このガイドでは、次のことを説明する：
- AIエージェントフレームワークとは何かを理解する
- これらのライブラリを評価する際に考慮すべき重要な要素をご覧ください。
- 最高のAIエージェントフレームワークを探る
- これらのツールを分かりやすくまとめた表で比較する
さあ、飛び込もう！
AIエージェントフレームワークとは何か？
AIエージェントフレームワークは、自律型AIエージェントの作成、展開、管理を簡素化するツールである。この文脈では、AIエージェントは、環境を認識し、情報を処理し、特定の目標を達成するために行動を起こすソフトウェア・エンティティである。
これらのフレームワークは、開発者がAIを搭載したエージェントを構築するのを支援するために、あらかじめ構築されたコンポーネントや抽象化機能を提供する。これらのフレームワークは、入力を認識し、情報を処理し、意思決定を行うことができる強力なシステムをサポートする。
これらのツールが提供する主な機能には、エージェント・アーキテクチャ、メモリ管理、タスク・オーケストレーション、ツールの統合などがある。
AIエージェントの構築に最適なフレームワークを選択する際に考慮すべき点
利用可能な最高のAIエージェントフレームワークを比較する際、考慮すべき主な要素を以下に示す：
- リポジトリ：ツールのコードベースへのリンクで、すべての関連情報を見つけることができます。
- プログラミング言語：ライブラリが開発され、パッケージとして配布される言語。
- 開発者：ツールの開発チームまたは会社
- GitHub のスター：リポジトリの人気を示す星の数。
- 機能：フレームワークが提供する機能のリスト。
- サポートされているモデル：ツールが統合するAIモデルまたはプロバイダーのリスト。
「AIフレームワークはインテリジェント・エージェントの新しいランタイムであり、インテリジェント・エージェントがどのように考え、行動し、スケールするかを定義します。これらのフレームワークをリアルタイムのウェブアクセスと信頼性の高いデータインフラストラクチャで強化することで、開発者はより賢く、より速く、生産可能なAIシステムを構築することができます。 – アリエル・シュルマン、ブライト・データ最高製品責任者
最高のAIエージェントフレームワーク
先に紹介した基準に基づいて選択された、市場で最も優れたAIエージェント構築のためのフレームワークのリストをご覧ください。
注：以下のリストはランキングではなく、最高のAIエージェントフレームワークを集めたものである。詳細には、各ツールは特定のユースケースやシナリオに適しています。
オートジェン
AutoGenは、自律型または人間支援型のマルチエージェントAIシステムを構築するためのMicrosoft社のフレームワークです。柔軟なAPI、開発者ツール、コード不要のGUI（AutoGen Studio）を備えており、AIエージェントのプロトタイプ作成、実行、評価を行うことができます。これらのエージェントは、Webブラウジング、コード実行、チャットベースのワークフローなどのタスクをカバーできます。Pythonと.NETのエコシステムをネイティブにサポートしています。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python、.NET
👨💻 開発元：マイクロソフト
GitHubのスター数：43.1k以上
⚙️ 特徴：
- Pythonと.NETのクロスランゲージ対応
- 自律型エージェントと人間型エージェントの両方をサポート
- AutoGen StudioによるGUIサポート
- レイヤー化された拡張可能なアーキテクチャによる柔軟性
- コアAPI、エージェントチャットAPI、拡張API
- Playwrightによるウェブ閲覧エージェントの組み込みサポート
- ブラウザの自動化とユーザー・インタラクションを含むタスクのためのマルチモーダル・エージェント
- エージェントチームを編成するためのラウンドロビン・グループチャットのサポート
- 終了条件により、カスタムルールに基づいたエージェントチャットの終了が可能
- AutoGen Benchによるベンチマークツールを含む
- ツール、パッケージ、コミュニティが提供するエージェントの豊富なエコシステム
対応モデル：OpenAI、Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Anthropic（実験的サポート）、Ollama（実験的サポート）、Gemini（実験的サポート）、Semantic Kernel Adapter
ラングチェーン
