2025年のトップAIエージェント・ビルダー

AIエージェントは、ビジネスや開発者が問題解決に取り組む方法を再構築しています。適切なフレームワークを使用することで、従来の自動化を超えたAIエージェントを構築することができます。

これらのエージェントは、繰り返しのタスクを自動化し、リアルタイムの洞察を提供し、よりスマートな意思決定を可能にする。 

AIエージェントの採用が進むにつれ、これらのエージェントを動かすフレームワークやプラットフォーム（AIエージェント・ビルダー）は、多様なニーズに対応できるように進化しており、インテリジェント・システムの設計、導入、拡張がかつてないほど容易になっている。

AIエージェント・ビルダーとは？

AIエージェント・ビルダーは、開発者や企業が、入力を理解し、情報を処理し、意味のある行動をとることができるインテリジェントなエージェント型AI システムを作成するのを支援するために設計されたツールである。

優れたAIエージェントビルダーは、あらかじめビルドされたモジュールを備えているため、開発者はニューラルネットワークを再発明することなく、ソリューションの構築に集中することができる。その重要な価値は、複雑さを抽象化し、開発を合理化し、新しいシステムでもレガシーシステムでもシームレスな統合を可能にすることにある。

AIエージェント・ビルダーの使用例

AIエージェント・ビルダーは、自動化、データ処理、顧客とのやり取りを含む業務で輝きを放つ。最新の LLMsにより、顧客からの問い合わせへの対応やドキュメントの要約など、多くのありふれた作業を完全に自動化できるようになった。 

しかし、このようなビルダーの真の可能性は、エージェントがインターネットと相互作用したり、膨大なドメイン固有の知識を利用したりする必要があるときに現れる。

カスタマーサポートの自動化

AIエージェントは、定型的な顧客からの問い合わせに対応し、応答時間を短縮し、複数のチャネルで24時間365日のサポートを提供することで、顧客満足度を向上させ、運用上のオーバーヘッドを削減することができる。

単純な問い合わせにとどまらず、AIエージェントは顧客の感情を追跡し、リアルタイムのフィードバックを収集することができる。また、CRMシステムと統合し、高度にパーソナライズされたサポートを提供することもできる。この機能により、顧客は複数のチャネルで一貫性のある効率的なサービスを受けることができる。

例 FAQの処理、チケットのエスカレーション、ライブチャットの応答。

タスク・オートメーション

AIエージェントは、反復作業を自動化し、CRMやプロジェクト管理システムなどのツールと統合することで、社内のワークフローを合理化し、効率的でミスのないオペレーションを維持する。

これらのエージェントは、部門間のワークフローを管理するようにプログラムすることもでき、タイムリーな承認と期限の追跡を保証します。反復的なワークフローを自動化することで、企業は貴重な時間を節約し、戦略的イニシアチブに集中することができます。

例データ入力、メール仕分け、タスクスケジュール管理。

セールス＆マーケティング

AIエージェントは、リードジェネレーションの自動化、見込み客の育成、マーケティングパイプラインを強化することによるパーソナライズされた顧客体験の提供により、収益の向上を支援します。

AIエージェントは、潜在顧客と積極的に関わり、パフォーマンス指標を追跡することで、営業パイプラインの効率と効果の両方を向上させる。

例リードクオリフィケーション、キャンペーンの最適化、パーソナライズされたアウトリーチ

ITサポート

AIエージェントは、テクニカルサポートリクエストの自動化、システムの健全性の監視、エンジニアリングワークフローにおけるシームレスなチームコラボレーションを可能にすることで、ITオペレーションを強化します。

エンジニアリング・チームにとっては、コード・レビューの自動化やリグレッション・テストの実施により、一貫した品質と生産性を確保できる。さらに、サポートリクエストの自動化、システムの健全性の監視、追加タスクの実行が可能になる。

例パスワードリセット、エラー監視、システム診断。

AIエージェント・ビルダーの選び方

適切なAIエージェント・ビルダーを選ぶには、あまりに多くの選択肢があるため、圧倒されてしまうかもしれません。選択肢を絞り込むための簡単なチェックリストです：

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チームと協力して、組織にとって最も重要な機能を特定しましょう。ニーズを明確に理解することで、適切なビルダーを選ぶことがより容易になります。

