Agent Developmentのベスト(2026)

1

LangGraph Studio

LangGraph Studioによるアプリケーションの開発、デバッグ、トラブルシューティング用の可視化IDE

5.0 (5)

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LangGraph StudioはLangGraph枠組みの上で、エンジニアがエージェント系のアプリケーションを構築するための高度に特化した開発環境です。VISUALINTERFACEを通じてグラフの構造を検証・実行パスの追跡を行い、エージェントがノード、ツール、ステート間をどう動かしているかを理解できます。 LangGraph スタジオでは、ステートの編集や中間ステップからの再生、実行中のエージェントとのリアルタイムの相互作用など、インタラクティブなデバッグ機能も提供しています。これにより、複数ステップの LLM ワークフローでよく発生するループ、ツールコールのエラー、予期せずブランチングの不正行為の診断が簡素化されます。 LangGraph Studio とLangSmith を統合することで、チームは複雑なエージェントシステムを開発、テスト、ロールアウト前の反省活動や観察性を統合された方法で行うことができます。

• インタラクティブなグラフ視覚化
• ラン、再生、フォークするエージェントの実行
• ステートの檢視、マニュアル編集
• アジェントのテストのためのライブチャットインターフェース
• LangSmithのトレース統合
• ローカル、ホスティングデプロイのいずれかのオプション

2

BrainSoup

タスクやワークフローを自然言語を用いたオーサリングで自動化するカスタム AI エージェントを作成してください。

5.0 (4)

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BrainSoupは、自然言語命令でカスタムのAIエージェントを作成および管理するためのプラットフォームです。 代わりにコードを書いてはいかん、ユーザーはエージェントを何をするかを述べており、BrainSoupは下に敷き詰められたモデリングツール、統合を行い、仕事を実行します。 エージェントは、特定の役割が割り当てられ、ファイルやデータソースにアクセスし、再生産的タスクの処理（リサーチ、ドキュメントプロセッシング、コミュニケーション、ワークフローアウトメーション）に対して外部サービスへの接続を許可されます。また、複数のエージェントがコラボレートしてユーザーは複雑なプロジェクト用に小規模なチームでの専門的なアシスタントを構築することができます。 BrainSoupは、インフラをからっさいに新規作成せず、繰り返し作業の知識のオフロードを行いたいプロフェッショナル、チーム、アカウント管理者向けに設計されています。

• カスタム AI エージェントビルダー
• 自然言語タスク指示
• Multi-agent ワークフロー
• File とデータソース統合
• 繰り返しタスクの自動化
• ロールベースエージェント構成

3

Letta AI

オープンソース プラットフォームで、長期記憶を持つとてもうまれた AI エージェントを構築可能

5.0 (4)

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Letta AI は、オープンソース プラットフォームで作成できる、長期認識能力を備えた状態の AI エージェントを目的としたものです。このようなエージェントは、過去の相互作用を記憶し、複雑で文脈的によほど意思決定プロセスを実現します。 これは、エージェントが経験から時間をかけて学び、対応する応答を適応させる必要があるアプリケーションには特に便利である。 Letta AI は、客層サービスから、より複雑な問題解決タスクに至るまで、さまざまでいる開発者や研究者を対象としている。 長期記憶と高度な推論能力を提供することで、Letta AI は、より高度の自律性と知性を持つエージェントを構築しうるように助け、幅広いタスクに対処することができる。

• 状態エージェント
• 長期記憶
• 高度な推論方法

4

Snorkel Flow

プログラマティックなデータラベリングおよびAI開発プラットフォームを活用して、生産モデルをより迅速な速度で構築する

4.8 (5)

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Snorkel Flowは、ラベル付け関数を使用してマニュアル注釈に頼ることなく、データのラベリング、キュレーション、調整を迅速に行うことで、プログラマティック データ開発のエンタープライズ プラットフォームです。 ドメインの専門知識を再利用可能なヒューリスティックとして固有化すると、生データから生産可能なAIモデルの開発までのパスを加速します。 プラットフォームは、Weak supervision、モデルトレーニング、エラーアナリティスのワークフローを統合しています。データサイエンティストと専門家のコラボレーションを伴う、データセットとモデルの改善プロセスをサポートしています。ドキュメント分類、情報抽出、企業アプリケーション向けにファンデーションモデルをフィネットゥーニングするなど、多くの用途をサポートしています。

• プログラマティック ラベリングでラベリング機能を活用
• 弱い監督とラベル アグリゲーション
• 組み込みモデルトレーニングおよび評価
• エラーアナリティスおよびデータ スライシングツール
• ファウンドेशन モデルのフィンバックサップ スタートラップ
• エキスパートおよびデータサイエンスの共同作業ツール

5

NetX

モジュラーな経済ネットワークは、ブロックチェーンインフラをAI機能と組み合わせています。

4.8 (5)