LangChainは、LLMを使ったパワフルで生産性の高いアプリケーションやエージェントを構築するためのオープンソースのPythonフレームワークです。モジュール化されたコンポーネントとサードパーティの統合を連鎖させることで、AI開発を簡素化します。LangChainは、柔軟で将来を見据えた設計と広範なエコシステムにより、AIテクノロジの進化に素早く対応することができます。
LangGraphは、制御可能なステートフルAIエージェントを構築するための低レベルオーケストレーションフレームワークである。
LangChainワークフローにウェブスクレイピングを統合する方法をご覧ください。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者コミュニティ
GitHub のスター数: 106k+
⚙️ 特徴：
- 言語モデル、データソース、その他のコンポーネントを簡単に交換可能
- 直感的なハイレベルAPIを介して、言語モデルをさまざまなデータソースに接続する機能
- 言語モデルを導き、より正確な出力を得るためにプロンプトを洗練させるツール
- RAGシステムの開発支援
- 言語モデルに過去の相互作用に関する情報を保持させるメモリ・モジュール
- 言語モデルアプリケーションのデプロイとモニタリングのためのツール
- モジュール設計による高いカスタマイズ性と柔軟性
- 高い拡張性と柔軟性
- 様々な例を含む包括的なドキュメント
対応機種：OpenAI、Google、Hugging Face、Azure、AWS、Anthropic、その他
OpenAIエージェントSDK
OpenAI Agents SDK（以前はOpenAI Swarmとして知られていました）は、マルチエージェントAIワークフローを構築するための量産可能なフレームワークです。最小限のプリミティブセットを提供します：
- エージェント指示と道具を装備したLLM。
- ハンドオフ：エージェントが特定のタスクを他のエージェントに委任できるようにすること。
- ガードレール：エージェントに渡される入力を検証する。
OpenAI Agents SDKは、シンプルさと柔軟性を念頭に構築されています。複雑なユースケースをサポートし、ビルトインのトレースと評価を含み、Pythonと完全に統合されています。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者OpenAI
GitHub のスター数: 8.6k+
⚙️ 特徴：
- エージェント型AIアプリ構築のための量産可能で軽量なSDK
- エージェントが他のエージェントにタスクを委任できるようにする
- ガードレールはエージェントの入力を検証し、制約を強制する
- 内蔵のエージェントループが、ツール呼び出し、LLM応答、完了までの繰り返しを処理する。
- Pythonファーストの設計により、Pythonネイティブの機能を使用したチェーニングとオーケストレーションが可能
- 関数ツールは、Python関数を自動スキーマと検証を備えたツールに変換します。
- トレースにより、エージェントフローの可視化、デバッグ、モニタリングが可能
- OpenAIツールを使用した評価、微調整、蒸留をサポートします。
- 最小限のプリミティブで、すぐに習得でき、カスタマイズも簡単。
対応機種：OpenAI
ラングフロー
Langflowは、AIエージェントとワークフローを視覚的に構築し、デプロイするためのローコードフレームワークです。あらゆるAPI、モデル、データベースをサポートし、エージェントをエンドポイントに変換するAPIサーバを内蔵しています。Langflowは主要なLLM、ベクターデータベースをサポートし、AIツールのライブラリが増え続けています。これらはすべて、重いセットアップを必要とせずに提供されます。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者コミュニティ
GitHub のスター数: 54.9k+
⚙️ 特徴：
- ビジュアル・ビルダーを使用して、素早く開始し、反復することが可能。
- Pythonを使用してコンポーネントをカスタマイズするための基礎コードへのアクセス
- 段階的なプレイグラウンド環境でフローをテストし、改良する能力
- マルチエージェントのオーケストレーション、会話管理、検索をサポート
- APIとしてデプロイするか、Pythonアプリケーション用にJSONとしてフローをエクスポートするオプションがあります。
- LangSmithやLangFuseのようなツールとの統合による観測可能性
- 本番環境向けのエンタープライズグレードのセキュリティとスケーラビリティ
