【2026年版】AIエージェントフレームワーク主要15種を比較解説

AIエージェントフレームワークとは

AIエージェントフレームワークは、自律的に意思決定し、状況に応じて行動できるAIシステムを作るための基盤です。

従来型AIは単一の入力に対して結果を返す構造が中心であり、前後の文脈を踏まえた意思決定は困難でした。 AIエージェントフレームワークは、記憶・推論・計画を統合的に扱う仕組みを持つため、一連の工程をつなげて処理しやすい特徴があります。

人と協働したり複数のエージェントが連携したりする仕組みも備わっており、ビジネス自動化やカスタマーサポートなど幅広い用途で期待されています。

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AIエージェントフレームワークの基礎

AIエージェントフレームワークは、自律的な判断と行動を実現するAI開発の中心的な基盤です。大規模言語モデルを組み込み、環境認識・推論・行動計画・実行を連続して行うことで、多段階のタスク処理を安定して進めることができます。

従来型AIは単一入力に対して最も適した返答を出す仕組みが中心ですが、エージェントは環境の変化に応じて計画を更新しながら進められます。この違いが、多段階タスクを自律的に進められる理由です。また、複数エージェントを統合し、役割分担しながら協調的に作業する構造も備えています。

同フレームワークは、高度な意思決定支援や業務プロセスの自動化など、複雑性の高い領域に対応するうえで欠かせない技術であり、多様なAIアプリケーションの基盤として広く活用されています。

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AIエージェントに欠かせないMCP

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェント間や外部ツールとのデータのやり取りを標準化する技術です。ユーザー入力・API呼び出し・他エージェントの応答を文脈に沿って整理する役割を持ち、情報を共通の形式で扱えるようになるため、意思決定や計画の精度が向上します。

例えば、MCPは、標準的なデータ形式を共有できるため、外部ツールとの連携時に個別実装が減り、結果として運用負荷の軽減につながります。^※1実装状況はプロジェクトにより異なりますが、文脈理解やツール呼び出しの一貫性を高める技術として注目されています。^※2

MCPは、複雑なマルチエージェントシステムにおける安定性やスケーラビリティの向上に寄与すると期待されている技術です。エージェント間連携を強化する選択肢として注目度が高まっています。

※1　正式な実装状況はバージョンや環境によって異なります。
※2　対応状況はフレームワークや環境によって大きく異なるため、実装可否は個別確認してください。

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AIエージェントフレームワーク選定時のポイント

多様なフレームワークが登場する今、求める成果・開発体制・運用レベルに応じた選定判断が重要です。「本番運用に適するか」「PoC向きか」「セキュリティ要件に耐えられるか」など、見極めるべき軸は複数あります。

ここでは、AIエージェントフレームワークの選定で失敗しないために押さえておくべきポイントを整理します。

開発目的に応じたフレームワークを選定

実現したい目的を明確にすることが、フレームワーク選定の出発点になります。目的が不明確な状態では、機能過多による開発負荷や運用のミスマッチが生じやすく、初期段階で方向性を固めることが重要です。

以下に、代表的な目的別の選択基準を整理します。

• 汎用的なAIアプリケーションを構築したい場合
  LangChainは既存ツールやプラグインが豊富で、構成要素を組み合わせる設計がしやすいため、汎用アプリ開発に向いています。
• 複数エージェントの協調が必要な場合
  エージェント間の会話制御が強く、調整が必要なタスクを扱いやすいAutoGenが効果を発揮します。
• 短期間で試作（PoC）を進めたい場合
  役割設計がシンプルで、PoC段階でも短期間で形にできるCrewAIが向いています。
• 企業の本番運用を前提とする場合
  ログ管理や権限設計の仕組みが整っているHaystackやSemantic Kernelが選ばれやすい傾向があります。

