AIエージェントフレームワーク

AIエージェントフレームワーク（AI Agent Framework）とは、LLMを核としたエージェントシステムの構築・実行・オーケストレーションを簡素化するソフトウェアライブラリ・フレームワークの総称です。ツール統合・メモリ管理・マルチエージェント協調・実行トレーシングなど、エージェント開発に共通する複雑な実装を抽象化・再利用可能なコンポーネントとして提供します。

代表的なフレームワークとして、(1)LangChain：最も広く普及したLLMアプリケーション開発フレームワーク。Chain・Agent・Toolの抽象化によりRAG・エージェント・マルチチェーンを構築。JavaScript/TypeScript版のLangChain.jsも提供、(2)LlamaIndex：データインデックス・検索・RAGパイプラインに特化。多様なデータソース・ベクトルDBとの統合が充実、(3)AutoGen（Microsoft）：会話型マルチエージェントシステムに特化。エージェント間の自律的な会話によりタスクを協調的に解決、(4)CrewAI：役割ベースのマルチエージェント協調に特化。「乗組員（Crew）」と「役割（Role）」の概念でチーム型エージェントを直感的に設計、(5)Haystack：エンタープライズ向け検索・RAGパイプラインに強みがあります。

フレームワーク選定の観点として、RAG中心ならLlamaIndex、汎用エージェント・ツール統合ならLangChain、マルチエージェント協調ならAutoGen/CrewAIが適しています。2025年時点ではOpenAI Agents SDKなどプロバイダー公式SDKへの移行も進んでいます。

注意点として、フレームワークの抽象化が多層になると内部挙動のデバッグが困難になるため、LangSmithやLangfuseによるトレーシング・可観測性ツールとの併用が重要です。