対応モデル：対応モデル：Amazon Bedrock、Anthropic、Azure OpenAI、Cohere、DeepSeek、Google、Groq、Hugging Face API、IBM Watsonx、LMStudio、Maritalk、Mistral、Novita AI、NVIDIA、Ollama、OpenAI、OpenRouter、Perplexity、Qianfan、SambaNova、VertexAIm、xAI
ラマインデックス
LlamaIndex（以前はGPT Indexとして知られていた）は、Metaによって構築されたデータ上でLLMを動力とするエージェントを構築するためのフレームワークです。複雑なエンタープライズデータから検索、合成、洞察を生成するプロダクショングレードのエージェントを作成することができます。機能を向上させるために、いくつかの統合やプラグインが付属しています。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python、TypeScript
👨💻 開発者Meta
GitHub のスター数: 40.9k+
⚙️ 特徴：
- 迅速なプロトタイピングのための高レベルAPI
- コネクタ、インデックス、リトリーバなどを高度にカスタマイズするための低レベルAPI
- LLMを搭載したエージェントとエージェントワークフローを構築するためのAPI
- プライベートデータをLLMと統合するためのコンテキスト拡張をサポートします。
- PDF、API、SQLなどからのデータ取り込みのための組み込みツール
- LLMの消費に最適化された中間データのインデックス形式
- RAGによる質問対応のためのプラグイン可能なクエリーエンジン（SERPデータRAGチャットボットガイドで実証済み）
- チャットエンジンによる、データ上でのマルチターン対話
- タスク指向のLLMアプリケーションのためのエージェントインターフェース
- 複数のエージェントとツールによる、イベントドリブン、マルチステップロジックのワークフローサポート
- LLMアプリケーション性能の評価と観測のためのツール
- マルチモーダル・アプリのビルトイン・サポート
- LlamaCloudを介したセルフホスト・デプロイメントとマネージド・デプロイメントに対応
- 最先端の文書解析のためのLlamaParse
対応モデル：AI21, Anthropic, AnyScale, Azure OpenAI, Bedrock, Clarifai, Cohere, Dashscope, Dashscope Multi-Modal, EverlyAI, Fireworks, Friendli, Gradient, Gradient Model Adapter, Groq, HuggingFace, Konko, LangChain, LiteLLM, Llama, LocalAI、MariTalk、MistralAI、Modelscope、MonsterAPI、MyMagic、NeutrinoAI、Nebius AI、NVIDIA、Ollama、OpenAI、OpenLLM、OpenRouter、PaLM、Perplexity、Pipeshift、PremAI、Portkey、Predibase、Replicate、RunGPT、SageMaker、SambaNova Systems、Together.ai、Unify AI、Vertex、vLLM、Xorbits Inference、Yi
クルーAI
CrewAIは完全にスクラッチで作られた、無駄のない、高速なPythonフレームワークです。このリストにある他のAIエージェントフレームワークと比べて、LangChainや他のエージェントツールから完全に独立しています。開発者に高レベルのシンプルさときめ細かいコントロールの両方を提供し、あらゆるユースケースにカスタマイズされた自律型AIエージェントを構築するのに理想的です。
CrewAIの主なコンセプトは2つある：
- クルー：自律性と協調的なインテリジェンスのために設計されており、各エージェントが役割、ツール、目標を定義したAIチームを構築できます。
- フロー：イベント駆動型のきめ細かなコントロールを提供し、シングルLLMコールのオーケストレーションを可能にします。フローはCrewsと統合し、正確な実行を実現します。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者CrewAI + コミュニティ
GitHubのスター数：30k以上
⚙️ 特徴：
- スタンドアロンAIエージェントの構築可能性
- 自律的エージェントをオーケストレーションする柔軟性
- 実世界のシナリオに対応する自律性と精度の両立能力