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NetX は、ブロックチェーンと人工知能技術を統合したモジュラーな経済ネットワークです。其のアーキテクチャは、開発者や組織が分散取引、データ交換、人工知能が駆動するサービスなど、さまざまなデジタル経済用途をサポートできるように、分散取引用コモーネント、データ交換用コモーネント、人工知能使用サービスなど、統合フレームワーク内でプラグインできるように設計されています。 プラットフォームでは、伝統的なブロックチェーン機能をマシンラーニングワークフローより橋接して、トークン化されたインセンティブ、スマートコントラクトの自動化、AIを活用した分析の運用をエコシステム内で実現することを目指している。これにより、Web3アプリケーションを構築するチームが、知能化された処理やデータドライブの決策作業を要するというニーズに応える適切なプラットフォームとなる。 モジュラの重要性を重視することで、NetXは開発者にスタックの構築における柔軟性を提供し、適合するブロックチェーン、AI、経済プリミティブを選択できるようにして、プロジェクトのニーズに応じて組み立てることができることを目的としています。

• モジュラーなネットワークコンポーネント
• ブロックチェーン統合レイヤー
• AIサービス互換性
• スマートコントラクトサポート
• トークニーエコノミープリミティブ
• 開発者に特化したツール

6

Theoriq AI

分散型プロトコルによるブロックチェーン上のマルチエージェントAIシステム構築と統治

4.8 (5)

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Theoriq AIはブロックチェーンベースのプロトコルであり、透明性と検証性の高い方法でAIエージェントのネットワークを調整することができる。分散型基盤とマルチエージェントオーケストレーションを組み合わせることで、開発者は複雑なタスクで協力できる特殊化されたエージェントを合成できる。これには、API、および提供されるソフトウェア開発キット (SDK)、また、エージェント間の意思決定を取り巻く規約などの、関連するエージェントのコレクションの構造を定義し管理するためのSaaSのツールを利用することが含まれる。 The protocolは,オンチェーンのガバナンス、名声の追跡、およびインセンティブメカニズムを提供し,エージェントの行動、パフォーマンス、および貢献は測定され、報酬されることができるようにしている. これにより、第三のエージェントを発見、評価、より広範なワークフローの中に統合することができるオープンなエコシステムを作ることができる. Theoriqは、暗号とAIの交わる境界で活動するビルダーをターゲットとしています。このターゲットに含まれるのは、自治型DeFi戦略の構築、リサーチアシスタント、その他信頼ミニマライズド・コーディネーションを享受するエージェントドライブアプリケーションを作成しているチームです。

• マルチエージェント指揮フレームワーク
• 分散型エージェントレジストリと検索機能
• ブロックチェーン上の人格評価・評価システム
• エージェント貢献に対するトークン化インセンティブ
• 集団的意思決定に対するガバナンスメカニズム
• エージェントフローの構成に対する開発者ツール

7

Botpress

エンドツーエンドのプラットフォームで、AIエージェントやチャットボットの構築、展開、管理を行うことができます。

4.8 (5)

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Botpressは、巨大言語モデルにPowered している会話型AIエージェントの開発プラットフォームです。Visual Flow Builder、SDK、人気のメッセージングチャンネルとの統合などを提供し、チームは自然な会話を展開するエージェントを設計、APIを呼び出す、複数ステップのタスクを実行できるようにすることができます。 "ローカodeskツールを組み合わせて低レベルのカスタマイズが可能なプラットフォームは、非技術的なユーザーや開発者が同一プロジェクトに協力できるように設計されています。機能として、ノウハウベース、分析、人間のアシストなどがあります。顧客サポート、リード発生、内部オートメーションのような生産用途での使用が適しています。 Botpressでは、試験や開発に適した無料プラン、および使用量によって料金が調整される有料プラン、さらに自主的なホスティングに適したオープンソースコミュニティエディションを提供します。

• ドラッグ アンド ドロップで構成された会話 フローのエディタ
• LLMパワーのエージェントを使ったツール使用
• ドキュメントやURLから知識ベースのインポート
• マルチ チャンネル展開 (Web、WhatsApp、Slack、など)
• 分析と会話モニタリング
• 人間へのハンドオフとチームの共同作業

8

LangSmith

LLMアプリケーションの動作観察性、評価、デバッグプラットフォームです。

4.8 (5)