2025年のAIエージェント・ビルダー・トップ7

AIエージェントは、サイドプロジェクトから生産インフラへと移行した。かつてはノートブックで動作するプロンプト・チェーンであったものが、今ではモニタリング、リトライ、ライブ・オーケストレーションを備えたデプロイされたシステムになっている。

AIエージェントビルダー "とは、ツール間で観察、判断、行動できるエージェントを作成するチームを支援するフレームワークやプラットフォームのことである。全体的なコントロールを与えるコードファーストのフレームワークと、ユースケースに集中できるように配管を抽象化するプラットフォームとに分かれている。

以下のビルダーは単に人気があるだけでなく、日々の使用でその実力が証明されている。それぞれのビルダーは、他のビルダーよりも実際の問題を解決することによって、その地位を獲得している。

1.Botpress

こんな人に最適ビジネスシステムを統合し、状態を保持し、エンジニアリングを大幅に書き換えることなくリアルタイムに適応する、弾力性のあるAIエージェントを構築するチーム。

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
• Plus: 89ドル/月 - 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

Botpress AIエージェント構築プラットフォームです。コンテキストを記憶し、ブロックされると一時停止し、必要なデータが利用可能になると再開するエージェントを作成することができます。

50以上のネイティブな統合機能を備えています。エージェントは、カレンダー、CRM、ヘルプデスク、またはERPと即座に対話することができ、セットアップ時間を短縮し、手動API配線への依存を軽減します。

モデル制御はビルトインされている。開発者は、作業負荷、コスト、またはコンプライアンスに応じて、エージェントを動かす頭脳をGPT、Claude、Gemini、またはオープンソースのモデルの間で切り替えることができる。

エージェントは視覚的に設計されます。開発者は直接コードまたは高度なAPIコールによってロジックを拡張する一方で、構築者はドラッグアンドドロップエディタでフローをスケッチすることができます。

Botpress は、本番環境への対応において際立っています。非技術者のためのシンプルさと、開発者のための拡張性のバランスがとれており、企業の運用にスケールしても信頼性の高いエージェントを提供します。

主な特徴

• 自動的に一時停止、再開するワークフロー
• 50以上の企業向けアプリケーションとの統合済み
• GPT、クロード、ジェミニ、オープンソースをワンクリックでモデル切り替え可能
• ビジュアル・エディターとコードレベルのカスタマイズ

2.ラングチェーン

最適エージェントの推論、ランタイムロジック、統合を完全に制御する必要がある開発者。

価格設定：

• 開発者無料 - 1シート、5kトレース/月
• Plus: 39ドル/月（1シートあたり） - より高いトレース制限、LangGraph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、SSO、使用量のスケーリング

LangChainはAIエージェント構築フレームワークです。エンジニアに、エージェントがどのように計画を立て、再試行し、外部ツールを呼び出すかを正確に定義するための足場を提供する。

そのLangGraphの拡張は、ステートフルで長時間実行するワークフローを導入している。エージェントは、シングルターンのプロンプトの代わりに、ゴールに到達するまで継続的に適応するプロセスを管理することができる。

しかし実際には、LangChainは混乱している。このライブラリは、半ばサポートされたモジュールのパッチワークのようなもので、かつてコミットしていた企業も、今では内部フォークを作るためにそれを放棄している。

開発者はデータベースやAPI、ベクターストアに直接接続することができる。しかし、エコシステムはもろく、アップデートの間に統合が壊れることも多く、説明責任もほとんどない。

主な特徴

• 推論ループ構築のためのコードファースト・フレームワーク
• LangGraphはステートフルで長時間稼働するエージェントのためのものである。
• LLMs、API、ベクターストアとの豊富な統合
• プランニング、リトライ、出力構造の制御

3.ラマインデックス

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こんな人に最適 LLM メモリだけに頼ることなく、ドキュメント、テーブル、APIへの一貫したアクセスを必要とする、データ基盤のエージェントを構築するチーム。

価格設定：

• オープンソース：無料で使用でき、セルフホストも可能
• エンタープライズサポート、スケーリング、マネージドデプロイメントのためのカスタム価格

LlamaIndexはAIエージェント構築フレームワークであり、乱雑なコンテンツをエージェントが実際にクエリ可能な構造化インデックスに変えることに特化している。生のドキュメントをスクレイピングする代わりに、テキスト、テーブル、APIのクエリ可能なレイヤーを提供する。