目的が明確になるほど必要な機能と不要な機能が整理され、無駄のない構成が実現します。そのため、開発効率だけでなく成果の質も高まりやすくなります。

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学習コストと運用コストのバランス

フレームワークは多くの機能を備えている一方で、開発者には相応の学習負荷がかかります。新しい構造やAPIを理解する必要があり、負荷を見誤ると開発スピードに影響が出る点には注意が必要です。

特に、予算やチーム規模が限られる場合は、扱いやすさが優先順位として大きな意味を持ちます。代表的な例を以下に整理します。

• LangChain
  機能が広く自由度も高いため、構成要素を理解するまでの学習負荷が大きくなりがちです。
• CrewAI
  設定項目が整理されているため、導入時の習熟と運用の両面で負担を抑えられます。

運用面の負荷も含めて全体像を把握することで、継続的な開発に適した基盤を選びやすくなります。

セキュリティと運用保守の容易さ

AIエージェントの導入では、外部システムとの連携が増えるほど、認証や権限管理が不十分な状態では情報が流出するリスクが高まり、企業の信頼性にも影響します。そのため、データ暗号化やアクセス制御など、基盤レベルでの安全対策が整っているかを見極めることが必要です。

また、導入後の運用を持続的に行うためには、保守しやすい仕組みを備えているかも重要になります。アップデートへの対応が遅れたり、不具合修正に手間がかかるフレームワークでは、運用チームに負荷が集中し、長期的なコスト増につながる可能性があります。

特に重要なチェックポイントは、次の通りです。

• 安全性の基盤が整っているか
  認証・権限管理・暗号化といった基盤機能が標準で備わっているかを確認します。
• 保守しやすい設計になっているか
  アップデートのしやすさ、障害対応のしやすさ、ログの確認方法などが運用負荷を大きく左右します。
• エンタープライズ運用の実績があるか
  企業向けに設計された製品はガバナンスと安全性に強く、医療・金融などの高い基準が求められる領域でも採用が進んでいます。

セキュリティと運用性の両面を満たすフレームワークを選ぶことで、長期的に安心してAIエージェントを活用できる環境が整います。

主要AIエージェントフレームワーク15種の比較

AIエージェント基盤は、提供する機能や開発のしやすさ、得意とする領域がそれぞれ異なります。「どれが自分の用途に合うのか」を判断するには、各フレームワークの全体像をつかみながら特徴を比較すると、選びやすくなります。

ここでは、2026年に注目される主要なAIエージェントフレームワーク15種を、用途別・機能別の観点から比較していきます。

1. LangChain（ラングチェーン）

LangChainは、多様な大規模言語モデルを柔軟に組み合わせ、複雑な処理を段階的に実行できる開発基盤です。特徴的な「Chain」機能により、検索・分析・生成といった処理をつなぎ合わせ、業務のワークフローを再現できます。

外部APIやデータベースとも連携しやすく、RAGにも対応しているため、情報検索と生成を組み合わせた高度なアプリケーションを構築できます。用途はカスタマーサポート、文書解析、コード生成支援など幅広く、PythonとJavaScriptの両方で開発できる点も強みです。

2025年時点で、ワークフロー可視化やデバッグ支援機能を強化したLangGraphが紹介されており、開発効率向上に寄与する可能性があります。

2. LlamaIndex（ラマインデックス）

LlamaIndexは、企業内に蓄積されたデータを活用したAIアプリケーション構築に強いフレームワークです。PDF・Word・Webページ・データベースなど多様な情報を取り込み、検索しやすい形へ整理する仕組みを備えています。

独自のインデックス技術により、大量データから文脈を踏まえた検索が行え、RAGを用いた高精度な回答生成に適しています。ナレッジベース構築・問い合わせ対応の自動化・レコメンデーション開発など用途も幅広く、データ活用型のAI導入で高い効果を発揮します。

