2025年 開発者向け AIエージェントフレームワーク トップ10

Emmanuel Mumba

Emmanuel Mumba

10 7月 2025

2025年 開発者向け AIエージェントフレームワーク トップ10

AIエージェントに関する話題は衰えることを知りませんが、実際に構築するとなると話は複雑になります。単純なアイデアから始まったものが、複数のツールを使いこなし、プロンプトフローを設計し、エージェントの動作をトラブルシューティングするといった、複雑な道のりになることがよくあります。

本当の課題は、あなたのニーズ、スキルレベル、プロジェクトの範囲に合った適切なフレームワークを選ぶことです。非常に多くの選択肢があるため、どこから始めればよいのか、どのソリューションが実際に成果を出すのかを知るのは圧倒されるかもしれません。

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このガイドでは、2025年に注目すべきAIエージェントフレームワーク10選を詳しく解説します。これらは、迅速なセットアップが可能な直感的なローコードビジュアルプラットフォームから、スケーラビリティとカスタマイズ性を追求した堅牢なフルコードオーケストレーションスタックまで多岐にわたります。AIを活用したワークフローを始めたばかりの方も、スケールアップを目指している方も、開発者の目標やプロジェクトの種類に最適なフレームワークに関する洞察を見つけることができるでしょう。

AIエージェントフレームワークが重要である理由:あなたが思う以上に

AIエージェントの構築は、単なるプロンプトやAPIだけではありません。フレームワークは、実際のアプリケーションでそれらをうまく機能させるための不可欠な基盤を提供します。

1. CrewAI — ロールベースのマルチエージェントチーム

CrewAI は、開発者、研究者、編集者といった役割を持つ複数のエージェントを定義し、それらがタスクで協力し合うことを可能にします。

最適: 協調的でタスクを分担するAIシステムを構築する開発者。


2. LangGraph — より賢いエージェントのためのカスタムロジック

LangChainチームによるLangGraphは、エージェントが時間の経過とともにどのように推論し、分岐し、記憶するかを定義できます。

最適: 分岐ロジックを持つ制御可能なエージェントを設計する上級開発者。


3. Flowise — ドラッグ&ドロップLLMチェーン

Flowise は、LangChainスタイルのエージェントを中心に設計されたオープンソースのビジュアルビルダーです。コードをスキップして深く掘り下げたい場合に最適です。

最適: ボイラープレートなしでLangChainスタイルのエージェントを構築する場合。


4. AutoGen (Microsoft) — モジュール式でエンタープライズ対応

MicrosoftのAutoGenは、本番環境での使用における信頼性とモジュール性に重点を置いています。

最適: 監査可能性、モジュール性、テストカバレッジを必要とするチーム。


5. Rivet — エージェントのビジュアルデバッグ

Rivet は、AIエージェントのためのFigmaのようなものですが、開発者向けです。フロー、エージェントの思考、段階的な動作を検査できます。

最適: 視覚的な思考者や、説明可能なエージェントを構築するチーム。


6. n8n — 700以上のツールと連携する自動化

n8n は単なる自動化ツールではありません。適切なモジュールを使用することで、強力なAIエージェントプラットフォームになります。

最適: 多くの外部システムに触れる、ワークフローが多用されるエージェント。


7. Langflow — ローコードLangChainプレイグラウンド

Langflowは、ビジュアルエージェント構築と、必要に応じて動作を微調整できる十分な制御との中間を提供します。

最適: 制御はしたいが、すべてをPythonで書きたくない開発者。


8. SuperAGI — フルスタック自律エージェントプラットフォーム

SuperAGIは単なるフレームワークではなく、エージェントのための完全なOSです。

最適: 大規模なエンドツーエンドの自律エージェントワークフロー。


9. LiveKit — 音声ファーストのエージェントフレームワーク

話すエージェントを構築しているなら、LiveKit はリアルタイム、低遅延の音声パイプラインのために作られています。

最適: 音声アシスタント、受付、または通話ベースのエージェントを構築する場合。


10. Agent Zero — 軽量、モジュール式、ロジックファーストスタック

Agent Zeroは、独自の意見を持つツールではなく、モジュール性を求める開発者向けに作られています。エージェントロジックのための真っ白なキャンバスと考えてください。

最適: カスタムまたは型にはまらないエージェントシステムを構築する研究者や開発者。


最後に:あなたのスタックは進化するでしょう

数週間ごとにフレームワークを切り替えていても心配ありません。ほとんどの開発者がそうです。

エコシステムは急速に変化しています。今日機能するものが明日にはアップグレードを必要とするかもしれませんが、それは普通のことです。本当のスキルは、ツールを迅速に評価し、テストし、適応させる方法を学ぶことです。

小さく始め、モジュール式に構築し、反復を続けてください。

もしこのリストにないフレームワークを使っているなら?共有してください。AIには「最終リスト」というものはなく、今現在機能しているものがあるだけです。

最終的な考察:一つだけを選ぶ必要はありません

完璧なオールインワンのAIエージェントフレームワークというものは存在しません。それがまさにポイントです。各ツールは独自の強みを提供し、AIエージェントの構築における異なる課題を解決するために設計されています。本当に重要なのは、これらのフレームワークがあなたの全体的な技術スタックの中でどのように組み合わされるかです。

いくつかの人気のあるフレームワークがどのように相互補完するかを以下に示します。

これらのフレームワークを、孤立したソリューションではなく、ビルディングブロックとして考えてください。一つだけを選ぶ必要はなく、それぞれの最良の部分を活用したカスタムシステムを設計するのです。

2025年は、AIエージェントが主流になる年というだけでなく、私たちがAIエージェントを魔法のようにではなく、モジュール式でスケーラブルで透明性のある、信頼性の高い保守可能なソフトウェアとして扱い始める年でもあります。

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