人工知能
拡張性の高いワークフローを可能にする 5 つの AI エージェント フレームワーク
AI エージェント サービスは今後のビジネスにとって非常に重要な存在ですが、いまだに多くの企業が、責任ある AI の導入方法を模索しています。そのための重要な第一歩は、適切なエージェント フレームワークを選ぶことです。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
現在、80% 以上の企業が AI エージェントを活用しており、その導入ペースは急速に加速しています。作業効率を高め、価値の高い業務に注力するための自律的なワークフローを実現するエージェントにより、業務の進め方が変革しつつあります。
エージェントが企業の業務にますます深く組み込まれていくことに伴い、完全なエージェント型 AI システムへの移行が進んでいます。AI に関する成熟度が高い企業は、人間の専門家による管理が必要な自律型支援システムの構築が容易ではないことを理解していますが、責任ある方法で AI を活用して成果を上げるためには、こうしたシステムが必要になります。
こうした変化により、適切な AI エージェント フレームワークの選択がかつてないほど重要になっています。AI エージェント フレームワークの強み (拡張性、信頼性、ドメイン特化性、エンタープライズ対応性など) は、エージェントを大規模に導入して高い価値を得ることができるかどうかに直接影響します。
80％ 以上の企業がすでに AI エージェントを導入しています。
レポート
グローバル AI に関する経営幹部指標調査レポート: レベルアップの鍵となる AI
AI エージェント フレームワークとは
AI エージェント フレームワークとは、エージェントが高度な方法で自律的に動作するための機能が用意された構造化されたソフトウェア環境のことを指します。優れたフレームワークを使用すれば、エージェントがコンテキストを解釈して目的に沿った行動を取り、別のエージェントと連携して、各種アプリケーションのベースとなる社内外のツールやデータソースとやり取りできるようになります。
本質的に、AI エージェント フレームワークとは「エージェントは何をすべきか、それをどう実行するか、そしていかに安全に遂行するか」という問いに答えるものです。
エージェント フレームワークは、エージェント型システムが一貫性と戦略的な意図を持って機能するように、推論、記憶、行動、監視のための標準化された仕組みを提供します。ほとんどのエージェント フレームワークには、以下に示す共通の基盤機能が用意されています。
- オーケストレーション エンジン: 単一エージェント システムまたはマルチエージェント システム全体にわたり、多段階の推論、プランニング、ワークフローを管理します。
- ツール統合機能: エージェントを、API、RAG パイプライン、データベース、モデル呼び出しに接続し、必要な情報を取得して適切なアクションを実行できるようにします。
- 記憶機能と状態管理機能: グラフベース、エピソード型、および長期的な記憶構造を通じて、エージェントの長期的なコンテキスト維持をサポートします。
- 安全機能と監視機能: 監視、セキュリティ、人間による管理を通じて、エージェントが責任を持って透明性の高い行動を実行できるようにします。
以下に、Microsoft の AutoGen フレームワークの実例を示します。以下の図は、フレームワークが複数のエージェントから構成され、これらのエージェントがどのように連携するのかを示しています。
このフレームワークの中心になるのが、すべてのエージェントが共有する中核的な機能を提供する「ConversableAgent」という基盤です。AutoGen は、この基盤上に特化型エージェント (自律的に動作する AssistantAgent、常に人間が介在する UserProxyAgent、複数のエージェントの連携を調整する GroupChatManager) を作成します。
こうした堅牢なフレームワークにより、エージェント型システムが使用する基礎的なインフラストラクチャが提供されるため、堅牢なフレームワークを選択することが重要です。このようなフレームワークがない場合、エージェントによる計画方法と行動方法、コンテキストの保存方法と呼び出し方法、データやツールへの安全な接続方法など、重要な仕組みを各チームで設計し、エージェントの動作を管理する必要があります。
