- LLM エージェントフレームワークは、メモリ、意思決定、ツールの統合を管理することで、AIエージェントの構築を簡素化し、開発者がゼロから複雑なコードを書く手間を省きます。
- フレームワークの焦点はそれぞれ異なるため、適切なフレームワークを選択するかどうかは、特定のユースケースと技術的ニーズに依存する。
- LLM エージェントフレームワークは、AIエージェントが外部システムや知識ベースと接続することを可能にし、タスクの自動化、情報の取得、コンテキストを考慮した応答の生成を可能にする。
- LLM エージェントの未来は、複数の専門エージェントを連携させてオーケストレーションし、異なるビジネス機能にわたる複雑なタスクを合理化する方向に向かっている。
大規模言語モデルLLMs）は、AIエージェントをより賢くしましたが、そのロジック、ワークフロー、統合を管理することは困難です。そこで、LLM エージェントフレームワークの出番となる。LLMエージェントフレームワークは、AIを活用した自動化を構築、展開、拡張するための構造を提供する。
あるものはワークフローの自動化を単純化し、あるものはマルチエージェントコラボレーションに焦点を当て、あるものは開発者がエージェントロジックを完全にコントロールできるようにする。
このガイドでは、LLM エージェントフレームワークをその機能とユースケースに基づいて分類し、ニーズに最適なものを決定するのに役立ちます。
LLM エージェントのフレームワークとは？
LLM エージェントフレームワークは、AI制御hub機能し、記憶、意思決定、ツール統合を管理し、大規模な手作業によるコーディングを不要にする。
これらのフレームワークは、メモリ、ツール統合、ワークフロー自動化のためのプラグアンドプレイモジュールを提供し、複雑なコーディングの必要性を最小限に抑える。
LLM エージェントフレームワークは、さまざまな領域でAI主導の自動化を実現します。チャットボットでカスタマーサポートを強化し、AIアウトリーチで販売とリードジェネレーションを促進し、手作業を減らしてワークフローの自動化を合理化します。
このようなフレームワークは知識検索も促進し、AIが関連データを表面化するのを助け、スマートAIアシスタントとして機能することで社内業務を支援し、製造業や物流における産業オートメーションを推進する。
LLM エージェントのフレームワークの選び方
適切なLLM エージェントフレームワークの選択は、柔軟性、使いやすさ、統合機能のバランスに依存します。お客様に最適なフレームワークは、以下の要素に依存します：
最終的には、プロジェクトの複雑さ、パフォーマンス要件、長期的な保守性などを考慮して決定する必要がある。
トップ6LLM エージェント・フレームワーク
すべてのLLM エージェントフレームワークが同じように作られているわけではない。チャットボットの自動化を得意とするものもあれば、マルチエージェントコラボレーションやカスタムAIワークフローを得意とするものもあります。このガイドを参考に、選択肢を比較してみてください：
1.ラングチェーン
LangChainは、LLM アプリケーション開発へのモジュラーアプローチで知られる、柔軟性の高いオープンソースのフレームワークです。特に、AIエージェントのワークフローをきめ細かく制御する必要がある開発者に人気があります。
主な特徴
- モデル不可知論： GPT、Claude、Llama、その他のモデルで動作します。
- チェーンとエージェント：マルチステッププロンプトと完全自律型AIエージェントをサポート。
- ベクターDB統合：Pinecone、FAISS、Weaviateなどとネイティブに互換性があります。
- 活発なコミュニティ：チュートリアルやサンプルプロジェクトを持つ大規模な貢献者ベース。
価格
- オープンソース：ライセンス費用がかからない
2.ラマインデックス
LlamaIndex は、LLMアプリケーションに特化したデータの索引付けと検索機能を提供します。AIエージェントに関連するデータの塊を「与える」ことで、より正確で文脈を考慮した応答を可能にします。
.webp)
主な特徴
- 堅牢なインデックス作成パイプライン：大規模なテキストコレクションを効率的にセグメント化し、埋め込みます。
- 複数の検索方法：チャンキング、埋め込み型、階層型インデックスを含む。
- プラガブルストレージ：ローカルファイル、クラウドストレージ、ベクターデータベースと統合。
- エージェントライクなクエリ： LLMs 最も関連性の高いデータを自律的に取得できるようにする。
価格
- オープンソース：個人および商用プロジェクトで自由に使用できます。
3.オートジェン
オートジェンは、大規模な言語モデルを中心に構築されたワークフロー自動化ツールで、コーディングの複雑さを最小限に抑えることを目的としています。マルチステップのプロンプト・パイプラインや、AI主導のわかりやすいプロセスの作成に優れています。
主な特徴
- プロンプト連鎖：連続したプロンプトを簡単にリンクさせ、より深い段階的な推論を実現。
- ローコード設定：YAMLまたはシンプルなスクリプトでワークフローを定義。
- ワークフローテンプレート：要約、分類、Q&Aなどのタスクのクイックスタート。
- 非同期＆スケーラブル：並行タスクや大規模ワークロードを効率的に処理します。
価格
- オープンソース：コアツールセットのライセンス料は不要。
4.Botpress
Botpressは、チャットボットとワークフローの開発を簡素化するために設計された高度な会話AIプラットフォームです。直感的なグラフィカルUIと柔軟なコードベースのオプションが融合しており、初心者から熟練開発者まで幅広くご利用いただけます。
.webp)
主な特徴
- ビジュアル・フロー・ビルダー：ドラッグ＆ドロップで会話パスを作成。
- LLM 統合： GPT、Claude、Llama、その他のモデルを統合。
- プラグインエコシステム：ビルド済みまたはカスタムアドオンで機能を拡張。
- アナリティクスとモニタリング：ユーザーのエンゲージメント、会話の成功率などを追跡します。
価格
- 従量制：無料ティアには1ボットと500メッセージ/月までが含まれます。
- Plus：月額79ドルで、より高い利用限度額と追加機能がある。
