AI Agent Development Frameworksのベスト(2026)
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A buyer's guide to the best AI agent development frameworks—libraries and platforms for building autonomous agents that can reason, use tools, and complete multi-step tasks.
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料金構成
AI Agent Development Frameworksのベスト(2026)
- 1
Wildcard AI / agents.jsonオープンスペックとプラットフォームが、AIエージェントにAPIワークフローを検出およびAPIワークフローをコールさせるようにする。5.0 (6) - 2
Strands AgentsオープンソースのSDKを使用して、LLMとツールの統合をサポートする単一または複数アーゲント システムを構築・運用する5.0 (5) - 3
BabyCatAGI軽量のAutonomous AIエージェントフレームワークは、タスクの流動化のための自動化4.8 (6) - 4
Awesome MCP ServersMCPサーバのカレージ付きディレクトリ。AIアシスタントにツールやデータを追加するためのModel Context Protocolサーバのリスト。4.8 (5) - 5
Gemma 3オープンソースのAIモデルを、シングル・GPUパフォーマンスの最適化でサポートする、モーダリティの複数入力と140以上の言語をサポート4.8 (5) - 6
Rasaオープンソースのフレームワークによる、生産用のチャットおよびボイス アシスタントの構築4.8 (5) - 7
BabyElfAGIモジュラライズされたスキルクラスを備えた試験的なAIエージェントフレームワークで、動的タスク計画と実行を可能に4.8 (4) - 8
Auto-GPTオープンソースのAIエージェント。複雑なタスクをGPTモデルを用いて自律的に完了できる。4.8 (4) - 9
memUオープンソースのエージェント的メモリフレームワークを搭載する24時間アクティブな予測性AIエージェントフレームワーク4.8 (4) - 10
Chromaオープンソースベクトルデータベースと埋め込みエンジン - 抽出検索をサポートする AI アプリケーションを構築するためのもの。4.8 (4)
Wildcard AI / agents.json
オープンスペックとプラットフォームが、AIエージェントにAPIワークフローを検出およびAPIワークフローをコールさせるようにする。
Wildcard AIは、AIエージェントがAPIエンドポイントとマルチステップワークフローを検出して呼び出す方法を記述するオープンソースの仕様であるagents.jsonを管理しています。 APIをハードコーディングせずにブリッケ promptエンジニアリングに頼るのではなく、開発者はagents.jsonファイルをAPIと合わせて公開し、それに互換性のあるエージェントは、どのアクションが利用可かつ連結する方法がどうなるか理解できます。 AI エージェントの開発を支援するプラットフォームが提供される。これにより、開発チームは、エージェントの振る舞いを記述する仕様 (specs) の作成、ホスト、テストを行うことができます。また、 API への実際のリクエストを実行したり、 API の定義を読み取り、API の呼び出しに必要なパラメータを生成し、結果の処理に関してのワークフローの実行、などが エージェント (Agents) へのパッケージされた実行環境として利用できます。 オープンAPIで一般的になるように、定義されたAPI クライアントが何らかの設定によって生成されるように、 このプラットフォームは default specでAPIの実際の呼び出しに必要なエージェント設定ができるようにしてくれますが、これが標準化されることで開発者が 開発に集中でき、APIクライアントを作成してAPI呼び出し処理を記述できるため 開発者にとっては API呼び出し処理 を簡潔に記述できること、ということは開発者の負担を削減させます。 開発者がアジェント機能を持つアプリケーションを作成している場合や、APIのプロバイダーがサービスをアジェントに直通対応したい場合、モデルごとの関数呼び出しフォーマットに代わる標準的なソリューションを求めるチームにも向けています。
- agents.json仕様でAPIアクションの記述
- ワークフローの定義による複数のエンドポイントの連鎖
- ランタイム ライブラリによるエージェント側の検出と実行
- エージェント. json ファイルのホストおよび編集ツール