最新アップデートでは LlamaParse の処理精度が向上したとされ、複雑な文書の構造抽出にも対応しやすくなっています。

3. CrewAI（クルーAI）

CrewAIは、複数のAIエージェントが役割を分担しながら協調作業を行えるマルチエージェントフレームワークです。タスクを管理する「クルー」と、イベントに応じて処理を進める「フロー」を組み合わせることで、リサーチから分析、資料作成まで一連の業務を自律的に進められます。

軽量な設計でオンプレミス運用にも対応しており、セキュリティ要件が厳しい企業でも導入しやすい点が強みです。また、他フレームワークに依存せずゼロから設計されているため、高速処理や柔軟なワークフロー構築が可能です。

意思決定の過程を追跡しやすい構造を持ち、業務標準化や判断の透明性向上にも貢献します。

4. AutoGen（オートジェン）

AutoGenは、複数のAIエージェントが非同期で連携し、複雑なタスクを協調して処理できるフレームワークです。エージェント同士がメッセージを交換しながら役割を分担する仕組みを備えており、段階的に作業を進める業務で高い効果を発揮します。

コードの自動生成や検証を行う実行環境を内蔵し、開発者が人間の監督を挟みながら調整できる点も特徴です。タスク管理・メモリ管理・会話設計などの機能が充実しており、研究用途から企業の高度な自動化まで幅広い領域で活用が進んでいます。

近年のアップデートでは非同期処理に関する改善が継続されており、複数エージェントの並行処理を行う場面での動作改善が報告されています。

5. Haystack（ヘイスタック）

Haystackは、企業内外の大量ドキュメントから必要な情報を検索し、回答生成まで一貫して行えるRAG特化型フレームワークです。ElasticsearchやFAISSなど複数の検索エンジンと統合でき、文書形式やデータ構造が混在する環境でも、高い検索性能を発揮しやすい設計が採用されています。

取り込みからインデックス生成・クエリ処理・生成AIによる要約までを一つのパイプラインとして設計でき、法律文書や技術資料のような情報量が大きい領域で強みがあるのも特徴です。企業のナレッジマネジメントや問い合わせ対応において、回答の一貫性や再現性を確保しやすく、業務効率化にも直結します。

近年は分散処理まわりの最適化が進んでおり、大規模データセットを扱う場面での安定性が向上しています。

6. Langflow（ラングフロー）

Langflowは、AIワークフローを視覚的に構築できるビジュアル型フレームワークです。ドラッグ＆ドロップ操作でLLMチェーンや外部API連携を組み立てられるため、プログラミング経験が少ない利用者でも高度なAI処理を設計できます。

LangChainと完全に連携しており、プロンプト設計やRAG構築をコードなしで試せる点が大きな利点です。リアルタイムのテストやデバッグ機能も備わり、業務効率化ツールやチャットボットの試作を短時間で進められます。

近年はUIの操作性が向上し、多言語対応も強化され、幅広いユーザー層にとって扱いやすいワークフロービルダーへ進化しています。

7. PydanticAI（パイダンティックAI）

PydanticAIは、Pythonのデータ検証ライブラリ「Pydantic」を基盤にしたAIエージェントフレームワークです。最大の特徴は、エージェントが扱うデータを厳密に管理できる点で、入力データの型や構造を明確に定義しながら安全に処理できます。

金融や医療のようにデータ品質が成果に直結する領域で力を発揮し、誤入力やデータ不整合によるトラブルを大幅に減らせます。Pythonとの相性も良く、既存のプロジェクトに自然に組み込めるため、開発効率を保ちながら堅牢なアプリケーションを構築できます。

2025年時点ではAIモデルとの連携性能が強化され、データ品質を継続的にチェックするモニタリング機能も追加されました。

8. Letta（レタ）

Lettaは企業利用を想定したアーキテクチャを備えており、業務自動化や文書処理の領域で活用しやすい構造を持つAIエージェント基盤です。高度な文書処理とプロセス自動化を得意としており、金融や製造など厳格なセキュリティ基準が求められる分野での利用事例が増えています。