- チーム： 月額446ドルで、高度なアナリティクスとコラボレーションを実現。
5.グーグル・バーテックスAI
Google Vertex AIは、大規模な言語モデルを含むAIモデルをGoogle Cloud内で構築、デプロイ、拡張するための堅牢なMLプラットフォームです。GCPサービスやマネージドインフラストラクチャと深く統合されているため、企業での利用に最適です。
主な特徴
- マネージド・インフラストラクチャ：Googleの高可用性サービスによる容易なスケーリング。
- Gemini APIとの統合：最先端のGoogleLLMsアクセス。
- AutoMLとパイプライン：モデルのトレーニング、チューニング、デプロイのワークフローを簡素化します。
- GCPエコシステム：BigQuery、Dataflow、その他のGoogle Cloud製品に直接接続できます。
価格
- 従量制：GCPのコンピュート、ストレージ、APIの使用量に基づく。
- エンタープライズSLA：大規模展開のための専用サポート付きカスタム契約。
6.クルーAI
クルーAI は、複数の自律型エージェントをオーケストレーションし、それぞれが特化したタスクで連携して作業することに重点を置いている。並列プロセスを同期させることで、異なる専門領域を必要とする複雑なプロジェクトを1つの傘の下で処理する。
主な特徴
- マルチエージェントコラボレーション：複数のエージェントを連携させ、それぞれ異なるタスクに取り組む。
- ワークフロー・オーケストレーション：視覚的またはプログラム的にプロセスを定義し、タスクのハンドオフを管理します。
- カスタマイズ可能な役割：各エージェントの能力やデータセットへのアクセスをカスタマイズできます。
- 統合ライブラリ：一般的なサードパーティサービス（Slack、Trello）のクイックコネクタ。
価格
- スターター層：同時実行のニーズが限定的な小規模チームに適しています。
- エンタープライズプラン：より高い同時実行数制限、プレミアム統合、専用サポート。
LLMs 行動可能なAIエージェントに変える
LLM エージェントフレームワークは、チャットボット、マルチエージェントシステム、ワークフローの自動化など、AIの自動化を身近なものにします。カスタマイズを優先するものもあれば、使いやすさを重視するものもあります。
Botpress 、柔軟性とシンプルさのバランスが取れており、AIを活用した自動化には最適です。
探検の準備はできていますか？今すぐビルドを始めましょう。無料です。
よくあるご質問
1.LLM エージェントの行動において、記憶はどのような役割を果たしているのか？
Memory plays a crucial role in LLM agent behavior by allowing the agent to retain and recall previous interactions or decisions. This allows the agent to respond contextually across multi-turn conversations and improves performance in tasks that require long-term understanding.
2.LLM エージェントと従来のルールベースのボットの違いは？
The difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot lies in flexibility and reasoning: rule-based bots operate on fixed if-then logic, while LLM agents use natural language understanding and probabilistic reasoning to interpret inputs and generate context-aware responses.
3.LLM エージェントフレームワークは、一般的なAI開発プラットフォームとどう違うのか？
LLM agent frameworks are specifically tailored to build agents that interact via language, offering tools like memory management and orchestration of multi-step reasoning. In contrast, general AI development platforms are broader and focus on things like predictive analytics.
4.LLM エージェントフレームワークを効果的に使うために、コーディングの知識は必要ですか？
You do not need to know how to code to use LLM agent frameworks if you choose a no-code or low-code platform like Botpress. However, some frameworks (e.g., LangChain or Autogen) require programming knowledge, especially if you're building custom logic or complex integrations.
5. What trends in LLM agents should I anticipate in the next 1-2 years?
In the next 1-2 years, expect LLM agents to evolve with stronger memory systems, more autonomous goal completion, improved coordination between multiple agents, and tighter integrations with enterprise APIs and knowledge sources for real-world task execution.
.webp)
