2025年のLLM エージェントのフレームワークの選択

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。

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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：

ファクター	評価方法	なぜ重要なのか
サポートされるLLMs	- 一般的なモデルとの互換性（OpenAI GPT、Claude、Gemini、Meta Llamaなど） - カスタムモデルやオンプレミスモデルを統合する柔軟性	ユースケースに最適なモデルを使用し、必要に応じてプロバイダーを変更できるようにする。
統合とツーリング	- データベース、API、SaaSツール用の組み込みコネクタ - プラグイン・エコシステムまたは拡張メカニズム	カスタム統合に費やす時間を削減することで、開発を合理化します。
スケーラビリティと展開	- クラウドネイティブ、サーバーレス、コンテナ型のオプション - ロードバランシングと水平スケーリング	トラフィックが多い場合や複雑なワークフローが予想される場合には重要です。
価格とライセンス	- 無料のオープンソースと段階的なエンタープライズプランの比較 - 隠れたコスト（API使用料、ホスティング料金など）	長期的な持続可能性を計画し、予期せぬ出費を避けるのに役立つ。
セキュリティとコンプライアンス	- データ保護、暗号化、コンプライアンス（GDPR、HIPAAなど） - エージェントのアクションに対するユーザー/アクセス制御	機密情報を扱うプロジェクトや、規制された業界で活動するプロジェクトには不可欠です。