OpenAI Agents SDK / LangGraph / LangChain Agents / AutoGen / CrewAI / MetaGPT
なぜ比較が必要なのか
2025 年現在、単純なチャットボットは珍しく、難しくもないですよね。
差別化のカギは 外部ツールや知識を組み合わせて複数タスクを自律的にこなす “Agent” をどう作るか にあると思っております。
その土台となるフレームワーク選びは 開発体験と運用コスト を大きく左右するものになります。
Agentフレームワークを比較してみよう、そこで5 つの評価軸
上図は本記事で評価する 5 つの軸を整理したものです。これらが 最終的な開発者体験（Dev） にどう影響するかを示しています。
各フレームワークのレビュー
1. OpenAI Agents SDK
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特徴: 公式が提供する最小構成。
Agent / Handoff / Guardrailの 3 つだけ。 -
利点
- 数行で動く“お手軽”さ
- 公式ドキュメントが簡潔
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注意点
- 並列処理やキャッシュは 自前実装 が前提
- OpenAI 以外のモデルはラッピング必須
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向いているシーン: 小規模 PoC、まず動くものを早く作りたいとき
2. LangGraph
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特徴: LangChain を土台にした グラフ型ワークフロー。状態をノード間で共有。
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利点
- ノード単位で 並列実行 や 条件分岐 が直感的
- LangChain の豊富な LLM 対応をそのまま利用
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注意点: グラフ設計の概念負荷は高い
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向いているシーン: 複雑なパイプライン（例：複数文書を並列解析→結果を統合）
図：LangGraph での典型的な分岐＋並列フロー
3. LangChain Agents
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特徴: チェーン／ツール／メモリなど “全部入り” の老舗
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利点
- Memory＋Retrieval で 短期＋長期記憶 を柔軟に扱える
- LCEL により 非同期・並列 が可能
- ほぼワンライナーで LLM を切り替え
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注意点: 概念が多く、設計方針がないと“沼”にハマりがち
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向いているシーン: FAQ ボットから本格的 RAG まで幅広く
図：LangChain 主要コンポーネントの関係
4. AutoGen
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特徴: Microsoft Research 発、多 Agent 対話 に特化
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利点
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GroupChatで人・Bot・ツールを同一ルームに配置 - イベント駆動で 高並列＆分散 も可能
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注意点: 役割設計とメッセージ設計をしっかりしないとカオス
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向いているシーン: 複数キャラクターが議論しながら結論を出す場面
図：AutoGen における 3 者対話の例
5. CrewAI
- 特徴: “役割＋タスク” を宣言してチーム作業を自動化
- 利点: 概念が直感的で習得しやすい。タスク間の並列実行も簡単
- 注意点: ワークフローは静的。途中でユーザー要件を変えると再起動が必要
- 向いているシーン: 決まった手順を毎回回す業務ロボット
図：CrewAI での固定ライン作業イメージ
6. MetaGPT
- 特徴: ソフトウェア開発 SOP を LLM で自動化する特化型
- 利点: 仕様書→設計→コード生成の一気通貫デモが簡単
- 注意点: GPT‑4 依存・高コスト・汎用性ほぼゼロ
- 向いているシーン: 「AI だけでコードベースを作る」研究やデモ
5 軸まとめ表
| フレームワーク | 習得しやすさ | 文脈管理 | パフォーマンス／コスト | LLM 切り替えやすさ | 複雑フロー構築力 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI SDK | ★★★★★（超簡単） | ★★☆☆☆（自前） | ★★★☆☆ | ★☆☆☆☆ | ★★☆☆☆ |
| LangGraph | ★★☆☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| LangChain | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| AutoGen | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| CrewAI | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ |
| MetaGPT | ★☆☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | ☆☆☆☆☆ | ★☆☆☆☆ |
★ は 5 点満点。筆者の主観による参考値です。
ユースケース別おすすめ
✔️ Markdown 文書を選択しながら影響分析する対話エージェント
| 要件 | 重要度 | 最適フレームワーク |
|---|---|---|
| ユーザーが文書を動的に追加／除外 | ★★★★★ | LangChain（RAG＋フィルタ）／LangGraph（State＋条件分岐） |
| 分析タスクの分岐・並列化 | ★★★★☆ | LangGraph |
| 早期 PoC・少人数開発 | ★★★☆☆ | OpenAI SDK |
| マルチキャラで議論しながら分析 | ★★☆☆☆ | AutoGen |
| 事前に決めた手順を高速ロボット化 | ★★☆☆☆ | CrewAI |
| ソフトウェア開発自動化 | ☆☆☆☆☆ | MetaGPT（今回は対象外） |
実装イメージ（LangChain × Markdown フィルタ付き RAG）
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from uuid import uuid4
# ① Markdown を読み込みベクトル化（初回のみ）
def build_vector_store(md_files):
docs = []
for path in md_files:
text = open(path).read()
docs.append({"id": str(uuid4()), "text": text, "tag": path})
store = FAISS.from_texts(
[d["text"] for d in docs],
OpenAIEmbeddings(),
metadatas=docs
)
return store
# ② UI でチェックしたファイルだけを対象に検索
def tag_filter(tags):
return lambda m: m["tag"] in tags
# ③ チャットループ
store = build_vector_store(all_md_files) # 全ファイル事前登録
retriever = store.as_retriever(
search_kwargs={"filter": tag_filter(user_tags)}
)
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
retriever=retriever,
memory_key="chat_history"
)
while True:
q = input("💬> ")
if q == "/exit":
break
ans = qa({"question": q})
print("🤖:", ans["answer"])
ポイント
- UI で選んだファイルパスを
user_tagsに渡し、検索時にフィルタchat_historyを Memory に入れるだけで多輪対話が成立- ファイルを追加・削除したら
retriever.search_kwargsを更新すれば即反映
まとめ
| チーム規模 | 優先したいこと | おすすめ |
|---|---|---|
| 個人〜数名 | まず動くものを早く | OpenAI Agents SDK |
| 小〜中規模 | バランス良く拡張 | LangChain Agents |
| データフロー職人 | 複雑フローを制覇 | LangGraph |
| 対話劇が主役 | マルチキャラで議論 | AutoGen |
| 静的手順の自動化 | 作業ロボット化 | CrewAI |
迷ったら「LangChain で MVP ➜ 複雑化したら LangGraph」 が鉄板です。
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