- 高レベルのワークフローから低レベルの内部プロンプトやエージェントの動作まで、システムのすべてのレイヤーをカスタマイズするオプション
- シンプルなタスクから複雑なエンタープライズレベルのタスクまで、信頼性の高いパフォーマンス
- 強力で、適応性が高く、生産可能なAIオートメーションを簡単に作成できる。
対応機種：OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI、AWS、Cohere、VoyageAI、Hugging Face、Ollama、Mistral AI、Replicate、Together AI、AI21、Cloudflare Workers AI、DeepInfra、Groq、SambaNova、NVIDIA、その他。
PydanticAI
PydanticAIは、プロダクショングレードの生成AIアプリケーションを構築するためのPythonフレームワークです。Pydanticチームによって開発され、モデルにとらわれず、リアルタイムのデバッグをサポートしています。また、型安全性、構造化応答、依存性注入、グラフのサポートなどの機能を提供しています。その主な目的は、使い慣れたPythonツールとベストプラクティスを通じてAIアプリ開発を支援することです。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者Pydantic チーム + コミュニティ
GitHub のスター数: 8.4k+
⚙️ 特徴：
- モデルにとらわれず、複数のAIモデルプロキシをビルトインでサポート
- Pydantic Logfireとの統合により、LLMを搭載したアプリのリアルタイムデバッグ、パフォーマンス監視、動作追跡が可能になります。
- Pydanticモデルを用いた型検査と静的解析のための型安全性
- 人間工学に基づいたGenAI開発のためのPython中心の設計
- Pydanticモデルによる一貫性のある検証された出力を使用した、構造化された回答
- データ、ツール、バリデータをエージェントに注入する依存性注入システム（オプション
- 連続ストリーミングとオンザフライ検証のサポート
- Pydantic Graphによるグラフのサポート
- スキーマ不一致時の自動再試行による出力検証
- 非同期エージェント実行とツール呼び出しのサポート
対応モデル：OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Groq、Mistral、Cohere、Bedrock
セマンティック・カーネル
Semantic Kernelは、AIエージェントとマルチエージェントシステムを構築するためのマイクロソフトのオープンソースSDKです。OpenAI、Azure、Hugging Faceなど、複数のAIプロバイダーと統合されています。Python、.NET、Javaで、柔軟なオーケストレーション、プラグインの統合、ローカルまたはクラウドデプロイメントをサポートしている。AIエージェントフレームワークとして、エンタープライズグレードのAIアプリに最適です。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python、.NET、Java
👨💻 開発元：マイクロソフト
GitHubのスター数：24k以上
⚙️ 特徴：
- OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、NVIDIAなどをサポートし、あらゆるLLMに接続可能。
- ツール、プラグイン、メモリ、プランニング機能へのアクセスを備えたモジュール型AIエージェントの構築能力
- マルチエージェントシステムにおける、専門エージェントによる複雑なワークフローのオーケストレーションのサポート
- ネイティブコード関数、プロンプトテンプレート、OpenAPI仕様、またはMCPによる拡張能力
- Azure AI Search、Elasticsearch、Chromaなどのベクターデータベースとの統合
- マルチモーダル機能によるテキスト、視覚、音声入力の処理をサポート
- Ollama、LMStudio、ONNXを使用したローカルデプロイの可能性
- 構造化されたワークフローアプローチで複雑なビジネスプロセスをモデル化する能力
- 観測可能性、セキュリティ、安定したAPIのために構築され、企業への即応性を保証します。
対応モデル：Amazon AI, Azure AI, Azure OpenAI, Google models, Hugging Face, Mistral AI, Ollama, Onnx, OpenAI, Hugging Face, NVIDIA, and others.
