エージェントフレームワークの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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Semantic KernelはMicrosoft社が提供するオープンソースのエージェントフレームワークで、LLMをアプリケーションに統合するためのSDKです。プラグインやメモリ管理、推論計画機能を備えており、これらを通じてコグニティブな連携動作を実現できます。PythonとC#に対応し、Microsoftのクラウドサービスやツール群との親和性が高く設計されているため、既存システムへの組み込みが比較的容易とされています。GitHub上でオープンに開発が進められており、プラグインエコシステムを活用することでChatGPTなどのモデルに独自のスキルを付与し、段階的なタスク実行が可能になります。Azure OpenAIサービスとの統合にも対応しており、企業での大規模AI導入を支える基盤として期待されています。対話の文脈保持や長期メモリの管理をコーディング不要で実装でき、堅牢で拡張可能な設計により大規模プロジェクトでAI機能を追加する際の基盤として適用できます。

AutoGPTは、Significant Gravitas社が提供するエージェントフレームワークです。与えられた目標に基づいて自律的にタスクを生成・実行するオープンソースプロジェクトで、ChatGPTのAPIを用いて自己循環型のエージェントを実現しています。このアプローチは多くの派生プロジェクトを生み出し、エージェントAIブームの契機となりました。GitHub上で公開されると短期間で注目を集め、数ヶ月で10万以上のスターを獲得するなど大きな反響を呼びました。現在もコミュニティによって活発に開発が継続されており、新技術を試したい開発者や小規模チームにとって実験的なプラットフォームとして活用されています。一方で、その自律性に関しては様々な課題も議論されていますが、エージェント開発における可能性と課題の両面を示すケーススタディとしての価値を提供しています。

AgentGPTは、Reworkd社が提供するエージェントフレームワークで、ブラウザ上でカスタムAIエージェントを起動できるプラットフォームです。名前と目標を設定するだけで自律エージェントが実行される仕組みとなっており、ウェブインターフェースから手軽に試せる点が特徴的です。コード不要でAutoGPTのような高度なエージェント機能を体験できるため、小規模なタスク自動化やデモンストレーションに適しています。AutoGPTをブラウザ上で手軽に操作できるよう工夫されたサービスとして設計されており、2023年の公開直後からSNSで話題となり、多くのユーザーがエージェントに名前を付けて自由な目標を試行する様子が見られました。一般ユーザーにAIエージェント体験を広める役割を果たした存在といえるでしょう。有償のPRO版も提供されており、より強力なモデルやチームコラボレーション機能が利用でき、企業での本格導入や業務自動化ツールとしての活用も可能とされています。

GPT Engineerは、Lovable Labs社が提供するエージェントフレームワークで、プロンプトからソフトウェアの設計・コーディングを自動で行う開発者向けのAIツールです。要件を入力するとコード一式を生成する機能を持ち、世界的に人気を集めたオープンソースプロジェクトから発展した製品となっています。生産性向上を目指す個人開発者から企業まで幅広く注目を集めており、継続的な改良により大規模なコードベースにも対応しつつあります。小規模プロジェクトの試作から企業の迅速なプロトタイピングまで様々な場面で活用されています。GitHub上で急速にスターを集めたオープンソースソフトウェアを基に開発されており、コード自動生成ツールの新定番として期待されています。Lovable社はこのオープンソースプロジェクトを核として商用サービスも展開しており、AIによるプログラミング支援分野の最前線に位置しています。VSCode拡張機能やWeb UIなど開発環境との統合も進んでおり、日常のコーディング補助として現場への浸透が始まっているツールです。

OpenHandsは、All Hands AI社が開発するAIエージェントフレームワークで、ソフトウェア開発の自動化を支援するプラットフォームです。コードの生成からテスト・デバッグまで、開発者の様々な作業を自動化することができます。各種ベンチマークにおいて高いコーディング精度を示しており、柔軟なワークフロー構築や性能評価の仕組みを備えている点が特徴的です。オープンソースとして開発されながらベンチャー支援も受けており、効率的なソフトウェア開発を目指すスタートアップから研究開発部門を持つ企業まで幅広い関心を集めています。GitHubではAutoGPTに匹敵するスター数を獲得し、2024年後半から急速に開発が進展しました。OpenAIの研究者らも参加するコミュニティ主導のプロジェクトとして運営され、SWE-Benchなど開発エージェント評価基準で最高水準の性能を示しています。コードリポジトリ管理やブラウザ操作など開発者の汎用的なタスクに対応する複数のエージェントを搭載し、実践的な自動化の実現を目指しています。

