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GMO即レスAIでは、誰でも簡単にAIエージェントアプリが作れるDifyの導入支援を行っております。

AIエージェントを構築するプラットフォームやサービスはいくつかありますが、今回はLangChain, AutoGen, CrewAIの3つとDifyとの違いを解説します。

AIエージェントフレームワークとは

AIエージェントフレームワークとは、AIエージェントを構築・管理・運用するための基盤のことです。AIがタスクを理解し、ある程度自律して実行できるようにするための設計図や道具箱のようなものと理解してもらえると、わかりやすいかと思います。

AIエージェントについてはこちら
▶︎Difyで実現するAIエージェント開発入門：非エンジニアでもノーコードで業務自動化を始める方法 | AIエージェントとは？

AIエージェントフレームワークには、以下のような要素があります。

• LLM（大規模言語モデル）

  用途に応じて大規模言語モデルの選択が可能かどうか。フレームワークによって選択可能なモデルが若干異なります。

• エージェント

  フレームワークの中に埋め込まれたエージェント自体のことを指します。フレームワークによっては、エージェントが自律的にコーディングをしたりタスクを順序よく実行してアウトプットしてくれます。

• メモリ機能
  会話履歴や実行履歴を記憶して、次回以降の会話やタスクの依頼の際は補正してくれる

• ツール連携

  API連携や外部ツールとの連携、関数の実行が可能かどうか。

• RAG対応

  検索や回答の精度を高めるためのRAGの機能が備わっているかどうか。

比較対象フレームワークの概要

代表的なAIエージェントを構築できるフレームワークとして、Dify、LangChain、 AutoGen、 CrewAIがあります。それぞれの概要は以下のとおりです。

Dify（ディフィ）

ノーコード/ローコードで簡単にAIエージェントを構築することができるプラットフォームです。

Difyについて詳しくはこちら
▶︎Difyとは？企業での活用例や社内への安全な導入方法についても解説！

LangChain（ラングチェーン）

AIエージェントなど大規模言語モデル（LLM）を使ったアプリケーションをより高度化つ実用的に構築するためのライブラリです。PythonやJavascriptでの開発に利用可能で、自由度・拡張性の高いフレームワークの1つです。

AutoGen（オートジェン）

Microsoftが開発しているフレームワークで、複数のエージェントが会話を通じて協力しながら高度なタスクを解決することに重点をおいたフレームワークです。自然言語で支持するだけで複雑な処理ができます。

CrewAI（クルーAI）

複数の役割を持つエージェントが連携してタスクを実行するマルチエージェント型のAIエージェントフレームワークです。Pythonベースで開発されているため、LangChainなどのLLM関連のライブラリと組み合わせて利用することができます。

4つのフレームワークを比較

それぞれの特徴やポイントを表にまとめてみました。Dify以外のフレームワークについては、基本的には開発者向きとなります。その分、柔軟に開発AIエージェントの構築ができる側面もあります。

ツール名	マルチエージェント	開発スタイル	選択可能なLLMの種類	メモリ管理	外部連携（ツール）	RAG対応
LangChain	△	Python / JS	OpenAI, Anthropic, Cohere, HuggingFace など多数	◯ 会話履歴・短期/長期メモリ対応	◯ Tool / AgentExecutorでAPI・DB・関数実行が可能	◎ 標準対応。検索＋回答チェーンが充実。
AutoGen	◎	Python	OpenAI系メインだが、LangChain経由で他も利用可能	◯ セッションベースの履歴保持	◯ 外部API呼び出しやLangChainツール経由で連携可能	◯retrieverをエージェントやツールに組み込んで実装
CrewAI	◎	Python	OpenAI系を中心にLangChainラッパー経由で制限なく利用可能	△ 簡易な履歴保持（状態管理は要実装）	◯ ToolRunnerによる関数/API実行	△自作ツールとして検索担当エージェントを構築することで可能
Dify	△	ノーコード・ローコード	GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5, Mistral, Azure OpenAI 等から選択可	◯ ユーザーごとのチャット/セッション履歴を保持	◯ 主要APIや既存の利用しているツールと連携可能	◎ナレッジ機能で簡単にRAGの構築が可能

各フレームワークの特徴とユースケース

Dify：エンタープライズで使える「すぐ作れる業務特化型」

なんといっても、ノーコードでAIエージェントが構築できるところがDifyの強みです。馴染みやすいGUIで直感的に操作できるため、学習コストの低く、プロトタイピングにも向いています。

• ノーコードで業務アプリが作れるので非エンジニアでも利用可能

• 権限管理やナレッジ機能が充実しており、GUIで簡単に操作できる

例：社内向けヘルプデスクチャットボット、FAQ対応、議事録要約、業務報告AI、GWS連携ツール

LangChain：自由度と拡張性に全振りした“プロ向け”ツール

基本的には開発を効率化するためのフレームワークとなりますので、エンジニアなどコーディングの知識がある前提でのツールとなります。

• Chain構造で処理フローを柔軟に設計できる

• 大規模なRAGシステムや複雑なステップ制御に強い

例：独自DBや検索基盤と連携したRAGアプリ

AutoGen：複数エージェントの協力による「チームAI」での開発

Pythonで高度なAIワークフローを構築したい開発者向けのフレームワークで、マルチエージェント型（複数のエージェントが会話しながら）でタスクを遂行していくことが強みなフレームワークです。

• 複数のエージェントを定義し、役割分担して協調処理

• 対話の中でタスク分担し合うAIワークフロー

例：研究・技術分析、戦略立案支援、PoC開発

CrewAI：ミッションベースの“プロジェクト型AIチーム”

Pythonでの開発経験があり、コードベースでAIワークフローを構築したい人向けのフレームワークです。マルチエージェント型でエージェント毎にゴール、役割などを定義して整理しやすい設計となっていることや軽量で高速に動作しやすいため開発スピードが上がることに強みがあります。

• エージェントに「役割」と「依頼内容」を定義

• シンプルだが、複数エージェントの連携が可能

例：マーケ調査→報告書作成→レビューの自動化

Difyを選ぶべきポイント

ここまで、代表的なフレームワークの紹介をしてきましたが、いかがでしたでしょうか。

それぞれ特徴や得意とすることがあり、利用用途や利用者によって使い分けていくことが大切です。Difyについては、非エンジニアでも簡単にAIエージェントの構築が可能なプラットフォームなため、まずAIエージェントを自分で構築してみたいという方にはおすすめのフレームワークです。また、Difyを選ぶべきポイントを4つまとめました。

1. ノーコードでAIエージェントの構築が可能
   開発リソースが不足している環境でも簡単に構築できます

2. LLMの選択が簡単

   標準で主要な大規模言語モデル（LLM）が大体揃っているので、API連携や他のツールを経由した設定などをする必要がありません

3. 外部連携がGUIで設定が簡単
   API連携も簡単なGUIでAPIキーの入力だけでできたり、日頃使っているようなnotionやGoogleのツールなどがボタン一つで連携できます

4. RAGやログ管理も充実
   ナレッジ機能ですぐにRAGの構築やチューニングも簡単にできますし、管理権限や会話ログも標準で備わっているのですぐに確認できます。

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