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Human-Machine Interaction Technology (HIT)

A Comparative Study of Modern AI Frameworks Based on Architecture, Integration, and Scalability

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 14 Number 4 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.158-167
  • 저자
    Seok-Hyang Cho, Yo-Seob Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A481186

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) has accelerated the creation of advanced AI agent frameworks capable of automating complex tasks across multiple domains. However, the diversity of available frameworks presents significant challenges for developers in selecting appropriate platforms for their specific needs. We designed this study to provide a systematic comparative analysis of five major AI agent frameworks— LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenDevin, and SuperAGI—to guide framework selection and identify key characteristics distinguishing each platform. We evaluate these frameworks based on multiple criteria, including architectural design, integration capabilities, developer experience, and scalability. Our methodology combines analysis of official documentation, hands-on experimentation, and assessment of community feedback to provide comprehensive insights. The analysis identifies significant trade-offs between flexibility and simplicity, with each framework demonstrating distinct strengths in particular application contexts. LangChain offers maximum flexibility for custom implementations, AutoGen simplifies multi-agent coordination, CrewAI provides intuitive team-based orchestration, OpenDevin specializes in software development automation, and SuperAGI delivers comprehensive platform capabilities. We present practical guidance for developers and researchers seeking suitable frameworks for their projects and highlight emerging trends toward standardization in the AI agent ecosystem, contributing to more informed decision-making in framework adoption.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Overview of AI Agent Frameworks
2.1 Definition and Core Components of AI Agents
2.2 Evolution of AI Agent Frameworks
3. Comparative Analysis of AI Agent Frameworks
3.1 Architectural Design
3.2 Integration and Tool Support
3.3 Usability and Developer Experience
3.4 Scalability and Resource Management
4. Comprehensive Perspectives on AI Agent Frameworks
5. Conclusion
References

키워드

AI agent frameworks large language models multi-agent systems agent orchestration software automation LLM applications

저자

  • Seok-Hyang Cho [ Professor, Dept. of Information & Communication, Pyeongtaek University ]
  • Yo-Seob Lee [ Professor, Dept. of Smart Contents, Pyeongtaek University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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