オープンソースのAIエージェントフレームワーク5選：LangChainに別れを告げ、多知能体のアプリケーション開発を受け入れよ-Chief AI Sharing Circle

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最近、オープンソースのAIエージェントフレームワークが次々と登場し、業界で注目を集めています。これらのフレームワークは、LangChain、Crew AI、OpenAI Agents SDKの単純な置き換えではなく、マルチエージェントアプリケーションの開発を簡素化し、加速するために設計されたユニークな機能と視点を提供しています。この記事では、5つの代表的なフレームワークの詳細なレビューを行い、その特徴、長所、限界、アプリケーションシナリオを分析し、LangChainと比較します。

1.AutoAgent：コードを必要としないAI知能のための迅速な構築プラットフォーム（ローコード/ノーコード）

概要 AutoAgentのコアコンセプトはNo-Code/Low-Codeであり、ユーザーは自然言語プロンプト（以下、「プロンプト」）を使って、まったく、あるいは少量のコードを書くことなくAIインテリジェンスを作成し、配備することができます。Prompt)を使って、まったく、あるいはほとんどコードを書かずにAIインテリジェンスを作成し、配備することができる。これにより、AIアプリ開発の障壁が大幅に下がり、専門家でない開発者も利用しやすくなる。

核となる特性：

視覚化インターフェース： AutoAgentは直感的なビジュアル・インターフェースを提供し、ユーザーはドラッグ・アンド・ドロップと設定を通じて、インテリジェンスの動作とインタラクション・ロジックを定義することができます。
あらかじめ設定されたテンプレート： このプラットフォームには、カスタマーサービス、データ分析、コンテンツ生成など、さまざまな一般的インテリジェンス用のテンプレートが組み込まれており、ユーザーはそれを使用したり、直接変更したりすることができる。
エージェント的RAG： 回答の精度と豊かさを向上させるために外部の知識ベースを組み込むことができる、検索拡張世代（RAG）ベースの知的ボディ・アプリケーションの構築をサポート。

強みと限界：

アドバンテージだ： 非常に使いやすく、プロでない開発者のラピッドプロトタイピングやアプリケーション構築に適しています。
制限： ノーコード・アプローチでは、複雑なカスタマイズ要件に柔軟に対応できない可能性がある。

適用されるシナリオ

カスタマーサービスボット、バーチャルアシスタント、その他のアプリケーションを素早く構築。
非技術系チームによるAIアプリケーションの初期調査。

2.Agno：高性能マルチモーダルインテリジェンスエンジン

概要アグノ高性能なマルチモーダルインテリジェンスの構築にフォーカス。インテリジェンスに必要な記憶、知識、ツール統合機能を提供する軽量ライブラリである。

核となる特性：

マルチモーダルなサポート： Agnoはテキストだけでなく、画像や音声などのモーダルデータの入出力もサポートしています。
高速処理： 公式には、以下の速度であるとしている。ラングラフ基礎となるアーキテクチャの最適化により、10,000倍高速化。
構造化された対応： インテリジェント・ボディは、他のシステムとの統合を容易にするために、構造化されたデータ出力を生成することができる。
スケーラビリティ。 複数の専門知能を持つチームの編成を可能にする。

強みと限界：

アドバンテージだ： 大規模なマルチモーダルデータや複雑なタスクを処理するための優れたパフォーマンス。
制限： AutoAgentと比較して、Agnoは基本的なプログラミングスキルを必要とします。

適用されるシナリオ

画像、映像、音声を処理する必要のある知的体のためのアプリケーションを構築する。
高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とする複雑なタスク処理。

3.AWS Multi-Agent Orchestrator：アマゾンのマルチインテリジェンス・オーケストレーション・ソリューション

概要 AWS Multi-Agent Orchestratorはアマゾンが導入したフレームワークで、複数のAIインテリジェンスを連携させてオーケストレーションする。

