2025年版 無料AIエージェントフレームワーク7選

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やることリストが自動で片付いて、ワークフローがスムーズに進み、AIエージェントが新しい頼れる同僚になる世界を想像してみてください。

ここで登場するのがAIエージェントフレームワークです。これらのフレームワークは、AIエージェントを構築するための土台となり、複雑なワークフローをこなしたり、現実の課題を解決したり、スムーズに拡張できるようにします。

カスタマーサポートの効率化、ユーザー体験のパーソナライズ、日常業務の自動化など、AIエージェントフレームワークを使えば、最先端の大規模言語モデル（LLM）の力を活用して、優れたソフトウェアを作り出せます。

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、自律型AIエージェントの作成を簡単にするためのプラットフォーム、ツール、またはライブラリです。これらのフレームワークは、さまざまなツールとの連携やタスクの調整など、よく使われる機能のためのモジュールをあらかじめ用意しており、開発者の貴重な時間を節約します。

AIエージェントフレームワークを使う主な利点は、複雑さを抽象化し、タスクを管理しやすいステップに分解し、スケーラビリティを確保できることです。

AIエージェントフレームワークは、開発者のニーズに合わせて設計されています。会話やバーチャルアシスタント、チャットボットに特化したものもあれば、ワークフローの調整に重点を置いたものもあります。

こうして作られたAIエージェントは、通常、入力を認識し、アルゴリズムやLLMを使って処理し、検索拡張生成やワークフローの開始、一般的な会話などのアクションを実行できます。

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AIエージェントフレームワークの主な構成要素

ほとんどのAIエージェントフレームワークは内部で同じ構造を持っており、さまざまなツールやプロセス間で構造化された情報を体系的にやり取りできるようになっています。

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AIエージェントフレームワークを使うメリット

繰り返し作業を減らして、より早く導入できる

マッキンゼーの2024年AIレポートによると、今や65%の企業が生成AIを日常的に利用していますが、実際にユースケースを展開する段階で多くが壁にぶつかっています。

AIモデルを中心にインフラを構築しようとするチームが、入力・出力の管理やロジックの連結、APIコールを手作業で行う場合、本番稼働までに5か月以上かかる可能性が1.5倍高くなります。

AIエージェントフレームワークは、面倒だけど必要な初期設定作業を標準化することでこの問題を解決します。すべての統合やツールチェーンを一から組み合わせる代わりに、チームはきれいに処理された共通フレームワークを利用できます。

ロジックの再利用で、複数エージェントへのスケールも簡単

AIエージェントフレームワークを使うと、エージェントの「知能」の多くは、さまざまなエージェントやフローで再利用できるモジュール式のステップに集約されます。

そのロジックがフレームワーク内のユニットとして整理されていれば、Pythonのadd(2,3)のように簡単に呼び出せます。

AIエージェントフレームワークは、開発者がゼロから考え直し、同じ推論パターンを何度も作り直すことなく、直感的にユーザーの課題を解決できる自由を与えます。

すべてのロジックを最初から完璧に標準化しようとするのではなく、プロダクトデザイナーのように試し、適応し、うまくいったものを再利用して、さまざまなユースケースに展開できます。

共通フレームワークを使うことでコラボレーションがしやすくなる

AIエージェントが共通インフラ（クラウドやサーバー推論）上で動作する場合、どのフレームワークを使うかがチームの協働のしやすさに直結します。

フレームワークは、コラボレーションを見える化し、管理しやすくします。エージェントの挙動を管理するGoogleスプレッドシートのようなイメージです。AIエージェントフレームワークは以下を提供します：

• ロジックの所有者が明確 — 誰がどの部分を担当しているか一目で分かる
• 安全な更新 — 推論やツール、メモリーの変更も衝突なく行える
• 監査可能な変更 — フローや設定の編集がバージョン管理され、追跡可能
• チーム間の透明性 — 非開発者でもエージェントの仕組みをコードなしで確認できる

