TEN framework

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

TEN frameworkとは

Agoraが提供するエージェントフレームワークです。音声認識・合成や画像生成技術と組み合わせることで、OpenAI、Llama、Google GeminiといったさまざまなLLMを活用した自然な対話を実現します。AgoraのSD-RTNネットワークを基盤とした超低遅延の通信により、音声・動画エージェントを大規模に展開できるため、コールセンターやゲーム内対話など、リアルタイム性が求められるアプリケーションへの適用に強みを持ちます。また、TEN frameworkを活用したクラウド型の音声AIサービスもAgoraから提供されており、ノーコードでエージェントを構築することが可能です。

強み

リアルタイムの音声・映像対応

TEN frameworkは、音声や映像を含むリアルタイムのマルチモーダル対話に対応したエージェントフレームワークです。ユーザーの音声や映像をリアルタイムに解析し、AIが生成した音声で即座に応答できる仕組みにより、自然な会話体験を提供します。テキストチャットにとどまらず、音声・ビデオチャットや画像認識を組み合わせた複合的な対話シナリオにも対応できる設計となっています。

注意点

リアルタイム音声会話に特化

TEN frameworkは、テキスト中心の一般的なエージェントフレームワークとは異なり、リアルタイムかつ低遅延のマルチモーダル会話を主軸に設計されています。VADやターン検出を含むエコシステムも備えており、音声会話向けの機能が充実している分、文書検索やフォーム入力といった静的なユースケースのみを想定している場合には、音声関連の機能が相対的に過剰となる可能性がある点に留意が必要です。

多数の前提要件による導入ハードル

最小限の依存関係で動作するSDKと比較すると、TEN frameworkの公式エージェント例は環境準備の項目が多い傾向があります。公式のクイックスタートでは、複数の外部キーに加え、コンテナ実行環境やJavaScript実行環境など、事前に整える必要のある要素が複数列挙されています。導入を検討する際は、まず公式例の前提条件を満たせるプロジェクトから着手し、要件が固まった段階で周辺コンポーネントを取捨選択していくと、スムーズに進めやすいでしょう。

RTC基盤でのベンダーロックインリスク

TEN frameworkは、公式サンプルにおいてAgoraのApp IDと証明書を使用する構成が示されており、Agoraによる支援も公式サイトで明記されています。RTC基盤を中立的に選択できる音声フレームワークと比較すると、特定のRTC基盤との結びつきが相対的に強い点は留意が必要です。別のRTC基盤を前提とする場合は、公式サンプルのRTC部分を自社環境に合わせて置き換える作業が生じる可能性があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査