核となる特性：

スマートなルーティング： フレームワークの中核にあるのは、インテリジェント・ルーティング・メカニズムであり、ユーザーのクエリを、その内容に基づいて最も適切なインテリジェント機関に割り当てて処理することができる。ルーティングアルゴリズムは、クエリ内容の意味的理解とインテリジェンスの能力のマッチングに基づいている。
多言語サポート： PythonとTypeScriptの両方の実装を提供する。
プリセット・インテリジェンシア さまざまなタスクタイプをカバーする、すぐに使えるさまざまなインテリジェンスを収録。

強みと限界：

アドバンテージだ： マルチインテリジェンスシステムの構築と管理を簡素化し、全体的な効率を向上させる。
制限： AWSエコシステムへの依存は、ベンダーロックインのリスクを伴うかもしれない。

適用されるシナリオ

複雑な対話システムの構築には、複数の知能の協調処理が必要である。
Intelligent BodyアプリケーションをAWSクラウド環境に展開する。

4.PydanticAI：Pythonベースのプロダクショングレードフレームワーク

概要 PydanticAIは、プロダクショングレードのAIインテリジェンスアプリケーションを構築するために設計されたPythonフレームワークです。

核となる特性：

モデルの無関連性： PydanticAIは特定の基礎モデルに縛られることなく、様々なモデル（LLM）と柔軟に統合することができます。
パイダンティック・インテグレーション Pydantic Logfireとの深い統合により、強力なロギング、デバッグ、監視機能を提供します。 Pydanticはデータ検証と設定管理のためのPythonライブラリです。
構造化された出力： その後の処理や分析を容易にする構造化された出力を生成することに重点が置かれている。
タイプの安全性： Pythonの型ヒントを活用して、コードの信頼性と保守性を向上させましょう。

強みと限界：

アドバンテージだ： 強力なデバッグおよびモニタリング・ツールを備えた、安定した信頼性の高いプロダクション・グレードのアプリケーションの構築に最適です。
制限： 学習曲線は比較的急で、Pydanticに精通している必要がある。

適用されるシナリオ

高い信頼性と保守性を必要とするAIインテリジェンス・アプリケーションを構築する。
既存のPythonエコシステムとの統合を必要とするシナリオ。

5.Mastra：TypeScriptフルスタックフレームワーク

概要 MastraはTypeScriptで書かれたフルスタックフレームワークで、スマートボディのアプリケーションを構築するのに必要な様々なコンポーネントやツールを提供する。

核となる特性：

ワークフロー管理： 複雑なワークフローの定義と管理をサポート。タスクは複数のステップに分割され、異なるインテリジェンスによって共同作業で完了します。
RAGの統合： 検索拡張世代（RAG）のサポートを内蔵。
評価ツール： インテリジェンスのパフォーマンスと有効性を測定するために、一連の評価ツール（eval）が用意されている。
展開の柔軟性： ローカルでの実行とサーバーレスクラウド環境へのデプロイをサポート。

強みと限界：

アドバンテージだ： 包括的な機能を備え、開発から配備までの全プロセスをサポート。
制限： 主にTypeScript開発者向け。

適用されるシナリオ

多段階処理を必要とする複雑でインテリジェントなボディ・アプリケーションの構築。
インテリジェンスのパフォーマンスをきめ細かく評価する必要があるシナリオ。

概要

これら5つのオープンソースAIインテリジェンスフレームワークはそれぞれ独自の特徴を持ち、開発者に様々な選択肢を提供している。これらのフレームワークは、LangChain、Crew AI、OpenAI Agents SDKなどの既存のフレームワークよりも、使いやすさ、パフォーマンス、マルチモーダルサポート、またはドメイン固有の最適化に重点を置いています。LangChainと比較すると、これらのフレームワークはより軽量であったり、特定のアプリケーションシナリオにフォーカスしていることが多い。これらの新しいフレームワークの出現は、AIインテリジェント・ボディ・アプリケーション開発の分野における新たな開発機会を示すとともに、開発者にAIエージェントを構築するためのより多くのツールを提供します。開発者は、自身のニーズと技術的背景に応じて、より強力でインテリジェントなアプリケーションを構築するための適切なフレームワークを選択することができます。今後、技術の継続的な進歩に伴い、より革新的なフレームワークが登場し、AIエージェント技術の開発と応用がさらに促進されることが期待されます。