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AI 프레임워크 선택 가이드
AI Framework Selection Guide
AI 개발 프레임워크를 어떤 기준으로 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택하는가에 대한 의사결정 가이드다. 프레임워크 선택은 기술적 우열이 아니라 문맥에 대한 판단이다.
- •5가지 판단 축: 언어/스택, 프로바이더 전략, 문제 복잡도, 팀 규모, 시간 제약
- •"프레임워크 없음"도 정답 — 단일 프로바이더·커스텀 워크플로우에서는 바닐라 SDK가 최적
- •MCP 보편화로 도구 통합은 더 이상 프레임워크 차별화 요인이 아님
- •프레임워크 전환 비용은 생각보다 낮다 — 핵심 로직 70~80% 재사용 가능
- •2026년 3분할 구도: LangGraph(복잡성 제어), CrewAI(빠른 프로토타이핑), Pydantic AI(타입 안전)