1. What role does memory play in LLM agent behavior?

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. What’s the difference between an LLM agent and a traditional rule-based bot?

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. How do LLM agent frameworks differ from general AI development platforms?

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. Do I need to know how to code to use LLM agent frameworks effectively?

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.

2025年に最適なLLMエージェントフレームワークの選び方

執筆者

Aryan Kargwal

AI開発者、博士課程在籍者、コンテンツクリエイター（edtrニュースレター＆Botpress）

ステップ1. ステップのタイトルがここに入ります

概要

LLMエージェントフレームワークは、メモリ管理、意思決定、ツール連携を担い、開発者が複雑なコードを一から書く手間を省き、AIエージェントの構築を簡単にします。
フレームワークごとに重視する点が異なるため、用途や技術要件に合ったものを選ぶことが重要です。
LLMエージェントフレームワークを使うことで、AIエージェントが外部システムやナレッジベースと連携し、業務自動化や情報取得、状況に応じた応答生成が可能になります。
今後は、複数の専門エージェントが連携して業務を効率化し、さまざまなビジネス領域で複雑なタスクを自動化する方向に進化しています。

大規模言語モデル（LLM）によってAIエージェントは賢くなりましたが、そのロジックやワークフロー、連携管理は依然として課題です。そこでLLMエージェントフレームワークが登場し、AI自動化の構築・展開・拡張のための基盤を提供します。

フレームワークごとに解決する課題は異なります。ワークフロー自動化を簡単にするもの、複数エージェントの協調に特化したもの、エージェントのロジックを細かく制御できるものなどがあります。

本ガイドでは、LLMエージェントフレームワークを機能や用途別に分類し、最適な選択をサポートします。

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LLMエージェント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の制御ハブとして機能し、メモリ管理・意思決定・ツール連携を担うため、手作業による大規模なコーディングが不要になります。

これらのフレームワークは、メモリやツール連携、ワークフロー自動化のための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ます。

LLMエージェントフレームワークは、さまざまな分野でAIによる自動化を実現します。チャットボットによるカスタマーサポート、AIによる営業・リード獲得、手作業を減らすワークフロー自動化などに活用されています。

また、知識検索による関連データの抽出、社内業務のAIアシスタント化、製造・物流分野での産業自動化にも役立ちます。

LLMエージェントフレームワークの選び方

最適なLLMエージェントフレームワークを選ぶには、柔軟性・使いやすさ・連携機能のバランスが重要です。以下の要素を基準に検討しましょう。

評価項目	評価方法	重要な理由
対応LLM	- 主要モデル（OpenAI GPT、Claude、Gemini、Meta Llamaなど）への対応 - カスタムモデルやオンプレミスモデルの統合柔軟性	用途に最適なモデルを選択でき、必要に応じてプロバイダーを切り替えられます。
連携・ツール対応	- データベース、API、SaaSツール向けの組み込みコネクタ - プラグインや拡張機構の有無	カスタム連携にかかる開発工数を削減し、開発を効率化します。
スケーラビリティ・デプロイ	- クラウドネイティブ、サーバーレス、コンテナ対応 - 負荷分散や水平スケーリングへの対応	高トラフィックや複雑なワークフローを想定する場合は特に重要です。
価格・ライセンス	- 無料・オープンソースとエンタープライズ向け有料プラン - API利用料やホスティング費用などの隠れコスト	長期的な運用コストを見積もり、予期せぬ出費を防ぎます。
セキュリティ・コンプライアンス	- データ保護、暗号化、各種規制（GDPR、HIPAAなど）への対応 - エージェントの操作に対するユーザー/アクセス制御	機密情報を扱うプロジェクトや規制業界での利用には不可欠です。

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最終的には、プロジェクトの複雑さ・性能要件・長期的な保守性を基準に選択しましょう。

主要なLLMエージェントフレームワーク6選

すべてのLLMエージェントフレームワークが同じではありません。チャットボット自動化に強いもの、複数エージェントの協調やカスタムAIワークフローに特化したものなど、用途に応じて比較しましょう。

1. LangChain

LangChainは、モジュール型の設計で柔軟性が高いオープンソースフレームワークです。AIエージェントのワークフローを細かく制御したい開発者に特に人気があります。

主な機能

モデル非依存: GPT、Claude、Llamaなど多様なモデルに対応。
チェーン＆エージェント: 複数ステップのプロンプトや自律型AIエージェントをサポート。
ベクターデータベース連携: Pinecone、FAISS、Weaviateなどと標準連携。
活発なコミュニティ: 多数の貢献者によるチュートリアルやサンプルプロジェクトあり。

料金プラン

オープンソース: ライセンス費用不要。

2. LlamaIndex

LlamaIndexは、LLMアプリ向けのデータインデックス化・検索機能に特化したフレームワークです。AIエージェントに関連データを効率よく提供し、より精度の高い応答を実現します。

主な機能

強力なインデックスパイプライン: 大規模テキストの分割・埋め込み処理が効率的。
多様な検索方式: チャンク分割、埋め込みベース、階層型インデックスなどに対応。
プラグイン型ストレージ: 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連携可能。
エージェント的な検索: LLMが自律的に最適なデータを取得可能。