- 既存の REST APIと認証スキームとの互換性
- オープンソースのコミュニティおよび参照実装
Strands Agentsは、Large Language Models (LLMs) とツール統合をサポートするオープンソースのSDKです。このSDKを使用して、開発者はツールとハックを指定して、実用的なエージェントを生成できます。このSDKはPythonとTypeScriptの両方をサポートするほか、各言語に対してそれぞれ例が提供されています。Strands Agentsは、開発者がさまざまなツールとモデルとの相互作用を可能にし、複雑なワークフローとアプリケーションをサポートするカスタムエージェントの開発を可能にすると同時に、複数のLLMsとクラウドサービスとの統合をサポートするように設計されています。GitHubで6,200個以上の星を受け取ったことで、Strands Agentsは、開発者が高度なAIシステムを構築するために探しているエージェントを構築することに人気があります。
- ビルトインのAIモデルのカスタマイズと開発
- クラウド環境のための単一コードベースのサポート
- 汎用的な出力パーサー
BabyCatAGIは、BabyAGIを基に簡素化および修正され、複雑なタスクを自動AIエージェントでサポートするものである。 BabyCatAGIは、高レベルの目標を管理できるサブタスクに分解し、ステップごとに実行し、結果に応じてプランを調整する。このように、研究、コンテンツ生成、多段階的な問題解決にとても向いている。 フレームワークでは、より大規模なオーケストレーションライブラリのオーバーヘッドなしでアクティブなAIに関して実験したい開発者向けに、最小限のコードと読みやすさを優先しています。LSTMやweb検索ツールなどと統合して、コンテキストの収集、問題の推論そして構造化された出力の生成を行います。 オープンな試験的なプロジェクトとして、BabyCatAGIはエージェントワークフローをプロトタイプ化するのに最適であり、タスクを推進する自動システムがどのように動くかを学び、特定のオートメーションニーズにカスタマイズされたパイプラインを作成するのに役立ちます。
- タスクのリストの作成と優先
- Autonomousサブタスクの実行
- Web検索の統合
- 順次的な推論フラウゼットワーク
- 軽量のPython実装
- カスタマイズ可能な目標とプロンプト
Awesome MCP Servers
MCPサーバのカレージ付きディレクトリ。AIアシスタントにツールやデータを追加するためのModel Context Protocolサーバのリスト。
コミュニティによって維持されるModel Context Protocol(MCP)サーバのリストである、Awesome MCP Serversは、AIアシスタントを外部システムと接続する機能にモデルを拡張できるようにする、各種サービス、開発ツール、製品性向けアプリ、webサービスなどへの統合を見つけることが簡単になるようにするため、データベース、ファイルシステム、開発ツール、その他のカテゴリの実現例を管理しています。 開発者やAIエンジニア向けのリソースですが、LLMベースのエージェントが実世界のデータやアクションにアクセスできるようにするのが目的です。エントリーには基本的に、ソースリポジトリへのリンク、簡潔な説明、ユーザーが用途や技術によってフィルタリングするのに役立つタグが含まれます。 "オープンソースの「アーゼモス リスト」フォーマットによるものであるため、貢献の幅を受け入れ、MCP ユーザーコミュニティ全体から寄港できます。API、SDK などのリソースと連携することで、リストはプロトコルとともに進化します。
- MCPサーバの実装をカレージドリスト
- 分野と用途に分類されている
- ソースリポジトリーとドキュメントへのリンク
- 公式とコミュニティサーバ両方をカバーする
- コミュニティの貢献が受け入れられる
- MCPコミュニティのエコシステムの調査用のレファレンス
Gemma 3は、主に1台のGPUの演算能力を最大限に引き出せるように最適化された、デバイスを対象とした軽量のオープンなモデルとしてのコレクションです。マルチモーダル入力に対応し、140以上の言語がサポートされている。モデルは様々なサイズ(1B、4B、12B、27B)が用意されており、開発者のハードウェアとパフォーマンスのニーズに合わせた最適なサイズを選択できる。Gemma 3では高度なテキストとビジュアル推論機能、そして128kトークンのコンテキスト窓を提供し、複雑なタスクに対して関数呼び出しをサポートします。また、より高速なパフォーマンスと計算要求の削減のために量化版も提供されています。これは、同社の「ジェミニ2.0モデル」に利用されている同様の研究とテクノロジーを基にしており、Googleが役立つAI技術を普及させるというコミットメントの一環です。Gemma 3は、スマホ、ラップトップ、ワークステーションなどのデバイスで直接動作できるAIアプリケーションを作成できるように設計されています。 