AIエージェントフレームワークを選ぶための5つの質問カテゴリ

オープンソースのプラットフォームやサービスが豊富にあるため、最適な無料AIエージェントフレームワークを選ぶのは難しく感じるかもしれません。

選定をシンプルにするために、使いやすさ、カスタマイズ性、スケーラビリティ、統合性、セキュリティの5つのポイントに注目しましょう。

私の同僚たちは、AIエージェントフレームワークを探している何千もの開発者やチームと話してきました。これらの実体験をもとに、各要素ごとに検討すべき質問リストをまとめました。

1) 使いやすさ

自分やチームのスキルセットによって、さまざまなAIエージェントフレームワークの使いやすさを考慮する必要があります。

• このフレームワークは直感的に使えますか？
• セットアップの複雑さはどの程度ですか？
• 初心者にも優しい設計ですか？
• ローコードオプションはありますか？
• 素早くプロトタイプを作れますか？

2) カスタマイズ性

多くの開発者はAIエージェントをカスタマイズしたいと考えていますが、必要なカスタマイズのレベルは作りたいものや技術力によって異なります。カスタマイズの選択肢は重要な検討ポイントです。

• このフレームワークはカスタマイズ可能なワークフローを提供していますか？それとも既成のものだけですか？
• 組み合わせ可能なモジュールコンポーネントはありますか？
• 柔軟なパイプラインを備えていますか？
• このフレームワークは拡張可能なワークフローを提供していますか？
• さまざまな業界やユースケースに適応できますか？

3) スケーラビリティ

大規模展開を目指す場合は、AIエージェントフレームワークの能力を事前に確認しておくべきです。たとえば、小規模なカスタマーサービスエージェントの利用者が1日200人から2万人に増えても、対応できるソリューションが必要です。

• このフレームワークは大量のトラフィックに対応できますか？
• 需要の増加に合わせて拡張できますか？（コストも考慮しましょう）
• 負荷がかかったときもスムーズに動作しますか？
• コスト効率の良いスケーリングオプションはありますか？

4) 統合性

AIエージェントの最も重要な要素は、他のツールとの連携方法と言えるでしょう。統合（既成の統合ライブラリ）や統合機能（カスタム統合の作成・接続の可能性）は、最優先で検討すべきポイントです。

• このフレームワークはAPIと連携できますか？
• 自分たちのデータベースと互換性がありますか？
• クラウドサービスのサポートはありますか？
• CRMや他ツールとの統合は可能ですか？既成・カスタム両方に対応していますか？

5) セキュリティ

個人データ（氏名やメールアドレスなど）を扱う場合は、AIエージェント用フレームワークが適切なセキュリティ要件を満たしているか確認が必要です。

• ユーザーデータの保護はどのように行われますか？
• 暗号化機能はありますか？
• コンプライアンス対応はできていますか？（GDPR、SOC 2、HIPAA認証などを含む場合も）
• APIレベルのセキュリティは備えていますか？
• 安全な統合機能はありますか？

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これらの質問をチームで話し合い、組織にとって最も重要な機能を特定することをおすすめします。こうした議論を通じてコラボレーションを促すことで、自分たちのワークフローに本当に必要なものが見えてくるかもしれません。

要件が絞れたら、実際に条件を満たすフレームワークを見ていきましょう。目標が明確になれば、最適なAIエージェントフレームワーク選びもずっと簡単になります。

無料で使えるAIエージェントフレームワーク7選

1. Botpress

最適な用途：ツールと連携するAIエージェントを構築するチーム向け。推論、意思決定、言語理解のためのLLM搭載ステップを活用できます。

Botpressは、コード中心のロジックを管理せずにエージェントの挙動を構築したいチーム向けの無料AIエージェントプラットフォームです。

エージェントの動作をビジュアルなドラッグ＆ドロップインターフェースで設計できます。各ノードが記憶、条件分岐、ツール連携など特定のタスクを担当するフローを作成できます。