レタ
Letta（旧称MemGPT）は、ステートフルなLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースのフレームワークです。高度な推論能力と透過的な長期記憶を持つエージェントの開発をサポートします。Lettaはホワイトボックスで、モデルにとらわれないフレームワークであり、エージェントがどのように機能し、時間とともに学習するかを完全にコントロールすることができます。ライブラリはPythonとNode.jsの両方で利用可能です。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python、TypeScript
👨💻 開発者Letta + コミュニティ
GitHubのスター数：15.9k以上
⚙️ 特徴：
- ビジュアルUIを備えた統合開発環境を使用してエージェントを構築し、監視することができる。
- 柔軟な統合のためのPython SDK、TypeScript SDK、REST APIの提供
- より文脈を意識したインタラクションのためのエージェント・メモリ管理機能
- すべてのエージェントの状態をデータベースに保存することによる永続性のサポート
- カスタムツール、ビルド済みツールの両方を呼び出して実行する能力
- グラフのような構造でアクションを制約することで、ツールの使用ルールを定義するオプション
- リアルタイム・インタラクションのためのストリーミング出力のサポート
- マルチエージェントシステムとマルチユーザーコラボレーションのネイティブサポート
- クローズドソースモデルとオープンソースプロバイダーの両方との互換性
- スケーラビリティのためにDockerまたはLetta Cloudを使用して本番環境にデプロイする可能性
対応モデル：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、AWS Bedrock、Groq、xAI (Grok)、Together、Gemini、Google Vertex、Azure OpenAI、Ollama、LM Studio、vLLM、その他
ラサ
Rasaは、テキストや音声ベースの会話を自動化するためのオープンソースの機械学習フレームワークです。Slack、Facebook Messenger、Telegram、Alexa、Google Homeなどのプラットフォームと統合し、コンテキストに基づいたチャットボットや音声アシスタントを構築するために必要なものを提供します。AIエージェントとのより有意義な会話のために、スケーラブルでコンテキスト主導のインタラクションをサポートします。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者ラサ＋コミュニティ
GitHubのスター数：20k以上
⚙️ 特徴：
- ユーザーの入力を理解し、意図を特定し、NLU機能を通じて関連情報を抽出する。
- 会話の流れを管理し、複雑なシナリオにも的確に対応する。
- 会話型AIアプリの構築、テスト、改良のためのノーコード、ドラッグ＆ドロップUI
- メッセージングチャネル、サードパーティシステム、ツールとの接続により、柔軟なエクスペリエンスを実現
- 無料のオープンソース・フレームワークと、豊富な機能を備えたプロ版がある。
- セキュリティ、分析、チーム・コラボレーションのための企業向け機能をサポート
対応モデル：OpenAI、Cohere、Vertex AI、Hugging Face、Llama
フロワイズ
Flowiseは、カスタムLLMオーケストレーションフローとAIエージェントを構築するためのオープンソースのローコードツールです。直感的なドラッグ＆ドロップのUIにより、複雑なワークフローを迅速に開発し、反復することができます。Flowiseは反復作業を自動化し、データソースを統合し、洗練されたAIを搭載したシステムの作成を容易にします。その目標は、テストから本番への移行を加速することです。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：TypeScript、Python
👨💻 開発者Flowise + コミュニティ
GitHub のスター数: 37.2k+
⚙️ 特徴：
- ドラッグ・アンド・ドロップUIによるノーコード・インターフェース。
- LangChainフレームワークを活用し、AIコンポーネントを柔軟に統合
- 言語モデル、データソース、処理モジュールなどの事前構築済みコンポーネント
- 適応可能なAIアプリケーションのための動的入力変数
- カスタムデータによる言語モデルの微調整が容易
- コンポーネントを再利用可能な上位モジュールにグループ化する
