2025年のLLM エージェントのフレームワークの選択

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。

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。

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。

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？

メモリーにより、LLM エージェントは過去のやりとり、決定、事実を「記憶」することができ、より文脈に沿った応答、複数ターンでの会話、時間の経過に伴う知識の蓄積を行うことができる。

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？

ルールベースのボットは厳密なif-thenロジックに従うが、LLM エージェントはより人間に近い考え方をする。LLMエージェントは、入力を解釈し、推論し、自然言語理解を使って柔軟に対応する。

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 エージェントフレームワークは、大規模な言語モデルを使用したスマートでインタラクティブなエージェントの構築を支援するために特別に設計されています。一方、一般的なAIプラットフォームは、構造化データ解析のような幅広い分野をカバーしています。

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？

フレームワークの中には、ノーコードやローコード（Botpressような）のものもあれば、スクリプティングでより大きな力を発揮するものもある。

5.今後1-2年の間に、LLM エージェントにはどのようなトレンドが予想されますか？

よりスマートなマルチエージェントコラボレーション、企業ツールとの緊密な統合、より優れたメモリ処理、より少ない人間の入力で計画し行動できる自律的なエージェントを期待する。