無料のAIエージェント・フレームワーク・トップ7

反復作業を減らし、より迅速な配備を実現

マッキンゼーの2024年AIレポートによると、現在65％の企業がジェネレーティブAIを定期的に使用しているが、実際にユースケースを出荷するとなると、多くの企業がまだボトルネックにぶつかっている。

入力、出力、ロジックの連鎖、APIコールを手作業で管理するなど、AIモデル周辺のインフラを構築しようとするチームは、システムを本番稼動させるまでに5カ月以上を費やす可能性が1.5倍高い。

AIエージェントフレームワークは、退屈だが必要なセットアップ作業を標準化することでこれを解決する。すべての統合やツールチェーンをゼロからつなぎ合わせる代わりに、チームはそれをきれいに処理する共有フレームワークに接続することができる。 

エージェント間のスケーリングを容易にする再利用可能なロジック

AIエージェントフレームワークを使用する場合、"インテリジェント "と思われるものの多くは、異なるエージェントやフロー間で再利用可能な、モジュール化されたコンポーザブルなステップに集約される。

そのロジックがユニットという形でクリーンなフレームワークの中に存在する場合、次のように呼び出すのが簡単になる。 add(2,3) を呼び出すのと同じくらい簡単になる。

AIエージェントフレームワークは、開発者に第一原理から考える自由を与える。つまり、同じ推論パターンを何度も作り直すことなく、直感でユーザーの問題を解決することができる。

すべてのロジックを前もって完璧に標準化しようとする代わりに、チームは製品デザイナーのように働くことができる。

共有フレームワークでチームコラボレーションを管理可能に

AIエージェントが共有インフラ（クラウドプラットフォームやサーバーインファレンス）上で動作する場合、それらが構築されるフレームワークが、チームのコラボレーション方法を直接形作る。

フレームワークは、コラボレーションを可視化し、コントロールすることで支援する。エージェントの行動のために共有されたGoogle Sheetを管理するようなものだと考えてください：

• 定義されたロジックの所有権- エージェントのどの部分を誰が所有しているかを誰もが知っている。
• 安全なアップデート- 推論、ツール、メモリは、競合することなく変更できます。
• 監査可能な変更- フローとコンフィグへの編集はバージョン管理され、追跡可能。
• チームの垣根を越えた明快さ- 開発者でなくても、コードを読まなくてもエージェントがどのように動作するかを検査することができます。

1.Botpress

最適推論、意思決定、言語理解のためにLLMステップを持つ、ツールに接続するAIエージェントを構築するチーム。

Botpress 、コードを多用するロジックを管理することなくエージェントの動作を構造化したいチームのために構築されたAIエージェントプラットフォームです。

各ノードがメモリ、条件、ツールの接続を持つフォーカスされたタスクを処理するビジュアルエディタであるフローを使用して、エージェントがどのように動作するかを設計します。

連鎖するプロンプトやロジックツリーを書く代わりに、実際のワークフローを反映した、スコープ付きのモジュール化された部分で作業する。

このモジュール性は、サポート、オンボーディング、または社内システムにまたがる信頼性の高い自動化を、明確なロジックとクリーンなパーミッションを組み込んで行いたい場合に特に有効です。

Botpress 、CRM、Eメール、データベースなどのツールとの統合機能が組み込まれているため、エージェントはすぐに実際の行動を起こすことができます。

主な特徴

• ドラッグ＆ドロップのインターフェースでワークフローを視覚的に構築。
• 必要に応じてカスタムツールやロジックを追加します。
• ウェブサイト、WhatsApp、Slackエージェントを展開。
• 内蔵のNLU、ナレッジ・ソース、パーソナリティ・コントロールを使用する。

価格設定：

• 無料プラン：コアビルダー、ボット1台、AIクレジット5ドルが含まれます。
• Plus：月額89ドル - フロー・テスト、ルーティング、ヒューマン・ハンドオフ
• チーム: 月額495ドル - SSO、コラボレーション、共有利用トラッキング
• エンタープライズカスタム - カスタムセットアップ、大量生産、コンプライアンス管理用

2.ラングチェーン

最適 カスタムAIエージェントをゼロから構築する開発者、特に研究、RAGシステム、またはエージェントの動作を厳密に制御する必要があるもの。

LangChainは、AIエージェントを構築するための最も広く採用されているフレームワークです。開発者は、エージェントの動作を完全にコントロールしながら、ツール、プロンプト、メモリ、推論を配線するためのコアコンポーネントを得ることができます。