こうした仕組みは技術的に複雑で、ゼロの状態から構築するのは多額の費用がかかります。フレームワークは、そうした複雑な要素を安定した基盤へと集約します。これにより、各チームは基盤コンポーネントの再開発に時間を費やすことなく、価値の高いエージェントの動作の設計に注力できるようになります。
その結果、エージェントの開発サイクルを短縮してパフォーマンスの一貫性を高め、エージェント型システムを安全な方法で大規模に導入できるようになります。
さまざまな AI エージェント フレームワークの仕組みを理解することにより、各エージェントの用途に適した基盤やアーキテクチャを選択できるようになります。
2026 年の AI エージェント フレームワーク トップ 5
AI エージェント フレームワークの導入を検討している企業は、ガバナンス性や柔軟性を損なうことなく、信頼性の高いエージェントや複雑な多段階タスクに対応できるプラットフォームを必要としています。主要なフレームワークは、グラフベースの制御フローを重視するアプローチ、データ中心の検索を重視するアプローチ、複数のエージェント間の連携を重視するアプローチなど、それぞれ異なるアプローチを採用しています。
各フレームワークの設計と AI エージェントの実例を理解することにより、各エージェントの用途に最適な基盤とアーキテクチャを選択できるようになります。ここでは、2026 年の AI エージェント フレームワーク トップ 5 を紹介します。
1.LangChain + LangGraph
LangChain は、大規模言語モデルを用いた AI アプリケーション構築のためのオープンソース フレームワークです。LangGraph はこれを拡張し、長時間実行されるステートフルなワークフローやエージェントを実現する、グラフベースのランタイムを提供します。
主要な機能
- グラフベースのワークフロー: エージェントの動作をグラフとしてモデル化します。ノードはステップを表し、エッジは遷移を表します。単一エージェント パターン、マルチエージェント パターン、階層型エージェント パターンに対応しています。
- ステートフル実行機能: 長時間実行されるワークフローや反復的なエージェント ループに対して、共有状態と永続性を提供します。
- エコシステム統合機能: LangChain の広範なエコシステムを通じて、さまざまなモデル、ベクトル ストア、ツール、データソースと連携します。
最適な用途: エージェント ワークフローを詳細に制御する場合に適しています。特に、明示的なグラフ構造や状態管理機能を活用する多段階アプリケーションやマルチエージェント アプリケーションに適しています。
2.自動生成
AutoGen は、Microsoft 社が提供するエージェントおよびマルチエージェント アプリケーション構築のためのオープンソース フレームワークです。特に対話的・協調的なインタラクションに重点を置いています。
主要な機能
- マルチエージェント コラボレーション機能: 複数の特化型エージェントがメッセージを介してやり取りし、共同でタスクを遂行することを可能にします。
- 人間介在型サポート機能: エージェントが自律的に動作することも、介入ポイントを設定して人間とエージェントが連携することもできます。
- 非同期型ワークフロー: エージェント間のイベント駆動型・非同期なインタラクションをサポートし、より複雑なワークフローの処理を可能にします。
最適な用途: 対話型エージェントを主軸としたアプリケーション、協調的な問題解決、あるいは人間とエージェントが同一ワークフロー内で連携する必要があるシナリオに最適です。
3.Semantic Kernel
Semantic Kernel は、AI エージェントの構築や、大規模言語モデルの .NET、Python、Java アプリケーションへの統合を支援する、Microsoft 提供の軽量なオープンソース SDK です。
主要な機能
- プラグインとスキル モデル: 各種機能を、エージェントが呼び出し可能なプラグインや関数として整理します。これにより、構造化されたツールの利用と連携が可能になります。
- モデルに依存しない連携機能: 複数のモデル プロバイダをサポートし、プロンプト、計画、実行のための共通の抽象化レイヤーを提供します。
- 大規模な連携機能: この機能は、本番環境システムのミドルウェアとして稼働します。既存のアプリケーション コードやサービスに統合することができます。