- クラウドサービス、データベース、その他のAIフレームワークとのネイティブな統合
- クラウドプラットフォームへの展開または既存アプリケーションへの統合オプション
- プロトタイプから大規模展開まで、スケーラブルで信頼性が高い
- ラピッドプロトタイピングによるAIプロジェクトの迅速なイテレーション
- AWS、Azure、Google Cloud用のVM設定済み
対応モデル：AWS Bedrock, Azure OpenAI, NIBittensorLLM, Cohere, Google PaLM, Google Vertex AI, Hugging Face Inference, Ollama, OpenAI, Replicate, NVIDIA, Anthropic, Mistral、
IBM Watsonx、Together、Groq
チャット・デヴ
ChatDevは、ソフトウェア開発を自動化するためにマルチエージェントコラボレーションを使用するオープンソースのフレームワークです。LLMを搭載した特殊なAIエージェントを使用して、仮想ソフトウェア会社をシミュレートします。これらのエージェントは、ソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまな段階（設計、コーディング、テスト、文書化）で協働する。ウォーターフォール」モデルにAIを適用することで、特定のタスクに特化したコラボレーション・エージェントによる開発を強化する。
リポジトリ：GitHub
プログラミング言語：Python
👨💻 開発者OpenBMB コミュニティ
GitHub stars: 26.7k
⚙️ 特徴：
- 設計、開発、テスト、文書化の各段階において、伝統的なウォーターフォールモデルに従う。
- エージェントの行動を定義し、役割の忠実性を維持するために、インセプション・プロンプトを活用する。
- CEO、CTO、エンジニア、デザイナー、テスター、レビュアーなどの役割にエージェントを割り当てる
- タスクをサブタスクに分解し、開始条件と終了条件を定義する。
- 共同作業と意思決定を簡素化するため、二重代理人設計を採用
- エージェント間の自然言語とコードベースのコミュニケーションの両方をサポート
- コード作成、レビュー、テスト、ドキュメント作成を自動化
- 制約、コミットメント、動的環境などの原則を用いたチームワークのモデル化
- 効率的な問題解決のために、専門家の混合アプローチを用いてエージェントを調整する。
- ロールベースのプロンプトと通信プロトコルを提供し、制約を強制する
- エージェントは、明確な質問をするために、一時的に役割を逆転させることができる。
対応モデル 🤎 GTP-3.5ターボ、GTP-4、GTP-4-32kターボ：GTP-3.5-turbo, GTP-4, GTP-4-32k
AIエージェント開発のためのトップフレームワーク：総括表
以下は、AIエージェントを構築するための最適なフレームワークを素早く比較するための要約表です：
| AIエージェントフレームワーク | カテゴリー | プログラミング言語 | ギットハブ・スターズ | 開発者 | プレミアム機能あり | 対応AIプロバイダー |
|---|---|---|---|---|---|---|
| オートジェン | マルチエージェントAIシステム | Python、.NET | 43.1k+ | マイクロソフト | ❌ | OpenAI、Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Anthropic、Ollamaなど。 |
| ラングチェーン | モジュール式Python AIフレームワーク | パイソン | 106k+ | コミュニティ | ✔️ | OpenAI、Google、Hugging Face、Azure、AWSなど。 |
| OpenAIエージェントSDK | マルチエージェントワークフローのためのOpenAI SDK | パイソン | 8.6k+ | オープンAI | ❌ | オープンAI |
| ラングフロー | ローコードでビジュアルなAIワークフロー・ビルダー | パイソン | 54.9k+ | コミュニティ | ❌ | Amazon Bedrock、Anthropic、Azure OpenAI、Cohere、Googleなど。 |
| ラマインデックス | AIエージェントのためのインデックス作成とデータ管理のフレームワーク | パイソン | 40.9k+ | コミュニティ | ✔️ | OpenAI、Hugging Face、Azure OpenAI、Cohere、Googleなど。 |