モジュール式エージェント設計を市場に導入した最初のプラットフォームのひとつであり、現在ではLLM ワークフローのオペレーティングシステムのように機能している。

フレームワークのサポートとコードは増え続けており、ステップを連鎖させたり、メモリタイプを切り替えたり、APIやベクター・データベースに簡単にプラグインすることができる。

しかし、その深さには複雑さが伴う。多くの可動部品があるため、ユースケースに適した抽象化を見つけるには時間がかかる。

主な特徴

• ツール、プロンプト、メモリのモジュラーチェーンを使用してエージェントを構築する。
• LLMs、API、ベクターストア、リトリーバーとの統合
• 開発者がフロー・ロジックと実行を完全にコントロール
• LangSmithによるオプションのトレースと評価

価格設定：

• 開発者無料 - 1シート、5,000トレース/月、プロンプト管理、基本的なトレースツール
• Plus: 39ドル/月/シート - チーム機能、より高いトレース制限、LangGraph開発デプロイメント
• エンタープライズカスタム - セルフホストまたはハイブリッドのセットアップ、SSO、サポート、使用量のスケーリング

3.クルーAI

最適 マルチエージェントの振る舞いを素早くプロトタイピングするチーム。

CrewAIは、マルチエージェントシステムのためのオープンソースのフレームワークであり、定義された役割と共有された目標を通じて、AIエージェントがタスクに協力することを可能にします。エージェント間のインテリジェントなチームワークを必要とするシナリオのために設計されています。

CrewAIの魅力は、簡単に始められることだ。クルーを定義し、各エージェントに役割を割り当て、共通の目的を与えます。

そこから、エージェントは話し合い、タスクを実行し、ゼロからオーケストレーションロジックを必要とせずにゴールを達成する。シンプルなマルチエージェントのユースケースであれば、ほとんどセットアップすることなく、驚くほど多くのことを成し遂げることができる。

しかし、そのシンプルさは両極端だ。ワークフローが複雑になってくると、エージェントがタスクの途中で適応する必要が出てきたり、条件付きのステップをまたいで調整する必要が出てきたりすると、組み込みの抽象化された機能では限界を感じることがある。

主な特徴

• 目標とメモリを割り当てた役割ベースのエージェント設定
• エージェントの逐次実行と並列実行をサポート
• チーム・コーディネーションのための共有クルー・メモリー
• 機能とプロンプトによる簡単なツール統合

価格設定： 

• 無料: $0/月 - 50件の死刑執行、1人のライブクルー、1席
• ベーシック：99ドル/月 - 100回実行、ライブクルー2名、5席
• スタンダード：月額500ドル - 1,000回実行、ライブクルー2名、シート数無制限、オンボーディング2時間
• プロ: 月額$1,000 - 2,000のエグゼキューション、5人のライブクルー、無制限のシート、4つのオンボーディング時間

4.マイクロソフト セマンティック カーネル

最適 既存のアプリケーションにエージェントのようなロジックを組み込む企業チーム、特にマイクロソフトのエコシステムをすでに利用している企業。

Microsoft Semantic KernelはオープンソースのAIオーケストレーションフレームワークで、開発者が既存のアプリケーションにAI機能を組み込むのを支援する。

モジュール性、メモリ、ゴールプランニングに重点を置いているため、企業環境で動作する堅牢なAIエージェントの構築に適している。

セマンティックカーネルの核心は、プランニングと実行です。あなたは "スキル "を定義し、それはネイティブの関数でもLLMプロンプトでも構いませんが、それらを組み合わせてエージェントの行動を導くセマンティックプランにします。

このフレームワークはメモリ管理を行い、ツールの使用をサポートし、.NETやPythonシステムときれいに統合する。

とはいえ、開発者優先のツールであることに変わりはない。視覚的な足場はほとんどなく、オーケストレーションの多くは意図的な設計を必要とする。 

主な特徴

• モジュール式スキルベースのアーキテクチャ（機能、プロンプト、ツール）
• 内蔵メモリと目標計画サポート
• C#、.NET、Python環境とのネイティブ統合
• Azure統合オプションを備えたオープンソースSDK

5.オートジェン

こんな方に最適完全な可視性とトレーサビリティを必要とする、コラボレーティブなマルチエージェントワークフローを構築する技術チーム。

AutoGenは、構造化された会話に基づくマルチエージェントシステムのためのオープンソースの開発フレームワークです。

各エージェントに、プランナー、リサーチャー、エグゼキューター、またはカスタムの役割といったロールを割り当て、複雑なタスクに一緒に取り組むためにメッセージを交換させます。

AutoGenの中核は、メッセージパッシングと共有メモリの管理です。あなたは会話の流れをスクリプト化し、重要な部分にロジックを注入し、人間が介入すべきタイミングを決定する。

