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エージェント AI フレームワークの比較
自律型エージェント開発用のエージェント AI フレームワークを選択するときは、各オプションが特定の要件にどのように適合するかを検討してください。技術的な能力だけでなく、チームの専門知識、既存のインフラストラクチャ、長期的なメンテナンス要件など、組織の適合性も考慮してください。多くの組織は、自律型 AI エコシステムのさまざまなコンポーネントに複数のフレームワークを活用して、ハイブリッドアプローチの恩恵を受ける可能性があります。
次の表は、主要な技術的側面における各フレームワークの成熟度レベル (最強、強、適切、弱) を比較したものです。この表には、フレームワークごとに、本番デプロイオプションと学習曲線の複雑さに関する情報も含まれています。
Framework |
AWS 統合 |
自動マルチエージェントサポート |
自律ワークフローの複雑さ |
マルチモーダル機能 |
基盤モデルの選択 |
LLM API 統合 |
本番稼働用デプロイ |
学習曲線 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Amazon BedrockAgents |
最も強い |
適切 |
適切 |
強力 |
強力 |
強力 |
フルマネージド型 |
低 |
AutoGen |
弱い |
強力 |
強力 |
適切 |
適切 |
強力 |
自分で行う (DIY) |
急勾配 |
CrewAI |
弱い |
強力 |
適切 |
弱い |
適切 |
適切 |
DIY |
中 |
LangChain/LangGraph |
適切 |
強力 |
最も強い |
最も強い |
最も強い |
最も強い |
プラットフォームまたは DIY |
急勾配 |
Strands Agents |
最も強い |
強力 |
最も強い |
強力 |
強力 |
最も強い |
DIY |
中 |
エージェント AI フレームワークの選択に関する考慮事項
自律型エージェントを開発するときは、次の主要な要因を考慮してください。
-
AWS インフラストラクチャ統合 – に大きく投資されている組織は AWS 、自律型ワークフロー AWS のサービス のために Strands Agentsと のネイティブ統合から最も恩恵を受けます。詳細については、AWS 「週次ラウンドアップ (ブログ）
」を参照してください。AWS -
基盤モデルの選択 – 自律型エージェントの推論要件に基づいて、優先基盤モデル (Amazon Bedrock の Amazon Nova モデルや Anthropic Claude など) に最適なサポートを提供するフレームワークを検討します。詳細については、 Anthropicウェブサイトの「効果的なエージェントの構築
」を参照してください。 -
LLM API 統合 – 本番デプロイ用の任意の大規模言語モデル (LLM) サービスインターフェイス (Amazon Bedrock や などOpenAI) との統合に基づいてフレームワークを評価します。詳細については、 ドキュメントの Strands Agents「モデルインターフェイス
」を参照してください。 -
マルチモーダル要件 – テキスト、画像、音声を処理する必要がある自律型エージェントの場合は、各フレームワークのマルチモーダル機能を検討してください。詳細については、 LangChainドキュメントの「マルチモダリティ
」を参照してください。 -
自律型ワークフローの複雑さ — 高度な状態管理を備えたより複雑な自律型ワークフローは、 の高度なステートマシン機能を優先する可能性がありますLangGraph。
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自律型チームコラボレーション – 専門エージェント間の明示的なロールベースの自律型コラボレーションを必要とするプロジェクトは、 のチーム指向アーキテクチャからメリットを得ることができますCrewAI。
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自律型開発パラダイム – 自律型エージェントの会話型非同期パターンを好むチームは、 のイベント駆動型アーキテクチャを好むかもしれませんAutoGen。
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マネージド型またはコードベースのアプローチ – 最小限のコーディングでフルマネージド型のエクスペリエンスを希望する組織は、Amazon Bedrock エージェントを検討する必要があります。より詳細なカスタマイズを必要とする組織は、特定の自律型エージェントの要件により適した特殊な機能を備えた Strands Agentsまたは他のフレームワークを優先する場合があります。
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自律システムの本番稼働準備 — 本番稼働用自律エージェントのデプロイオプション、モニタリング機能、エンタープライズ機能を検討します。