| クルーAI | 自律型AIエージェントのフレームワーク | パイソン | 30k+ | CrewAI + コミュニティ | ✔️ | OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI、AWSなど。 |
| PydanticAI | ジェネレーティブAIアプリのフレームワーク | パイソン | 8.4k+ | Pydantic チーム + コミュニティ | ✔️ | OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Groqなど。 |
| セマンティック・カーネル | AIエージェントシステム用エンタープライズ対応SDK | Python、.NET、Java | 24k+ | マイクロソフト | ❌ | Amazon AI、Azure AI、Azure OpenAI、Googleモデル、Hugging Faceなど。 |
| レタ | ステートフルLLMエージェントフレームワーク | Python, TypeScript | 15.9k+ | レタ＋コミュニティ | ✔️ | OpenAI、Anthropic、DeepSeek、AWS Bedrock、Groqなど。 |
| ラサ | AIチャットボットとエージェントを構築するためのフレームワーク | パイソン | 20k+ | ラサ＋コミュニティ | ✔️ | OpenAI、Cohere、Hugging Face、Llamaなど。 |
| フロワイズ | ローコードAIエージェントフレームワーク | パイソン | 7.2k+ | Flowise AIコミュニティ | ✔️ | OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、Groqなど。 |
| チャット・デヴ | 開発のためのマルチエージェントコラボレーションのフレームワーク | パイソン | 2.1k+ | チャット・デヴ | ✔️ | GTP-3.5ターボ、GTP-4、GTP-4-32k |
AIエージェント・フレームワークのリストに入らなかったその他の佳作は以下の通り：
- ボットプレスLLMでAIエージェントを構築するためのプラットフォームで、エンタープライズグレードのスケーラビリティ、セキュリティ、統合機能を提供。
- LangGraph：グラフワークフローとマルチエージェントコラボレーションを可能にする推論ベースのフレームワーク。LangChainのエコシステムの一部です。
- Lyzr：自律型AIエージェントのためのフルスタックフレームワークであり、企業向けソリューションとワークフロー自動化に焦点を当てている。
- Crawl4AI：AIによるウェブクローリングとデータ抽出のためのオープンソースツール。Crawl4AIとDeepSeekを使用してAIスクレイピングエージェントを構築する方法をご覧ください。
- ステージハンドプロセスの自動化を簡素化し、モジュール式のエージェント設計をサポートする、タスクベースのAIエージェントのための軽量フレームワーク。
- ブラウザの使用：AIエージェントと統合し、ウェブスクレイピングやテストのようなタスクのために人間のようなインタラクションをシミュレートするブラウザ自動化ツール。
結論
この記事では、AIエージェントフレームワークとは何かを学び、AIエージェントフレームワークを選択する際に考慮すべき重要な要素を理解しました。これらの基準を用いて、AIエージェントを構築するために現在利用可能な最高のツールをリストアップしました。
どのAIエージェントライブラリを選んでも、データへのアクセスなしにエージェントを開発することはほぼ不可能です。幸いなことに、世界有数のデータ・プロバイダーであるブライト・データがあなたをサポートします！
AIエージェントは、以下のような最先端のサービスを通じてウェブにアクセスできる：
- 自律型AIエージェント：強力なAPIセットを使って、あらゆるウェブサイトをリアルタイムで検索、アクセス、対話。
- 業種別AIアプリ：信頼性の高いカスタムデータパイプラインを構築し、業種固有のソースからウェブデータを抽出します。
- 基礎モデル：ウェブスケールのデータセットにアクセスし、事前学習、評価、微調整を行うことができます。
- マルチモーダルAI：AIに最適化された世界最大の画像、動画、音声のリポジトリを利用できます。
- データプロバイダー：信頼できるプロバイダーと接続し、高品質でAIに対応したデータセットを大規模に調達。
- データパッケージ：構造化、エンリッチ化、アノテーションが施された、すぐに使えるデータセットを入手。
詳しくは、当社のAI製品をご覧ください。
ブライトデータのアカウントを作成し、AIエージェント開発のためのすべての製品とサービスをお試しください！
クレジットカードは必要ありません