ローコードツールよりも多くのセットアップが必要だが、研究実験やヒューマン・イン・ザ・ループ・プロセス、あるいはエージェントの推論を端から端まで追跡する必要があるあらゆるシナリオに拡張できる、完全に透過的なシステムで報いてくれる。

主な特徴

• 明確な役割分担による構造化されたメッセージ交換
• 会話のどの時点でも機能呼び出しが可能
• 各エージェントおよびクルー全体で共有およびスコープされたメモリ
• すべてのメッセージと決定を記録する内蔵監査ログ

6.オートGPT

最適常に監視されることなく、自律的なワークフローをプロトタイピングするソロの開発者や小規模チーム。

AutoGPTは、GPT自己計画的で目標駆動型のアシスタントに変える自律エージェントフレームワークです。

実際には、「市場分析をまとめる」といった目標を渡すと、その仕事をサブタスクに分割し、データを取得し、ファイルを書き込み、APIを勝手に呼び出す。まるで、ほとんど指導を必要としないジュニア・アナリストにリサーチを任せるような感覚だ。

すぐに2つのことにお気づきでしょう。第一に、AutoGPTの自律性は、人間のエージェントに縛られれば滞ってしまうバッチワークフローを完全に自動化します。

第二に、同じ独立性でも、潜在的なリスクを抑制するために、各走行に対して徹底的なモニタリングを実施する必要がある。

時間が経つにつれて、リトライのロジックやプラグインの組み合わせを微調整することを学ぶ。

主な特徴

• 目標を実行可能なステップに分解する自己計画エージェント
• ウェブブラウジング、ファイル操作、カスタムAPIのためのプラグインシステム
• 過去の事実や決定を記憶するベクトルベースの記憶
• タスクが行き詰まった場合の自動リトライとリカバリー

7.ラサ

最適会話フローを深くカスタマイズし、データとモデルを完全に所有する必要があるチーム。

Rasaはオープンソースのフレームワークで、自然言語理解と対話管理を融合し、コンテキストを意識したチャットボットや音声アシスタントを実現する。 

交換可能なコンポーネントからNLUパイプラインを組み立て、複数のターンにわたってコンテキストを維持する対話ポリシーを定義します。このアプローチにより、システムの他の部分を書き換えることなく、ドメインの進化に合わせて新しいインテント分類器やエンティティ抽出器を入れ替えることができます。

Rasaはお客様のインフラストラクチャ上で動作するため、お客様はデータのプライバシーとスケーリングを完全に管理することができます。

主な特徴

• インテントとエンティティを抽出する高度なNLUパイプライン
• 複雑な複数ターンの会話のためのカスタム対話ポリシー
• あらゆるドメインや言語に適合する拡張可能なパイプラインコンポーネント
• メッセージング・チャンネル用の統合機能を備えたオープンソースのコードベース

価格設定： 

• オープンソース：フリー - 完全なフレームワークを含む、Apache 2.0ライセンス
• プロ版無料 - Rasa Proとの会話は月1,000回まで。
• 成長：年間35,000ドルから - Rasa Studio、サポート、コマーシャルを含む

AIエージェントとチャットボットの違いは？

チャットボットは、あらかじめ定義されたルールに従って、わかりやすい会話を管理する。一方、AIエージェントは自律的に動作する。チャットで応答するだけでなく、ワークフロー全体にわたって推論し、意思決定することができる。

技術者でないユーザーにとって、これらのフレームワークを使うための学習曲線はどのようなものですか？

Botpress LangGraphのようなプラットフォームは、ビジュアルビルダーやテンプレートを提供し、非技術的なユーザーでも学習曲線が低くなります。しかし、統合の設定やカスタムロジックの実装には、技術的なサポートが必要です。

オープンソースとフリーの商用フレームワークの違いは？

オープンソースのフレームワークは、ソースコードへのフルアクセスを提供し、セルフホスティングや広範囲なカスタマイズが可能だ。無料の商用フレームワークは、ユーザーフレンドリーなインターフェースとホスティングを提供するが、機能の制限があったり、高度な使用には有料プランが必要だったりする。

これらのツールで作られたAIエージェントのパフォーマンスをどのように評価すればよいのでしょうか？

タスク完了率、応答時間、フォールバックまたは失敗率、ユーザー満足度などの主要メトリクスを使用して、AIエージェントのパフォーマンスを評価できます。多くのフレームワークにはアナリティクスが組み込まれていますが、より深いパフォーマンス追跡のために外部ツールを接続することもできます。

エージェントによる自動化が最も恩恵を受けるのはどの業界か？

カスタマーサービス、ヘルスケア、金融、eコマースなどの業界では、自動化によって大きな利益が得られる。