社内システムとのAPI連携が充実しているため、ワークフローの一部だけでなく業務全体をAIエージェント化しやすい点が強みです。自然言語処理によるデータ抽出からレポート生成まで幅広く対応し、運用負荷の軽減につながるケースもあります。

近年は多言語対応と操作性が大きく改善され、国内外の企業利用をより後押しする基盤として進化しています。

9. OpenAI Agents SDK（OpenAIエージェントSDK）

OpenAI Agents SDKは、軽量かつ実装しやすい公式エージェント基盤として注目されているフレームワークです。Pythonの標準的な書き方で扱えるため、複雑な設定を行わずにエージェント開発へ着手できます。

役割ベースの設計を採用しており、作業担当者を割り振るような感覚でエージェントの振る舞いを整理できるのも大きな特徴です。自動化したい業務ごとに役割を分担させることで、文書処理やカスタマーサポートなどの定型業務を効率化します。

また、LangChainとの互換性も高く、既存ワークフローの再利用や拡張がしやすい点も大きな利点です。シンプルな構造でありながら、実務に求められる柔軟性を備えた実用性の高いフレームワークといえます。

10. Semantic Kernel（セマンティック・カーネル）

Semantic Kernelは、Microsoftが提供するエンタープライズ向けAIエージェント基盤であり、業務プロセスの自動化を強力に支援する技術です。自然言語処理とロジック処理を組み合わせる仕組みを持ち、複雑なビジネスフローを安全に実行できます。

企業システムとの統合も容易で、Azure OpenAIを中心に複数のAIモデルを柔軟に利用できる点が評価されています。業務文書生成・レポート作成・ワークフロー自動化など、社内の高度な事務処理にも適しており、企業規模に応じた運用拡張がしやすいのも特徴です。

権限管理・監査ログ・セキュリティ対策などの基盤機能は継続的に強化されており、金融・医療・製造業など高い基準が求められる領域でも、採用例が紹介されるケースが増えています。

11. Flowise（フロワイズ）

Flowiseは、コード不要でAIエージェントやRAGワークフローを構築できるノーコードプラットフォームです。ドラッグ＆ドロップでノードを接続するだけで、プロンプト生成・検索処理・外部API連携などの複雑な処理を視覚的に設計できます。

さらに、LangChainのノードをそのまま利用できるため、LLMアプリケーションに必要な要素を柔軟に組み合わせられます。企業での利用事例もあり、業務効率化やチャットボット構築などに応用可能です。

2025年には、UI操作性の向上や多言語対応の強化が予定されており、チームでの共同編集も容易になります。開発者の負担を軽減し、短時間でプロトタイプを作成したい場合に適したツールです。

12. Rasa（ラサ）

Rasaは、精度の高い対話管理が求められる業務向けシステムで強みを発揮する対話AIフレームワークです。自然言語理解（NLU）と対話制御を細かく設計でき、ユーザーの意図を正確に把握したステップ型の応答を構築できます。

特徴的な要素には、カスタム意図分類・スロット管理（必要情報の整理）・対話ポリシーによる行動選択などがあります。オンプレミス運用にも対応し、プライバシー要件が厳しい業界でも導入しやすい基盤です。

主な用途は、コールセンター支援・FAQ自動化・顧客対応チャットボットの構築などで、大規模言語モデルに依存しすぎず、自社データを軸に対話フローを最適化できる点が評価されています。

13. ChatDev（チャット・デブ）

ChatDevは、ソフトウェア開発業務を大幅に効率化するために設計された開発者向けAIエージェントフレームワークです。複数のAIエージェントがコード生成・レビュー・テストを分担し、プロジェクト全体を一貫した品質で進められます。

複数エージェントが出力内容を相互に確認し、改善案を提示し合う構造が特徴で、開発者が抱えがちな仕様解釈や改善方針のずれを減らせます。タスク管理やバージョン管理も統合され、コード更新の理由や経緯を追いやすい点も強みです。