連続したプロンプトやロジックツリーを記述する代わりに、ユーザーは実際のワークフローを反映したスコープ付きのモジュール単位で作業できます。

このモジュール構造は、サポートやオンボーディング、社内システムなどで確実な自動化を実現したい場合に特に有効です。ロジックや権限も明確に管理できます。

BotpressにはCRM、メール、データベースなどの組み込み統合も用意されており、どのAIエージェントもすぐに実際のアクションを実行できます。

主な特徴：

• ドラッグ＆ドロップインターフェースでワークフローをビジュアルに構築
• 必要に応じてカスタムツールやロジックを追加できます
• ウェブサイト、WhatsApp、Slackなどにエージェントを展開できます
• 組み込みのNLU、ナレッジソース、パーソナリティ制御を利用できます

料金：

• 無料プラン：コアビルダー、1ボット、$5分のAIクレジットを含む
• Plus：月額$89 — フローテスト、ルーティング、人への引き継ぎ
• Team：月額$495 — SSO、コラボレーション、利用状況の共有トラッキング
• エンタープライズ：月額$2,000から — カスタム構成、大量利用、コンプライアンス管理向け

2. LangChain

おすすめ：ゼロからカスタムAIエージェントを開発したい開発者、特に研究やRAGシステム、エージェント挙動を細かく制御したい場合に最適。

LangChainは、AIエージェント向けの最も広く採用されているフレームワークの一つです。開発者は、ツール、プロンプト、メモリ、推論を組み合わせるためのコアコンポーネントを利用でき、エージェントの動作を細かく制御できます。

モジュール型のエージェント設計をいち早く市場に提供したプラットフォームの一つで、今ではLLMワークフローのOSのような存在です。

ステップを連結したり、メモリタイプを切り替えたり、APIやベクターデータベースに簡単に接続できます。フレームワークのサポートやコードも日々拡充されています。

しかし、その深さは複雑さも伴います。多くの要素が絡み合うため、自分のユースケースに最適な抽象化を見つけるまでに時間がかかることがあり、ひとつの方法に固執すると、まるで不安定な土台の上に構築しているように感じることもあります。

主な特徴:

• ツール、プロンプト、メモリを組み合わせたモジュール式のチェーンでエージェントを構築
• LLM、API、ベクトルストア、リトリーバーとの連携が可能
• フローのロジックや実行に対する開発者による完全なコントロール
• LangSmithによるオプションのトレースや評価機能

料金：

• Developer: 無料 – 1席、月5,000トレース、プロンプト管理、基本的なトレースツール
• Plus: 月額$39/席 – チーム機能、トレース上限増加、LangGraph開発デプロイ
• Enterprise: カスタム – セルフホストまたはハイブリッド構成、SSO、サポート、利用規模拡大

3. CrewAI

最適な用途：特に役割ごとに明確に分割できる直線的なタスクで、マルチエージェントの挙動を迅速にプロトタイピングしたいチーム向け。

CrewAIは、マルチエージェントシステム向けのオープンソースフレームワークで、AIエージェントが役割と共通の目標を通じてタスクを協力して進めることを可能にします。エージェント同士の知的なチームワークが求められるシナリオに適しています。

CrewAIの魅力は、導入の手軽さにあります。クルーを定義し、各エージェントに役割を割り当て、共通の目標を設定するだけです。

あとはエージェント同士が会話し、タスクを実行し、目標を達成します。オーケストレーションロジックを一から作る必要はありません。シンプルなマルチエージェントのユースケースなら、最小限のセットアップで驚くほど多くのことが実現できます。

ただし、そのシンプルさが制約にもなります。ワークフローが複雑になり、エージェントがタスクの途中で適応したり、条件付きのステップをまたいで連携する必要が出てくると、組み込みの抽象化では限界を感じることもあります。

