Microsoft Agent Framework, 왜 이 프레임워크가 나왔을까?

2025년 10월, Microsoft가 Microsoft Agent Framework를 공개했어. 이건 새로운 프레임워크 하나가 추가된 정도가 아니라, 그동안 따로 놀던 AutoGen과 Semantic Kernel을 하나의 체계로 통합한 결과물이야.

Agentic AI가 실험 단계를 넘어서 실제 비즈니스와 엔터프라이즈 시스템으로 들어오면서, 이제 프레임워크는 단순히 모델을 잘 부르는 도구가 아니라 설계·운영·확장까지 책임지는 구조가 필요해졌어. Microsoft Agent Framework는 그 요구에 대한 답이라고 보면 돼.

 

왜 기존 프레임워크로는 부족했을까

에이전트 기반 시스템을 만들어본 사람들은 다 비슷한 고민을 했을 거야.

LangChain은 LLM과 도구 연결은 강하지만, 멀티 에이전트 협업 구조를 만들면 복잡도가 급격히 올라가.

Semantic Kernel은 AI 기능을 코드에 깔끔하게 붙이기엔 좋지만, 에이전트 오케스트레이션에는 한계가 있어.

AutoGen은 에이전트 간 대화와 협업에는 강하지만, 엔터프라이즈 환경에서 중요한 모니터링이나 관찰성이 부족해.
결국 제대로 된 에이전트 시스템을 만들려면 이걸 다 섞어서 써야 했고, 구조도 제각각이었지.

Microsoft는 여기서 아예 결론을 냈어.
처음부터 통합하자. 그리고 운영까지 고려하자.

 

Microsoft Agent Framework의 핵심 방향

이 프레임워크의 핵심은 명확해.

• 멀티 에이전트를 기본 전제로 둔다
• 그래프 기반 워크플로우로 복잡도를 관리한다
• 코드 우선 방식으로 프로덕션 환경을 바로 겨냥한다
• 운영과 관찰성을 처음부터 포함한다

그래서 다음 같은 구성들이 기본으로 들어가 있어.

• AutoGen + Semantic Kernel 통합
• 그래프 기반 워크플로우 DSL
• Python과 C#/.NET 동시 지원
• DevUI와 OpenTelemetry 기반 관측성
• MCP(Model Context Protocol) 네이티브 지원

이 조합의 결과는 단순한 편의성 향상이 아니라, 에이전트 중심 아키텍처로의 패러다임 전환이야.

 

에이전트는 어떻게 정의되는가

Microsoft Agent Framework에서 에이전트는 세 가지로 구성돼.

LLM은 판단과 의사결정을 담당하는 뇌 역할이야.
도구는 실제 행동을 수행하는 손발이고, API 호출부터 DB 조회, MCP 도구까지 포함돼.
상태는 이전 대화와 작업 결과를 기억하는 장기 기억이야.

에이전트는 요청을 받으면 판단하고, 도구를 호출하고, 결과를 상태로 남기고, 그걸 다음 작업에 다시 활용하는 구조로 움직여.

 

그래프 기반 워크플로우가 중요한 이유

이 프레임워크의 워크플로우는 전부 그래프 기반이야. 노드는 에이전트나 함수고, 엣지는 데이터 흐름이야.

이 방식의 장점은 명확해.

• 에이전트를 모듈처럼 분리할 수 있고
• 같은 에이전트를 여러 흐름에서 재사용할 수 있고
• 복잡한 비즈니스 로직을 구조적으로 표현할 수 있고
• 타입 안정성으로 런타임 오류를 줄일 수 있어

특히 멀티 에이전트가 엮이기 시작하면, 이 그래프 구조가 없으면 유지보수가 거의 불가능해져.

 

기본으로 제공되는 멀티 에이전트 패턴

Microsoft Agent Framework는 자주 쓰이는 협업 패턴을 기본으로 제공해.

순차 실행은 A에서 B, B에서 C로 단계적으로 처리하는 구조야. 병렬 실행은 여러 에이전트가 동시에 작업하는 구조고. 핸드오프는 한 에이전트가 다른 에이전트에게 책임을 넘기는 방식이야. 매지닉 패턴은 상황에 맞게 에이전트가 다른 에이전트를 동적으로 선택해. 이걸 조합해서 실제 서비스 구조를 만들 수 있어.

 

다른 도구들과 뭐가 다를까

Flowise나 Dify랑 비교하면 차이가 더 잘 보여.

Flowise는 빠른 프로토타입에 강해. 데모 만들기 좋지만, 복잡한 멀티 에이전트나 대규모 운영에는 한계가 있어.
Dify는 올인원 플랫폼이야. 빠르게 서비스 만들고 운영까지 가져가기엔 좋지만, 깊은 커스터마이징에는 제약이 있어.

Microsoft Agent Framework는 포지션이 완전히 달라.
엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템을 코드로 설계하고 운영하는 프레임워크야.

 

실전에서의 구현 흐름

실제로는 이런 순서로 가. 

에이전트 역할을 먼저 정의하고 필요한 도구를 연결하고 컨텍스트와 상태 저장 방식을 정하고 그래프 형태로 워크플로우를 구성하고 배포와 모니터링까지 연결해.

예를 들어 고객 지원 시스템이라면,
요청 분류 에이전트 → 도메인별 처리 에이전트 → 검증 에이전트 → 응답 생성 에이전트 같은 구조가 자연스럽게 나온다.

 

도입 시 현실적인 장점과 단점

이 프레임워크의 진짜 강점은 기능보다 태도야.

• 개발부터 배포, 운영까지 같은 개념으로 가져간다
• Python과 C#에서 동일한 사고방식을 유지한다
• 에이전트 간 통신과 도구 연결을 표준화한다
• 처음부터 관측성을 기본값으로 둔다

반대로 단점도 분명해.

• 그래프 기반 사고에 익숙해져야 하고 학습 곡선이 있고 생태계는 아직 성장 중이야

 

앞으로 이 프레임워크가 가는 방향

Microsoft가 그리고 있는 그림은 꽤 명확해.

단일 에이전트는 끝이고, 멀티 에이전트가 기본이 되는 세상. 도구 연결은 MCP 같은 개방형 표준으로 통합.
Microsoft Agent Framework는 이렇게 정의할 수 있어.

에이전트 시대에 멀티 에이전트를 설계부터 운영까지 책임지기 위한 엔터프라이즈급 통합 프레임워크.

AI 앱을 빨리 만드는 도구를 찾는다면 다른 선택지가 많아.
하지만 에이전트 기반 시스템을 아키텍처 레벨에서 제대로 만들고 싶다면, 이 프레임워크는 충분히 고민해볼 가치가 있어.