用途は新規アプリの開発補助・リファクタリング支援・ドキュメント整備など幅広く、近年は拡張性やUIの扱いやすさが改善されており、実務利用のしやすさも向上しています。

14. Botpress（ボットプレス）

Botpressは、企業向けの高度なチャットボット開発に強いオープンソース型AIプラットフォームです。自然言語理解エンジンとフローエディターを標準搭載し、専門的な対話設計を細かく制御できる点が大きな特徴です。

API連携が柔軟で、多言語対応やオンプレミス運用も可能なため、プライバシー要件が厳しい企業でも採用が進んでいます。主な用途は顧客対応の自動化・FAQシステム・社内ヘルプデスク支援など、ユーザーとのやり取りが多い領域で効果を発揮します。

2025年時点ではAIモデル連携強化やノーコード機能の拡張により、開発効率と応答精度がさらに向上し、専門業務の自動化基盤として注目されています。

15. AutoGPT（オートGPT）

AutoGPTは、提示された目標をもとに自分でタスクを分解し、必要な情報収集と計画立案を行う自律エージェントフレームワークです。AIが「次に何をすべきか」を判断しながら進む仕組みで、プロジェクトを小さな工程に区切って自走する点が特徴です。

複数のAPIや外部ツールを扱えるため、リサーチ・文章生成・ファイル操作など多様な処理を自動で行えます。特にプロトタイピングやPoC（概念実証）での素早い検証に向いており、反復作業の自動化や資料作成にも活用が可能です。

近年は長時間の処理で発生しやすかった停止やメモリ問題に関して、改善を目的としたアップデートが継続しています。構成がシンプルで導入しやすいため、個人開発から法人利用まで幅広く採用が進んでいます。

AIエージェントフレームワークの選び方

複数の候補から最適なフレームワークを選ぶには、目的・データ環境・運用要件を照らし合わせる必要があります。業界やユースケースによって求められる性能や強みは大きく異なるため、単純な機能比較だけでは十分ではありません。

ここでは、業界別・目的別の観点から、実務で失敗しない選び方をナビゲートします。

業界別の選び方

業界ごとに重視される要件が異なるため、最適なフレームワークも変わります。目的に合う基盤を選ぶことで、導入後の運用負荷を抑えながら成果につなげられます。

業界	フレームワーク	推奨ポイント
金融業界	・Semantic Kernel ・Agno	厳格なセキュリティと監査ログに対応し、外部連携機能も充実している堅牢な企業向け基盤。
製造・物流業界	リアルタイム対応可能な基盤（例: LangChain）	リアルタイム処理に対応しており、業務遅延を抑えた安定運用が可能。
小売・EC業界	・LangChain ・Dify	会話設計の柔軟性や操作性に優れ、顧客対応の迅速化に対応可能。
ヘルスケア領域	Microsoft Agent Framework 系	個人情報保護やアクセス制御、監査機能が充実しており、信頼性の高い基盤。
教育・研究機関	・LangChain ・CrewAI	拡張性とカスタマイズ性が高く、研究テーマに応じた機能追加が容易。

業界の特性と要件を照らし合わせることで、フレームワークの強みを最大限に活かす判断が可能になります。

目的別の選び方

目的に合わせてフレームワークを選ぶことで、開発コストや運用負荷を抑えながら効果を出しやすくなります。求めるスピードや運用規模に応じて、適切な基盤を選択することが重要です。