このアプローチにより、データを多用するワークフローに最適です。エージェントが請求書、ナレッジベース、構造化されたシステムから信頼性の高い検索を必要とするとき、LlamaIndexはデータソースと推論の間のクリーンなブリッジを提供します。

欠点は複雑さだ。チャンキング、埋め込み、検索のための複数のモジュールが重複しているため、初めてインデックスを作成するチームを圧倒する可能性がある。安定した結果を出すにはチューニングが必要。

主な特徴

• 非構造化データと構造化データの高度なインデックス作成
• 接地エージェントの応答用クエリー・インターフェース
• 企業ワークフロー用の拡張可能なコネクタ
• LangChainやCrewAIのようなオーケストレーションフレームワークと組み合わせるように設計されている。

4.クルーAI

最適マルチエージェントシステムを設計するチームで、研究者、レビュアー、プランナーのような異なる役割が、共有ゴールに向かって協調する必要がある場合。

価格設定：

• オープンソース：セルフホスティングは無料
• エンタープライズ有償サポートとマネージドデプロイメントが利用可能

CrewAIは、コラボレーションのために構築されたAIエージェント構築フレームワークです。一人のエージェントが全てのタスクをこなす代わりに、専門的な役割を割り当て、一緒に仕事をさせることができます。

この分業は、特にピアレビューやタスクハンドオフの恩恵を受けるワークフローにおいて、より信頼性の高い結果を生み出すことが多い。それは、人間のチームが実際にどのように動いているかに近いと感じられる。

課題はオーケストレーションのオーバーヘッドだ。ロール、コミュニケーションパターン、ガードレールの設定はすぐに複雑になる。

主な特徴

• エージェントの役割に基づく専門化
• 逐次または並列ワークフローの設定駆動型オーケストレーション
• エージェント間の透明なコミュニケーションとタスクのハンドオフ
• DockerとKubernetesによる本番環境でのデプロイメント

5.セマンティック・カーネル

最適コンプライアンスとIT管理を維持しながら、マイクロソフトのサービスと直接統合する必要があるAIエージェントを構築している企業。

価格設定：

• オープンソース：MITライセンスの下でフリー
• エンタープライズAzure契約によるサポートとスケーリング

セマンティック・カーネルは、マイクロソフトのエージェント構築フレームワークである。AIエージェントを企業のワークフロー内でより予測しやすくする「スキル」と「記憶」の抽象化を提供する。

その強みは統合性だ。すぐにMicrosoft 365、Azure、その他のコアサービスと接続できるため、企業はエージェント型AIを導入するための摩擦の少ない経路を得ることができる。

トレードオフは範囲だ。セマンティック・カーネルはマイクロソフトのエコシステムに合わせて作られているため、そのstack 外のチームは、より一般的なフレームワークと比較して、しばしば堅苦しさを感じる。

主な特徴

• Teams、Outlook、SharePoint、Dynamicsのネイティブサポート
• 構造化されたエージェント行動のためのスキルと記憶の抽象化
• 設計に組み込まれた企業コンプライアンスとトレーサビリティ
• Azure環境への柔軟な展開オプション

6.オートGPT

最適コンスタントなプロンプトなしに目標に向かって自己指示するエージェントで、自律的なタスク実行をテストするビルダー。

価格設定：

• オープンソース：無料のコミュニティ・プロジェクト
• サードパーティのフォーク有料ホスティングおよびマネージドサービスあり

AutoGPTは完全自律型エージェントの概念を広めた。目標が与えられると、サブタスクを計画し、アクションを実行し、条件が満たされるかブロックされるまで作業を続ける。

それは多くの実験にインスピレーションを与えたが、実際のデプロイメントではしばしば苦労する。強力な制約がないと、タスクがスパイラルしたり、停滞したりして、本番ワークフローの信頼性が制限される。

それでも、プロトタイピングのための貴重なツールであることに変わりはない。AutoGPTはエージェントに自律性を与えることで何が可能になるかを示しており、そのエコシステムは特化したフォークや拡張を生み出し続けている。

