Hello there, ('ω')ノ
「AIをもっと複雑なタスクに使いたい」 「AI同士を協力させたい」
──そんなニーズに応えるように登場したのが、マルチエージェントフレームワークです。
今回はその中でも特に注目されている：
- 👥 CrewAI
- 🤖 AutoGen
- 🔄 LangGraph
の3つを、「ざっくり理解できる」レベルでご紹介します。
👥 CrewAI：チームで動くエージェント構築の新定番
役割分担されたエージェントを“チーム”として動かす設計に特化
🧩 特徴まとめ：
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 💡 特徴 | エージェントに「役職」や「責任範囲」を設定できる |
| 📂 構成 | 役割（role）＋タスク（task）＋プロセス（process）で構成 |
| 🔁 協働 | 各エージェントが順番や条件に応じて“連携”してタスクを進行 |
| 🔎 用途 | 文書要約・コードレビュー・調査レポートなど“多段階業務”に強い |
✅ ざっくり例：
- ライターAI、リサーチAI、編集者AIで「記事作成プロジェクト」を遂行
🤖 AutoGen：チャット形式でエージェント同士が会話する
複数のエージェントが“会話”でタスクを進めていくユニークな設計
🧩 特徴まとめ：
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 💡 特徴 | 「人間のような対話」をエージェント間で実現 |
| 💬 構成 | 各エージェントがチャット形式で話し合う（1対1〜多対多） |
| 🎯 役割 | 人間のユーザーが“司令塔”として会話に参加することも可能 |
| 🧠 特徴的な機能 | メモリ機能、トーク履歴からの学習、反省（リフレクション）も可能 |
✅ ざっくり例：
- データ解析AIと報告書作成AIが会話しながら、意思決定を自動化する
🔄 LangGraph：エージェントの“状態遷移”をグラフで管理
エージェントの「今どこにいるか（状態）」を明確に可視化・制御できるフレームワーク
🧩 特徴まとめ：
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 💡 特徴 | 状態（State）と遷移（Transition）をグラフで管理できる |
| 🔁 制御 | 条件分岐や再試行など、複雑なフローでも破綻しにくい |
| 🛠 向いているタスク | 多段階プロセス、繰り返し判定、例外処理付きフロー |
| 🧩 他との違い | 直感的に「フロー図のように」タスク進行を設計できる点が強み |
✅ ざっくり例：
- 問い合わせ → 分類 → 回答 → 再確認 → アップデート などの複雑な業務フロー管理に最適
🧭 3つのフレームワークをざっくり比較
| 項目 | CrewAI | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|---|
| 連携形式 | タスクベースの協働 | チャット形式の対話連携 | ステートマシン形式（状態遷移） |
| 設計思想 | チームで動く | 話し合って進める | 状態管理で安定動作 |
| 向き | 手順が決まった業務 | 柔軟な議論型タスク | 分岐や例外が多い処理 |
| 導入ハードル | 比較的低め | 中〜高（LLM制御多） | 中級者向け（構造理解必要） |
✍️ まとめ
- CrewAI：チーム構成・役割分担で業務を進めたいときに最適
- AutoGen：エージェント間の対話による柔軟なタスク処理に向く
- LangGraph：状態の制御がカギとなる複雑な業務フローに強みあり
- どれも**「生成AIをタスク実行可能なエージェントに変える」**ことが共通の狙い
Best regards, (^^ゞ