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LangSmithは、LangChainチームによって作成された、大規模言語モデルを動かすアプリケーションを、追跡するため、テストするため、評価するため、監視するための開発者向けのプラットフォームです。 LangChainおよびLangGraphフレームワークと密接に統合できるようになっていますが、フレームワーク非依存（framework-agnostic）であり、SDKやAPIを通じて、LLMアプリケーションをインストルメント化できます。その核心的な目的は、LLMベースのシステムでは出力が非決定性であり、エラーは微妙で、開発者が、実行時にチェーン、エージェント、プロンプトが実際に何をしているかについて、可視性を提供することによって、潜在的な不確実性を対処することです。 プラットフォームの中心概念は、トレース（trace）です。各アプリケーションのランを実行すると、詳細で階層化されたトレースが表示されます。該当するエンティティには、送信されたprompts、modelの応答、トークン使用状況、レイテンシー、ツールのコール、各ノードの中間出力などが含まれます。これにより、複雑なマルチステップエージェントや、悪い答えの原因が数層奥にあるリテラル・オーガメンテッド・ジェネレーションパイプラインのデバッグが容易になります。開発者は、個々のトレースを検査するほか、ランをフィルタリングおよびテキスト検索できるため、各ノードでの正確な入力と出力を掘り下げることが可能です。 LangSmithも、アプリケーションの品質を測定する評価ツールを提供しています。チームは、プロダクション トレイス atau カレード エクサンプルからデータセットを作成し、評価ツールでそれらにアプリケーションを実行し、組み込まれた評価ツール、カスタム コードベース チェック、または LLM-アサイスアプローチを使用して出力のスコアを決定できます。この機能は、Prompt またはモデルが変更されたときにレギュレーション テストをサポートし、改善された結果ではなく結果が実際に改善されているかどうかを数値化するために利用できます。 業務用途の運用では、遅延、コスト、エラーレート、フィードバックなどを時間の経過とともに跟跡する監視ダッシュボード機能や、ユーザーのフィードバックおよびユーザー注釈を収集する機能を提供します。また、プッシュボタン式でプログラムを作成してモデルに入力をさせるプロンプト管理機能、試験室モードの機能もある。 LLM機能を実装する開発者やチームに向けられた、LangSmithは主にアドホックprint-statementデバッグから、統合された観察性と評価までを、システム的に進むことが目標です。 LangSmithの主な強みは、LangChainエコシステムとの深い統合と、追跡、データセット、評価の統一されたワークフローです。実際のところ、最も充実した体験は、LangChain/LangGraphの世界で熟練していることを前提としています。 また、LLMベースの評価自体は、注意深い設計が必要です。さらに、この製品はhostedの商用製品であり、使用ベースの価格設定になりますが、一定のプランでは自分でホストするオプションもあります。 その他、Langfuse、Halicone、Arize Phoenix、Weights & Biases Weave などと競合する、他のLLM観察性ツールが存在しています。

• ランニングトレースにステップバイステップの入出力とトークン使用を実現
• データセットの生成と自動評価
• 組み込み、コードベース、LLM-エージェント評価器
• プロダクション監視ダッシュボード
• ヒューマンフィードバックと注釈の収集
• プロンプトマネージャー、バージョニング、プレイグラウンド

9

Zep AI Memory

AIエージェントとLLMアプリ向けの長期記憶レイヤー

4.8 (4)

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Zep AI Memoryは、会話やセッションをまたがってパーソニティスト、分散された構造化された思い出すエージェントを作成する開発者向けのメモリサービスです。 チャット履歴をキャプチャし、重要な事実を抽出して知識グラフに入力します。エージェントは、要件に応じて適切なコンテキストを検索するために、プロンプトに完全な履歴を詰め込まなくても、必要な情報にアクセスできます。 プラットフォームは、シンプルな API によってサマリーゼーション、エンティティエクストラクション、-semantiscサーチを一体化しており、 チームはカスタムリテリーバイナリ構築の必要なしに、カオスボット、コパイロット、自動エージェントに州を持ったメモリを追加できる。 また、生産ワークロードにスケーラブルで、プロンプトサイズとトークンコストは予測可能である。 Zep は、LangChain など一般的な LLM フレームワークと統合し、人気の言語向けの SDK を提供し、既存のエージェントスタックに簡単に入れ替えることができ、LLM などのフレームワークに慣れている開発者にとっても便利です。

• 長期会話記憶
• 自動的事実とエンティティの抽出
• 知識グラフのストレージ
• 意味的とハイブリッドの検索
• LangChainやLlamaIndexとの統合
• マルチ言語のSDK

10

Gretel AI

プライバシーセーフおよびAIのためのデータセットを生成する合成データプラットフォーム

4.8 (4)

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デベロッパー向けプラットフォームである Gretel AI は、機密情報が露呈されない限り、実データセットと同様の統計的特性を持つ仮装データを作成するためのツールです。チームでは、プライバシー、合規性、利用可能性の制約により、実データへのアクセスが制限されている場合のAIおよびアナリティクスプロジェクトをブロックするのを防ぐために、Gretel AI を使用します。 プラットフォームでは、テーブルの、テキストの、タイム・シリアスのデータの生成用に、API、SDK、プリ・ビルド・モデルが提供されている。また、品質評価、プライバシリスク評価を行うツールも用意されている。機械学習モデルのトレーニング、代表されていないクラスの強化、チーム間でのデータ共有、ソフトウェアのテストにおけるロジカルなアーティファクト生成に用いてもらえる一般的な使い方がサポートされている。

• 合成するためのタブラー、テキスト、およびタイムシリーズデータ用の生成モデル
• Differential 秘密保護とPII (Personally Identifiable Information) の redaction コントロール
• 品質、正確性、およびプライバシーリスクのスコア付けレポート
• Python SDKおよびREST API統合
• 前トレーニングモデルおよびカスタム テンプレート
• クラウドおよび自社ホストの展開可能なオプション