主な特徴

• ゴール主導の自律的実行
• 自動タスクプランニングとメモリ使用
• 手動プロンプトなしのツール実行
• コミュニティ主導の実験とフォーク

7.オートジェン

こんな方に最適です：エージェントが構造化された対話を通じて協調し、計画、検証、適応を行う会話型マルチエージェントシステムを試している開発者。

価格設定：

• オープンソース：使用も拡張も自由
• エンタープライズ：マイクロソフトのエコシステムを通じて利用可能なカスタムライセンスとサポート

AutoGenは、マルチエージェントの会話を構築するためのフレームワークである。AutoGenは、ステップを提案し、結果を検証し、完了するまで繰り返すエージェント間のダイアログとしてタスクを構成する。

このアプローチは、デバッグ、コード生成、あるいは反復的な往復が単一のエージェントの決定よりも強力な結果を生む計画シナリオに適している。

弱点は実用性である。本番でこのような会話ループを実行することは、リソースを大量に消費する可能性があり、慎重なガードレールがなければ、エージェントは終わりのない議論にはまり込む危険性がある。

主な特徴

• 複数のエージェント間の会話型コラボレーション
• 反復プランニングと自己検証ループ
• 推論経路を明らかにするデバッグ可能なダイアログ
• LLMs および外部ツール実行との統合

今すぐAIエージェントの構築を開始

AIエージェント・ビルダーは、ワークフロー管理、タスク自動化、顧客対応に革命をもたらします。AIを活用したプロセスを向上させる準備が整いました、 Botpressにはそれを実現するツールがあります。

モジュール設計、スムーズな統合、高度なAI機能により、Botpress は単なるプラットフォームの域を超え、特定のニーズに合わせた自律型エージェントを作成するための堅牢なフレームワークとなっている。

インテリジェント・オートメーションについて調べ、 Botpress 。

よくあるご質問

1.AIエージェントは従来のチャットボットやRPAツールと何が違うのか？

AIエージェントは従来のチャットボットやRPAツールとは異なり、固定されたスクリプトや硬直したルールに従うのではなく、コンテキストを理解し、ユーザーの意図を推察し、取るべきアクションを動的に決定する。従来のチャットボットは事前に記述されたフローに基づいて応答するが、RPAボットは状況の変化に適応することなく繰り返しタスクを実行する。AIエージェントは、予測不可能な入力を処理し、複数のシステムと統合し、リアルタイムで意思決定を行うことができ、静的なツールではなく、自律的な問題解決者のように機能する。

2.プログラミングの知識がなくてもAIエージェントビルダーを使えますか？

多くのプラットフォームがドラッグアンドドロップのインターフェースやビジュアルフローエディタを提供しているため、プログラミングの知識がなくてもAIエージェントビルダーを使用することができます。これらのコード不要のツールは、コードを書くことなく会話をデザインし、エージェントをデプロイすることができますが、より高度なロジックや統合を構築するには、技術的なスキルが必要な場合があります。 

3.AIエージェントにおける「自律的」とは？

AIエージェントの文脈における「自律的」とは、エージェントが、人間から各ステップを明示的に指示されることなく、取るべき行動を決定できることを意味する。単一のスクリプトに従うのではなく、推論と利用可能なツールを使用して、特定の目標を達成するための行動を計画し、調整する。これによって、ユーザーの入力のバリエーションに対応し、結果を導くために独自に動作することができる。

4.AIエージェントはSiriやAlexaのようなデジタルアシスタントとどう違うのか？

AIエージェントは、SiriやAlexaのようなデジタルアシスタントとは異なり、質問に答えたり簡単なコマンドを実行したりするだけでなく、複数のステップのプロセスを実行し、コンテキストとデータに基づいて意思決定を行うように設計されているからだ。SiriやAlexaは通常、情報を提供したりスマートデバイスを制御したりするが、AIエージェントは、CRM記録の更新やビジネスプロセスのエンドツーエンドの管理など、複雑なワークフローを実行できる。 

5.ルールベースのワークフローとエージェントベースのワークフローの違いは何ですか？

ルールベースのワークフローとエージェント型のワークフローの違いは、ルールベースのワークフローは、あらかじめ定義された「もし、こうだったら」という指示に従うため、予期せぬシナリオに直面したときに破綻してしまうことである。対照的に、エージェント型ワークフローは、新しい情報に適応し、最適な行動方針を適応的に決定する。このため、エージェント型システムは、厳格なルールだけでは不十分な、複雑で変化しやすいタスクの処理にはるかに適している。