• プロトタイピング・PoCを重視する場合
  短期間で試作したい段階では、画面操作で構築できるDifyやn8nが有利です。コードを書かずに検証を進められるため、仮説確認のサイクルを早く回せます。
• 複雑なマルチエージェント協調が必要な場合
  複数のエージェントが状況を共有しながら動く場面では、Microsoft Agent FrameworkやAutoGenが適しています。役割調整や対話制御の仕組みが整っており、作業の衝突を防ぎやすい特性があります。
• 複数のAIモデルを使い分けたい場合
  特定ベンダーへの依存を避けたい場合は、LangChainやAgnoが向いています。幅広いAIモデルを扱えるため、用途ごとにモデルを切り替えながら活用できます。
• エンタープライズ運用・ガバナンスが重要な場合
  監査ログやアクセス制御が求められる環境では、Microsoftが提供するエージェント技術群は、企業基盤に求められる安全性や運用管理機能が強化されている点が評価されています。
• 高速なリアルタイム処理を求める場合
  Agnoは軽量な構造と高速レスポンスを重視した設計が特徴で、リアルタイム性が求められるケースで扱いやすい基盤といえます。

目的を具体的に定めることで、フレームワークの選択精度を大きく高められます。

AIエージェントフレームワークでよくある質問（FAQ）

導入検討フェーズでは、「どこまでできるのか」「競合しないか」「商用利用は可能か」といった疑問が必ず生じます。

ここでは、実際のプロジェクトで頻繁に挙がる質問をピックアップし、要点を押さえつつ分かりやすく解説します。導入前の不安や疑問を解消し、実装・選定に進みやすい状態を作っておきましょう。

Q1. AIエージェントとRAG（検索拡張生成）の関係性は？

A.AIエージェントは、状況を理解しながら最適な行動を選ぶ仕組みのため、常に信頼できる情報源が必要になります。

RAGは外部データを検索し、必要な情報を取り出して回答内容を補強する技術で、地図を広げながら目的地までの道を探すような役割を果たします。両者を組み合わせることで、古い情報に依存しない判断が可能になり、業務の精度が高まります。

最新データを踏まえて行動を選べるため、法務や金融など情報更新が早い分野でも効果を発揮します。AIエージェントの性能を安定させるうえで、RAGは欠かせない要素です。

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Q2. マルチエージェントの運用時に競合しますか？

A.複数エージェントが同じ外部リソースへ同時アクセスしたり、同一タスクを重複実行したりする状況では、処理が衝突して遅延が発生する場合があります。

先進的なフレームワークには、処理順序や優先度を制御する仕組みがあり、エージェント間の負荷を調整しながら衝突を避ける構造が採用されています。タスクの優先度設定や負荷の監視を組み合わせることで、業務の遅延を防ぎながら安定した運用を維持できます。

特に、AutoGenやMicrosoft Agent Frameworkは協調処理を意識した構造が採用されており、タスク優先度や実行タイミングを明確に設定することで、複数エージェントが同時に同じ処理を行う状態を避けられ、競合を軽減できます。

Q3. AIエージェントフレームワークで商用利用できるものはありますか？

A.商用利用に求められる要件は、安定性・セキュリティ・運用監視の仕組みが整っていることです。

「Microsoft Agent Framework」「LangChain」「AutoGen」は企業システムとの連携実績が多く、厳しいセキュリティ基準にも対応しています。特に権限管理や監査ログ機能が充実しており、金融や製造業など高い信頼性が求められる領域でも採用が進んでいます。

ノーコード系ではFlowiseなどが導入しやすく、プロトタイプから商用運用まで段階的な利用が可能です。自社の規模と目的に合わせて選べば、開発から運用まで無理なく進められます。

まとめ｜2026年のAIエージェント開発を支える主要基盤とは

AIエージェントの活用は、業務自動化や分析だけでなく、意思決定の質を上げる取り組みとしても広がっています。各フレームワークは得意分野が異なるため、目的に合う基盤を選ぶことが成果につながります。

フレームワークごとの強みを把握したうえで、自社のデータ環境や業務要件を整理すれば、最適な基盤を選びやすくなります。導入後の運用設計まで意識して選択することで、AIエージェントの導入効果をより引き出せます。

BrainPad AAAでは、エージェント設計から運用支援まで一貫したサポートを提供し、導入後の価値創出まで伴走いたします。お気軽にご相談ください。