最適な用途: 既存のアプリケーションにエージェント機能を直接組み込む必要があるエンジニアリング チームに適しています。特に、Microsoft 製品中心の環境で、連携ロジックと業務用コードを明確に分離しながら作業を進める必要がある場合に適しています。
4.LlamaIndex
LlamaIndex は、LLM アプリケーション向けのデータ レイヤーとして開発されたオープンソース フレームワークです。現在は、コンテキスト認識型の AI エージェントやワークフローを開発するためのフレームワークに進化しています。
主要な機能
- データ中心設計: プライベート データや企業データの収集、インデックス化、検索を行うためのツールが用意されています。エージェントはこれらのツールを使用して、関連するコンテキストに基づいて推論を行います。
- RAG とエージェント: 検索拡張生成 (RAG) のパイプラインと、検索/推論/アクションを連鎖させることができるエージェント抽象化機能が用意されています。
- イベント駆動型ワークフロー: 構造化データと非構造化データ上で動作する、ステートフルなイベント駆動型ワークフローとカスタム エージェントがサポートされています。
最適な用途: 複雑なデータソースや独自のデータソースと確実に連携させる必要がある知識集約型アプリケーション (リサーチ支援ツール、社内コパイロット、特定分野向けエージェントなど) を使用する場合に適しています。
5.CrewAI
CrewAI は、連携してタスクを処理する一連の特化型エージェントである「クルー」を開発するための オープンソースの Python フレームワークです。
主要な機能
- 役割ベースのエージェントとクルー: 開発者が特定の役割やスキルを持つエージェントを定義し、それらを組織化された「クルー」として編成することにより、エンドツーエンドのワークフローが実現します。
- 組み込み型のガードレールと記憶管理機能: 記憶管理機能、知識管理機能、セキュリティ機能により、複数のエージェント間のやり取りが円滑に進行します。
- 開発者向けツールと UI ツール: コード中心の開発ツールとビジュアル ツールの両方が用意されています。これらのツールにより、マルチエージェント ワークフローの設計、テスト、導入を行うことができます。
最適な用途: 独自の連携の仕組みをゼロの状態から構築することなく、役割ベースの協調的なマルチエージェント プロセス (コンテンツ制作パイプライン、調査ワークフロー、作業の自動化など) としてタスクを処理する必要があるチームに適しています。
将来的に高度な AI 基盤を構築するには、明確な目的を持ってエージェント フレームワークを選ぶことが重要です。
現在のビジネスに最適な AI エージェント フレームワークの選択
AI エージェントが企業運営の中核的な存在になるにつれて、その基盤となるフレームワークの重要性が高まります。明確性とコンテキストと制御性を維持しながら、エージェントがどれだけ効果的に機能するかは、その基盤となるフレームワークによって決まります。適切な基盤の選択は、エージェントの推論や連携のあり方から、状態管理、データ アクセス、ガバナンス要件への適合にいたるまで、あらゆる側面を形作ります。
堅牢なフレームワークを導入すれば、エージェント型システムを重要なワークフローに拡張して成果を上げ、エージェントの自律性を高めながら適切にエージェントを管理できるようになります。
以下に、現在のビジネスに適したフレームワークを選択する際の主要な考慮事項を示します。
- 技術的な基盤: そのフレームワークは、必要なワークフローに対応しているか
- 既存のシステムとの統合: 既存の API、データソース、セキュリティ層、アプリケーション スタックと、クリーンかつシームレスに連携できるか
- ガバナンスと監視: 安全な運用のために必要なガードレール、透明性、人間による介在の制御機能が備わっているか
- 拡張性とパフォーマンス: 長時間実行されるタスクや大量のワークロード、さらには組織横断的なプロセスにおいても、エージェントが安定して稼働し続けられるか
- 開発者体験と成熟度: エコシステムが安定しており、ドキュメントが充実しているか、また、チームが使用する言語やツール、クラウド環境に適合しているか
フレームワークの選択と運用に計画的な視点を持つことで、ビジネスの成長に合わせて進化し、より高度で責任ある AI 機能を支えるエージェント基盤を構築することが可能になります。
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