料金プラン

オープンソース: 個人・商用利用ともに無料。

3. AutoGen

AutoGenは、大規模言語モデルを活用し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指しています。複数ステップのプロンプトパイプラインやシンプルなAIプロセスの構築に優れています。

主な機能

プロンプト連結: 連続したプロンプトを簡単に繋げて、段階的な推論が可能。
ローコード設定: YAMLや簡単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などのタスクをすぐに開始可能。
非同期・スケーラブル: 同時タスクや大規模処理にも効率的に対応。

料金プラン

オープンソース: コア機能はライセンス費用不要。

4. Botpress

Botpressは、高度な会話AIプラットフォームで、チャットボットやワークフロー開発を簡単にします。直感的なグラフィカルUIと柔軟なコードベースの両方を備え、初心者から上級者まで幅広く対応します。

主な機能

ビジュアルフロービルダー: ドラッグ＆ドロップで会話フローを作成。
LLM連携: GPT、Claude、Llamaなどのモデルを統合可能。
プラグインエコシステム: 既存またはカスタムアドオンで機能拡張。
分析・モニタリング: ユーザーの利用状況や会話成功率などを可視化。

料金プラン

従量課金制: 無料枠は1ボット・月500メッセージまで。
Plus: 月額$79で利用上限や追加機能が拡大。
Team: 月額$446で高度な分析やチームコラボレーションに対応。

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5. Google Vertex AI

Google Vertex AIは、Google Cloud上でAIモデル（LLM含む）の構築・展開・拡張ができる強力な機械学習プラットフォームです。GCPサービスとの連携やマネージド基盤により、エンタープライズ用途に最適です。

主な機能

マネージド基盤: Googleの高可用性サービスでスケーリングが容易。
Gemini API連携: 最新のGoogle LLMを利用可能。
AutoML＆パイプライン: モデル学習・チューニング・展開を簡素化。
GCPエコシステム: BigQuery、DataflowなどGoogle Cloud製品と直接連携。

料金プラン

従量課金制: GCPの計算・ストレージ・API利用量に応じて課金。
エンタープライズSLA: 大規模運用向けの専用サポート・契約に対応。

6. CrewAI

CrewAIは、複数の自律エージェントを連携させ、それぞれが専門タスクを担当するオーケストレーションに特化しています。並行処理を同期させることで、異なる分野の専門知識を必要とする複雑なプロジェクトも一元管理できます。

主な機能

マルチエージェント協調: 複数のエージェントが、個別かつ相互に関連するタスクを連携して進めます。
ワークフローオーケストレーション: プロセスを視覚的またはプログラムで定義し、タスクの受け渡しを管理します。
カスタマイズ可能な役割: 各エージェントの機能やデータセットへのアクセス権を柔軟に設定できます。
インテグレーションライブラリ: SlackやTrelloなど、人気のサードパーティサービスと素早く連携できるコネクタを用意。

料金プラン

スターターティア: 同時実行数が限られている小規模チームに最適です。
エンタープライズプラン: より高い同時実行数、プレミアム連携、専任サポートを提供。

LLMを実践的な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、チャットボットやマルチエージェントシステム、ワークフロー自動化など、AIによる自動化を誰でも利用できるようにします。どのフレームワークが最適かは、技術要件によって異なります。カスタマイズ性を重視するものもあれば、使いやすさを優先するものもあります。

Botpressは柔軟性とシンプルさを両立しており、AIによる自動化に最適な選択肢です。

試してみませんか？今すぐ構築を始めましょう。無料です。

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よくある質問

1. メモリはLLMエージェントの動作にどのような役割を果たしますか？

メモリは、エージェントが過去のやり取りや判断を保持・参照できるようにすることで、LLMエージェントの動作に重要な役割を果たします。これにより、複数ターンの会話でも文脈に沿った応答が可能となり、長期的な理解が必要なタスクのパフォーマンスが向上します。

2. LLMエージェントと従来のルールベースボットの違いは何ですか？

LLMエージェントと従来のルールベースボットの違いは、柔軟性と推論能力にあります。ルールベースボットは固定されたif-thenロジックで動作しますが、LLMエージェントは自然言語理解と確率的推論を用いて入力を解釈し、文脈に応じた応答を生成します。

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いますか？

LLMエージェントフレームワークは、言語を介してやり取りするエージェントの構築に特化しており、メモリ管理や複数ステップの推論のオーケストレーションなどのツールを提供します。一方、一般的なAI開発プラットフォームはより広範で、予測分析などに重点を置いています。

4. LLMエージェントフレームワークを効果的に使うにはプログラミング知識が必要ですか？

Botpressのようなノーコードまたはローコードプラットフォームを選べば、LLMエージェントフレームワークを使うのにプログラミング知識は必要ありません。ただし、LangChainやAutogenのような一部のフレームワークでは、カスタムロジックや複雑な連携を構築する場合にプログラミングが求められます。

5. 今後1〜2年で予想されるLLMエージェントのトレンドは何ですか？

今後1〜2年で、LLMエージェントはより強力なメモリシステム、自律的な目標達成能力の向上、複数エージェント間の連携強化、そしてエンタープライズAPIや知識ソースとの統合強化による実業務での活用が進むと予想されます。