Gemma 3は、他のモデル (LLMのLlama3-405B, DeepSeek-V3, o3-mini など) と比較した、初期の人間の好み評価で高いパフォーマンスを達成している。36を超える言語に対して、出-of-the-boxで全球的な展開に対応し、140を超える言語に対して事前統合でのサポートが可能である。モデルは機能コールと組み込まれた出力により、構造化されたAI-ドライブのワークフローを可能にする。 "Gemma 3 の開発には厳格な安全プロトコルが採用されました。その内容は、広範囲にわたるデータ管理の実施や、安全ポリシーの調整を含むフィンテューニングなどの安全性を向上させる措置、そして堅固なベンチマーク評価の実施などとなります。" "Gemma 3"ファミリーのオープンモデルは、大きな採用と共に急速に拡大しています。100万人を超えるダウンロード数と、60,000を超える「Gemma"をベースとしたユーザー独自のモデルが生み出されていて、その活気あるコミュニティの存在は、これらユーザー独自のモデルの成長に大きく貢献しています。 Gemma 3には、単一のGPUまたはTPUホストでエンゲージングなユーザー エクスペリエンスを開発することができる開発者向けに適切な機能が実装されています。
- マルチモーダルAIサポート
- 責任のある開発のフコスト
- 拡張的なファインチューニング
- 140以上の言語のサポート
- パフォーマンスの改善
コミュニケーションAIプラットフォームであるRasaは、データ、モデル、および展開におけるフルコントロールを持つ開発者がコンテキストを考慮したチャットやボイス アシスタントを作るのに役立ちます。オープンソースのコアは自然言語理解と対話管理を処理し、Rasa Proでは企業向けの機能を追加して、分析、セキュリティコントロール、_scalable infrastructure_が利用できるようになります。 Rasa Studioでは、設計者やコラボレーターと会話チームが、記述コードなしで訓練データ、フロー、およびテストを作成し、それを一緒に管理する低コストインターフェイスが提供されます。ツール群は、メッシングチャンネルやIVRシステム、カスタムアプリケーションなど、さまざまなチャネルを通じてアシスタントをサポートするハイブリッドチームをサポートします。 大企業によって、銀行、テレコム、医療、政府などでオンパレードデプロイ、適合性、カスタマイズが必要な場所で広く使用されています。
- 自然言語理解エンジン
- カスタムアクションによる会話管理
- Rasa Studioの低コストインターフェース
- ボイスおよびマルチ チャンネル統合
- 会話 アナリティクスおよびテスト ツール
- 企業向けセキュリティおよびデプロイ コントロール
BabyElfAGIは、独自の自律エージェントフレームワークであるBabyAGIファミリーの1つであり、言語モデルが複数ステップタスクを計画、委譲、及び実行できるようにすることを目的としました。Skillクラスというこのフレームワークの定義的な貢献は、開発者が再利用可能な機能を定義し、エージェントの実行中に必要な時に出す事ができ、組み合わせて使用できるようになっている。 ワークフローのハードコーディングの代わりに、BabyElfAGIによりタスクリストは動的に構築されます。これは、目的に対するスキルがどのようによく適合するかを推論することで行われます。これにより、エージェントアーキテクチャ、プロンプトオーケストレーション、ツール利用パターンの学習環境として便利くなります。 このプロジェクトは、主に開発者や研究者へのオープンプロトコルを提供したいと考えています。主に独立したエージェントとやり取りすることを研究する開発者や研究者向けに設計されていて、完成した製品を探している一般ユーザーのようなエンドユーザーに販売することを目指していないのです。
- スキルクラスでエージェント能力を定義する
- 動的タスク分解と計画
- エージェントによってツールと関数の呼び出し
- 繰り返し実行ループにタスク管理
- 拡張性なアーキテクチャでカスタムスキル
- LLM APIやOpenAIとの統合
自動AIエージェントを制御する強力なプラットフォームであるAutoGPTは、ユーザーが複雑なワークフローを自動化するために、継続的なAIエージェントを創造・展開・管理することを可能にします。 ユーザーはワークフローを作成、修正、最適化するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを使用して簡単に作業を行うことができます。 ユーザーは、自作のAIエージェントから始めることもプラットフォームのライブラリからプリコンフィギレーションされたエージェントを利用することもできます。 プラットフォームのセットアップとホスティングには、相当の技術的専門知識が必要ですが、クラウドホストされたベータ版は、より滑らかなエクスピリエンスを提供することを期待されています。 