主な特徴：

• 役割と目標、メモリを持つエージェントのセットアップ
• エージェントの順次・並列実行に対応
• チーム連携のための共有クルーメモリ
• 関数やプロンプトを使った簡単なツール統合

料金：

• Free: $0/月 – 50回実行、1つのライブクルー、1席
• Basic: $99/月 – 100回実行、2つのライブクルー、5席
• Standard: $500/月 – 1,000回実行、2つのライブクルー、無制限の席、2時間のオンボーディング
• Pro：月額1,000ドル – 2,000回実行、5つのライブクルー、無制限のユーザー、4時間のオンボーディング

4. Microsoft Semantic Kernel

最適な対象：既存アプリケーション内にエージェントのようなロジックを組み込みたいエンタープライズチーム、特にMicrosoftエコシステムをすでに利用しているチームに最適です。

Microsoft Semantic Kernelは、既存アプリケーションにAI機能を組み込むためのオープンソースAIオーケストレーションフレームワークです。

モジュール性、メモリ、目標計画に重点を置いており、エンタープライズ環境で動作する堅牢なAIエージェントの構築に適しています。

Semantic Kernelの本質は、計画と実行にあります。「スキル」と呼ばれるもの（ネイティブ関数やLLMを活用したプロンプトなど）を定義し、それらを組み合わせてエージェントの行動を導くセマンティックプランを作成します。

このフレームワークはメモリ管理やツール利用をサポートし、.NETやPythonシステムともスムーズに統合できます。

ただし、開発者向けのツールであり、ビジュアルな補助は少なく、多くのオーケストレーションは設計が必要です。

主な特徴:

• スキル（関数、プロンプト、ツール）を基盤としたモジュール式アーキテクチャ
• 組み込みのメモリと目標計画サポート
• C#、.NET、Python環境とのネイティブ統合
• Azure連携オプション付きのオープンソースSDK

5. AutoGen

最適な用途： コラボレーション型・マルチエージェントワークフローを構築し、完全な可視性と追跡性が必要な技術チーム向け。

AutoGenは、構造化された会話に基づくマルチエージェントシステムのためのオープンソース開発フレームワークです。

各エージェントにプランナー、リサーチャー、エグゼキューター、またはカスタムロールなどの役割を割り当て、メッセージをやり取りしながら複雑なタスクに共同で取り組みます。

AutoGenの中核は、メッセージのやり取りと共有メモリの管理です。会話の流れをスクリプト化し、必要な箇所にロジックを挿入し、人間が介入すべきタイミングも決められます。

ローコードツールよりもセットアップは多くなりますが、その分、研究実験や人間が介在するプロセス、エージェントの思考過程を端から端まで追跡したいシナリオにも対応できる、完全に透明なシステムが得られます。

主な特徴:

• 明示的な役割割り当てによる構造化メッセージ交換
• 会話の任意のタイミングで関数呼び出しを挿入可能
• 各エージェントおよびクルー全体での共有・スコープ付きメモリ
• すべてのメッセージと判断を記録する監査ログを標準搭載

6. AutoGPT

最適な用途：常時監督なしで自律型ワークフローをプロトタイピングしたい個人開発者や小規模チーム向け。

AutoGPTは、GPTチャットボットを自己計画型・目標駆動型アシスタントに変える自律型エージェントフレームワークです。

実際には、「市場分析をまとめる」といった目標を与えると、それを複数のサブタスクに分解し、データを取得したり、ファイルを書き出したり、APIを自動で呼び出したりします。まるで、ほとんど指示を出さなくても自律的に調査を進めてくれる新人アナリストに仕事を任せるような感覚です。

すぐに気づくのは2点です。まず、AutoGPTの自律性により、人間エージェントに依存すると止まってしまうようなバッチワークフローも完全自動化できます。

一方で、その独立性ゆえに、実行ごとに十分なモニタリングを行い、リスクを管理する必要があります。

使い続けるうちに、リトライロジックやプラグインの組み合わせを調整し、生産性を維持しつつ無駄な動きを防ぐコツが身につきます。

主な特徴:

