추측이 아닌 측정
Agent 생성 Go benchmark를 포함하며 Performance 페이지에 명령, 환경, 범위와 한계를 기록합니다.
HNOGo 네이티브 멀티 에이전트 프레임워크
검증되지 않은 추정이 아니라 명시적이고 재현 가능한 증거로 설명하는 Go 구현.
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프레임워크 간 benchmark 스냅샷
이는 통제된 로컬 benchmark이며 운영 환경이나 LLM benchmark가 아닙니다.
| 작업 | HNO 평균 | Agno 평균 | HNO 중앙값 | Agno 중앙값 |
|---|---|---|---|---|
| Agent 생성 | 255.8 ns/op | 7,105.5 ns/op | 252.4 | 6,869.1 |
| Agent 생성(도구 1개) | 298.4 ns/op | 6,603.7 ns/op | 296.8 | 6,394.4 |
| 새 Agent + 로컬 dummy run | 6,431.0 ns/op | 187,208.6 ns/op | 6,528.0 | 180,537.0 |
환경은 Windows amd64, 12th Gen Intel Core i5-12400F, Go 1.26.4, Python 3.11.15, agno==2.8.6, langgraph==1.2.10입니다. Python 20회, Go 10회 benchmark를 실행했고 모두 고정된 로컬 dummy 응답을 사용합니다. 구성 작업의 Agno/HNO 평균 비는 27.8배와 22.1배, fresh run은 29.1배였습니다. 이 비율은 이 부하에만 해당하며 종단 간 또는 운영 서비스 속도 비가 아닙니다.
LangGraph는 Agent 객체 생성이 아니라 그래프 컴파일을 사용하므로 별도로 보고합니다. 최소 StateGraph 결과는 평균 356,598.2 ns/op, 중앙값 352,408.5 ns/op, 범위 332,839.0-394,720.0 ns/op입니다.
원본 샘플, 소스 해시, 버전과 명령은 benchmarks/framework_comparison/에 있습니다.
bash
uv run --with 'agno==2.8.6' --with 'langgraph==1.2.10' \
python benchmarks/framework_comparison/compare.py --repeat 20 --number 1000왜 Go, 왜 HNO인가
왜 Go인가: 컴파일된 배포물, 내장 동시성, 정적 타입, HTTP/JSON 표준 라이브러리, 기본 제공 테스트와 프로파일 도구가 구현상의 이유입니다. 특정 부하에서의 이점은 그 부하로 측정해야 합니다.
왜 HNO인가: HNO는 현재 프로젝트 이름입니다. 저장소에 공식 약어 확장이 정의되어 있지 않으므로 의미를 만들어내지 않습니다. Go module path는 github.com/rexleimo/agno-go로 유지되며 HNO는 표준 모델이나 프로토콜이 아니라 프로젝트 브랜드입니다.
증거 정책: 평균, 중앙값, 범위, 환경, 버전과 명령을 함께 기록합니다. Go 할당 바이트를 Python 메모리 값으로 취급하지 않습니다. 실제 LLM과 운영 용량 비교에는 동일 Provider와 동일 workload가 필요합니다.