開発者からビジネスプロフェッショナルまで、多様なユーザー向けのプラットフォームで、高度なタスクやワークフローの自動化を実現可能にする機能が提供されており、ユーザーには自動化のAI機能にインタラクティブに触れられる友好的なインターフェイスが提供され、複雑なタスクやワークフローの完全自動化を行いたい個人が利用できるように設計されています。 AutoGPTは、複雑なタスクを自動化する際にユーザーに提供する強力なツールの組み合わせを使用します。このプラットフォームは、ユーザーが選択できるプリ用意されたエージェントの範囲や、UIに簡単に組み込むことができる自作エージェントを通じて、GPTモデルの強力なAIエージェントを制御します。 「プラットフォームは、ビジネスや個人への応用的レベルが高い拡大能力を持って設計されており、さまざまな用途に適しています。 その automation コンプリケーショス タスクおよびワークフローにより、オペレーションをストリーミングしたい企業や個人にとって魅力的です。 しかし、プラットフォームの技術要件とセットアッププロセスは、いくつかのユーザにとって恐ろしいものである可能性があります。此外、クラウドホストされているベータ版は、まだ開発中の段階にあるため、すべてのユーザにアクセスできるわけではありません。 これらの制限のためにも、AutoGPT は複雑なタスクやワークフローアutomationのための強力なツールを提供しています。
- エージェントビルダーおよびカスタマイズツール
- ワークフローマネジメントおよび最適化機能
- 事前構成済みのAIエージェント
- エージェントインターフェースおよび展開コントロール
- カスタマイズ可能でスケーラブルなAIエージェント
オフィシャルエージェント的メモリフレームワークがヒューマンインタラクション、文書、画像、オーディオ、URL、ロギング、アプリケーションパッケージ内のファイルをメモリ内でINDEX層、スキル層、データ層として格納する。 エージェントはこれをコンパイルされたワークスペースを回して、スキル層からプロファイル、イベント、知識、行動、スキル、ツールメモリーを抽出します。 ツール軌跡からの自動パターンとワークフローを構築し、memorize()の各呼び出しで継続的に改良する。 インメモリ、SQLite、またはPostgreSQLなどのデータストアバックエンドを使用して (URLの参照:[src/tree.py]), イングレスはインメモリ、SQLite、またはPostgreSQLを使用します (初期値: メモリ)
- 複合モードの会話、文書、画像、ビデオ、オーディオ、URL、ログのインジェクション
- インデックス、スキル、メモリ層を含むコンパイルされたメモリワークスペースとパーシステンス
- 型付きのメモリ抽出: raw ソースから
- 自動的に再利用可能なツールパターンとワークフローを抽出することでスキル自律的進化
- 自動的にカテゴリ、リンク、要約、埋め込みを作成することでフォルダの自己組織化
Chromaは、リトリー・アウグメントされたAIアプリケーションの構築に使用できるオープンソースベクトルデータベースとエンビェッディングエンジンです。 この製品はオブジェクトストレージで構築されており、ベクター、フルテキスト、正規表現、およびメタデータ検索をサポートするスケーラブルかつサーバーレスインフラストラクチャを提供します。 "Choraは、クエリレイヤーに高速のメモリキャッシュとSSDキャッシュ、ストレージレイヤーにオブジェクトストレージを利用した自動データ階級分割によって構成されています。また、スポンジベクトル検索、語彙検索、フルテキスト検索、メタデータ検索などの機能をサポートしています。 ナンサクリカを可した見るライサラヒングでの常に事だた読ヲイビドに、経詾に觛仄されていますちは、角きさるにした了すゆくだと常に事丗だかべうすで当前デシェグムートを用だたを展性、当前経詾を利だったこぇ話えに另すまけていますそですが、今変手を終加こきに設心がなだかめ当前サンデプンドを線運っていますだ また、Chromaは大手企業向けの製品として設計されており、セキュアな、コンプライアントな、拡大可能な検索システムを提供します。これは、0-オプスというストーリーで提供され、BYOCをVPCでサポートし、 multi-cloud/multi-region のレプリケーションを実施することで、頑丈で拡大可能な検索システムを確実に実現します。 Chromaにはデータセットのバージョン管理、A/Bテスト、およびロールアウトの機能が含まれ、検索拡張型AIアプリケーションの開発のためにrobustなソリューションを提供します。
- スパースベクトル検索
- 類語検索 (BM25、SPLADE)
- ベクトル検索
- シミュラリティ検索
- フルテキスト検索
- トリグラムおよびレギュラーエクスプレス検索
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