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에이전트 프레임워크

Haystack

검색·질의응답 파이프라인을 구성 요소 조합으로 짜는 프레임워크

deepset·PythonApache-2.0직접 호스팅관리형 제공

지표

GitHub API 에서 직접 읽은 값입니다

GitHub 별26,745
라이선스Apache-2.0저장소 공개
주 언어Python2019-11-14 공개
마지막 커밋2026-10-15확인 2026-10-15

별 수 추이는 기록이 쌓인 뒤에 보여 줍니다 — 과거 값은 소급해 만들 수 없습니다.

무엇을 하는 도구인가

Haystack은 검색·질의응답·RAG 시스템을 만들 때 필요한 단계들—문서 색인, 검색/재순위, 프롬프트 구성, LLM 호출, 응답 생성—을 직접 이어 붙이는 대신 미리 정의된 구성 요소를 그래프 형태의 파이프라인으로 연결해 구성하게 해 주는 프레임워크입니다. 각 단계는 검색기, 리더, 생성기 같은 독립된 컴포넌트로 존재하고, 이를 노드로 삼아 데이터가 흐르는 순서와 분기를 명시적으로 설계합니다. 벡터 저장소나 임베딩 모델, LLM 제공자를 교체하더라도 파이프라인 구조 자체는 유지할 수 있도록 컴포넌트와 연결을 분리해 둔 점이 특징입니다. CrewAI나 AutoGen처럼 에이전트가 스스로 계획을 세우고 다음 행동을 동적으로 정하는 자율 루프 중심 설계보다는, 검색·QA 도메인에 맞춰 단계와 흐름을 미리 그려두는 파이프라인 중심 설계에 가깝습니다.

이럴 때 고른다

  • 검색·재순위·생성 등 단계가 분명한 RAG 파이프라인을 구성 요소 조합으로 설계할 때
  • 벡터 저장소나 임베딩 모델, LLM 제공자를 바꿔도 파이프라인 구조를 그대로 유지하고 싶을 때
  • 파이프라인의 각 단계를 명시적인 그래프로 관리하고 디버깅하고 싶을 때
  • 자체 호스팅 환경에서 운영되는 검색·QA 서비스를 구축할 때

어디까지만 하나

  • 파이프라인 그래프 중심 설계라 자유형 자율 에이전트 루프나 다중 에이전트 협업을 짜려면 다른 프레임워크보다 추가 작업이 필요할 수 있음
  • 컴포넌트와 파이프라인 연결 방식을 익히는 데 별도의 학습 곡선이 있음
  • 문서 저장소, 임베딩 모델 등 외부 인프라 구축과 운영은 별도로 책임져야 함
  • 직접 호스팅을 선택하면 배포, 스케일링, 운영 부담은 사용자가 감당해야 함

에이전트 프레임워크 층은 무엇을 푸나

모델 호출을 여러 단계로 엮고, 도구를 쥐여 주고, 상태를 들고 간다

언제 필요해지나 — 한 번의 호출로 끝나지 않는 일을 코드로 짤 때

같은 층의 다른 도구

층이 같다는 것은 푸는 문제가 같다는 뜻입니다 — 비교가 되는 자리입니다

도구하는 일별라이선스
Haystack 보는 중검색·질의응답 파이프라인을 구성 요소 조합으로 짜는 프레임워크26,745Apache-2.0
LangChain모델·도구·데이터 연결을 공통 인터페이스로 묶는 프레임워크147,847MIT
AutoGen에이전트 간 대화로 작업을 풀어 가는 다중 에이전트 프레임워크61,414CC-BY-4.0
CrewAI역할을 나눈 여러 에이전트가 협업하도록 구성하는 프레임워크59,718MIT
LlamaIndex문서를 읽어 색인하고 질문에 맞는 조각을 찾아 넣는 데 초점을 둔 프레임워크52,502MIT
LangGraph에이전트의 단계를 그래프로 정의해 분기·되돌림·사람 개입을 넣는다43,299MIT
Agno메모리·지식·도구를 갖춘 에이전트를 가볍게 구성하는 프레임워크42,739Apache-2.0

관련 용어

용어집 →
프롬프트
AI 모델에게 원하는 작업을 지시하기 위해 입력하는 텍스트를 말한다.
임베딩
텍스트, 이미지 같은 데이터를 의미적으로 비슷할수록 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이도록 고정된 길이의 숫자 벡터로 변환한 것을 말한다.

지표는 GitHub API 실측값입니다. 설명은 이 사이트가 작성했으며 공식 문서를 대체하지 않습니다 — 도입 전에 원문을 확인하세요.

공식 사이트 →GitHub (deepset-ai/haystack) →