• 目標を実行可能なステップに分解する自己計画型エージェント
• ウェブ閲覧、ファイル操作、カスタムAPI用のプラグインシステム
• 過去の事実や判断を記憶するベクトルベースのメモリ
• タスクが行き詰まった際の自動リトライと復旧機能

7. Rasa

最適な用途：会話フローを深くカスタマイズし、データやモデルを完全に管理したいチーム向け。

Rasaは、自然言語理解と対話管理を組み合わせて、コンテキストを理解するチャットボットや音声アシスタントを実現するオープンソースフレームワークです。

NLUパイプラインを交換可能なコンポーネントで構成し、複数ターンにわたるコンテキストを維持する対話ポリシーを定義します。このアプローチにより、ドメインが進化しても他の部分を書き換えることなく、新しいインテント分類器やエンティティ抽出器を追加できます。

Rasaは自社インフラ上で動作するため、データのプライバシーやスケーリングを完全にコントロールできます。

主な特徴：

• インテントやエンティティを抽出する高度なNLUパイプライン
• 複雑な複数ターン会話に対応するカスタム対話ポリシー
• あらゆるドメインや言語に対応できる拡張可能なパイプラインコンポーネント
• メッセージチャネル連携用のオープンソースコードベース

料金：

• オープンソース: 無料 – フルフレームワーク、Apache 2.0ライセンス
• プロエディション: 無料 – Rasa Proで月1,000会話まで
• 成長：年間35,000ドルから – Rasa Studio、サポート、商用利用が含まれます

無料でAIエージェントの構築を始める

AIエージェントフレームワークは、ソフトウェア開発のあり方を変えています。インフラではなく成果に集中でき、Botpressならすぐに始めるためのすべてが揃っています。

モジュール式フロー、組み込みツール、LLMネイティブ設計により、Botpressは本番環境で動作するエージェントの構築をサポートします。エージェントの挙動やアクセス範囲、意思決定の理由まで、すべてを細かくコントロールでき、完全なトレーサビリティも備えています。

今すぐ構築を始めましょう — 無料です。

よくある質問

1. AIエージェントとチャットボットの違いは何ですか？

AIエージェントとチャットボットの違いは、チャットボットがあらかじめ決められたスクリプトや意思決定ツリーに従って質問に答えるのに対し、AIエージェントは自律的に意思決定し、複数のシステムをまたいでマルチステップのタスクを完了できる点です。会話を超えた行動が可能です。

2. 非技術者がこれらのフレームワークを使う場合の習得難易度はどの程度ですか？

BotpressやLangGraphのようなフレームワークは、ビジュアルエディタやテンプレートのおかげで非技術者でも比較的簡単に使い始められますが、カスタムワークフローやサードパーティ連携には開発者のサポートが必要な場合もあります。

3. オープンソースと無料の商用フレームワークの違いは何ですか？

オープンソースツールはソースコードの閲覧・修正やセルフホスティングが可能ですが、無料の商用フレームワークは管理されたホスティングが含まれ、全機能を利用するには有料アップグレードが必要です。

4. AIエージェントのパフォーマンスはどのように評価すればよいですか？

AIエージェントのパフォーマンスを評価するには、タスク成功率、応答精度、応答速度、フォールバック発生頻度、ユーザー満足度などの指標を追跡します。多くのプラットフォームには分析ダッシュボードがあり、PostHogやMixpanelなどの外部ツールで追跡を強化できます。

5. どの業界がエージェントによる自動化の恩恵を最も受けていますか？

エージェンティックオートメーションの恩恵を最も受ける業界には、カスタマーサポート、医療、金融、Eコマースなどがあり、特に予約管理、書類処理、リードの選別、反復的なバックオフィス業務などのタスクに適しています。