Lettaは、エージェントに長期記憶と学習能力を持たせることに特化したエージェントフレームワークです。対話の履歴や知識を継続的に保持する高度な状態管理機能を備えており、OpenAIモデルを含む様々なLLMに対応しています。特徴的なのは「スリープタイム計算」と呼ばれるコンセプトで、エージェントがアイドル時にも思考を深化させる仕組みを取り入れています。メモリ重視のホワイトボックス型システムとして設計されており、エンタープライズ級のスケーラビリティも考慮されているため、複雑な対話や継続学習が必要なアプリケーションの開発にも活用できます。前身となるMemGPTの研究成果を基に2024年に創業されたスタートアップが開発を手がけており、AIに「眠っている間に考えさせる」というアイデアがFastCompanyやWiredなどのメディアでも取り上げられています。長時間にわたる対話やエージェントの自己改善を要するシナリオにおいて、その機能を発揮するフレームワークとなっています。

ChatDevは、OpenBMBコミュニティが提供するエージェントフレームワークで、チャットを通じてソフトウェア開発工程をシミュレーションする実験的なプラットフォームです。複数の役割を持つエージェントが協調して要件定義から実装・テストまでを行う仕組みとなっており、LLMエージェント同士の協調による集団知能の可能性を示した研究プロジェクトとして注目を集めています。2023年に中国のOpenBMBプロジェクトから発表されたこの成果は、AIエージェントのみでソフトウェア会社の工程を模倣する試みとして話題となりました。現在は主に学術研究や技術検証で利用されていますが、将来的には高度な自動化を追求する企業の開発支援ツールとしても期待されています。GitHubで公開された実装は対話ログも含めて再現性が高く、コミュニティではフォークや改良が活発に進められています。他のマルチエージェントシステムの設計にも影響を与え、協調型AIの可能性を示す重要な事例として位置づけられています。

SuperAGIは、開発者向けに設計されたオープンソースの自律エージェントフレームワークです。複数エージェントの同時実行やタスク管理機能を備えており、実用的なAIワークフローを効率的に構築することができます。拡張性の高いプラグイン構造を採用しているため、必要に応じてツールの追加やカスタム機能の組み込みが可能で、多様なユースケースに対応できる柔軟性を持っています。小規模チームの概念実証から大企業の本番環境まで対応できるスケーラブルな設計となっており、幅広い組織での活用が見込まれています。2023年の公開以降、WhatsApp創業者からの出資やY Combinatorでの注目など話題性も高く、新興プロジェクトながら着実に資金調達を進めています。最新のエージェント技術を誰でも利用できるようにする開発者重視のアプローチが特徴的で、オープンソースコミュニティからも支持を集めています。

LangGraphは、LangChain社が開発したエージェントフレームワークで、長時間稼働し状態を保持するエージェントのためのプラットフォームです。LangChainの一部として提供されており、対話のコンテキストやタスクの進行状態を持続させることができます。マネージドインフラ上で動作するよう設計されており、信頼性の高いエージェントサービスの構築を支援します。チャットボットなどの継続対話型AIのバックエンドとしての活用が想定されており、スケーラブルな構成によりエンタープライズ用途にも対応可能とされています。2025年にLangChainの新機能として発表され、長期実行型エージェントのための管理インフラを提供します。LangChain Expression Languageで定義したアクションのサービス化が可能で、ログ監視や状態保存など運用に必要な機能も含まれています。長期間にわたるエージェント運用が必要なプロジェクトや、LLMエージェントを安定稼働させたい企業にとって検討に値するソリューションといえるでしょう。

Camelは、CAMEL-AIコミュニティが開発を手掛けるオープンソースのエージェントフレームワークです。LLM同士の対話を通じた自律エージェントの可能性を探求することを目的としており、大規模なエージェント群を活用した問題解決や社会的相互作用の研究分野で利用されています。このフレームワークは2023年に登場した比較的新しいプロジェクトで、コミュニティ主導による開発が特徴となっています。エージェントのスケーリング法則に関する知見を深めることを重要な目標の一つとし、新たなエージェントアーキテクチャを検証する場としての役割も担っています。主に研究者や先端技術に携わる開発者から注目を集めていますが、複数のエージェントを協調させる高度なシステム構築を検討する企業にとっても有益な知見を提供する可能性があります。AGI（汎用人工知能）のスケーリング法則解明への貢献も視野に入れており、将来的な大規模エージェント協調システムの実現に向けた重要な取り組みとして位置付けられています。