하고 관리할 수 있도록 하는 AI 기반 SaaS 플랫폼으로, AWS 리소스 관리의 접근성과 효율성을 높입니다.
Devozy.ai
Devozy.ai는 Agile 프로젝트 관리, DevSecOps, 멀티 클라우드 인프라 관리 및 IT 서비스 관리를 통합하여 소프트웨어 배포를 가속화하는 AI 기반 개발자 셀프 서비스 플랫폼입니다.
AG2와(과) 유사한 인기 AI 도구
A2A Protocol
A2A(Agent2Agent) 프로토콜은 Google에서 개발한 개방형 상호 운용성 프로토콜로, 기본 아키텍처에 관계없이 서로 다른 프레임워크와 공급업체의 AI 에이전트 간의 원활한 통신 및 협업을 가능하게 합니다.
VoltOps
VoltOps는 프레임워크에 구애받지 않는 LLM 관찰 가능성 플랫폼으로, 모든 기술 스택에서 AI 에이전트를 위한 실시간 시각적 모니터링, 디버깅 및 최적화 도구를 제공합니다.
HPE GreenLake AI/ML
HPE 대형 언어 모델을 위한 GreenLake는 거의 100% 재생 가능 에너지가 지원하는 지속 가능한 슈퍼컴퓨팅 인프라를 사용하여 기업이 대규모 AI 모델을 비공식적으로 훈련, 조정 및 배포할 수 있는 온디맨드 다중 테넌트 클라우드 서비스입니다.
RunPod
RunPod는 AI를 위해 구축된 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 머신 러닝 모델을 개발, 훈련 및 확장하기 위한 비용 효율적인 GPU 서비스를 제공합니다.