AIインフォグラフィックス集

AI Infographics Collection

マルチエージェント Framework 徹底比較

LangChain × CrewAI × AutoGen
マルチエージェント Framework 徹底比較

2025年4月29日

1. ポジショニング早見図

ライブラリ統合度 ──────▶
Deployment Flexibility ▲
AutoGen
(研究/高度制御)
CrewAI
(軽量マルチ)
LangChain
(オールインワン)

2. 比較マトリクス

観点 LangChain CrewAI AutoGen
開発元 / 年 LangChain Inc.
2022
OSS (CrewAIInc)
2024
Microsoft
2024
主タスク RAG・Tool-Calling・ワン/マルチエージェント ロール分担型マルチエージェント 研究向け多人数会話・ハイブリッド (LLM+人)
特徴 200↑公式ツール連携
Memory, RAG, Agents を一括提供
Crew / Task / Agent 抽象で
役割設計が簡単
会話ログに基づくフロー制御
AutoGen Studio のローコードUI
プランニング ReAct / MRKL / ChatZeroShot などテンプレ多数 Sequential(直列)と
Collaborate(並列β)
チャット履歴を元に動的に役割変更
ツール実行 `Tool` インタフェース。
Any Python fn を数行で登録
LangChain Tool も流用可。
低レイヤ制御も◎
Function Call 仕様に準拠
Timeout/Retry 標準装備
メモリ / コンテキスト ConversationBufferMemory,
FAISS, pgvector
Crew 全体で共有 / 個別保持を選択可 チャット履歴がメモリ。
外部 VectorStore も接続可
並列実行 マルチ Thread / Async 対応 2025.2 で Parallel Task β n_agents×n_threads 並列/人間介入モード
ライセンス MIT MIT MIT + CC-BY (docs)
エコシステム Slack 9.6k★ / Weekly pypi 40k DL GitHub 4.1k★ (急成長) GitHub 12k★ / 学術論文多数
学習コスト(体感) ★★☆(ドキュメント充実) ★☆☆(シンプル API) ★★★(概念が多い)
向く用途 SaaS ボット、RAG FAQ、社内ツール連携 執筆チーム、コードレビュー、リサーチ作業 研究実験、複雑タスクの自動交渉、ヒト協調

3. サンプルコード比較(同一タスク:FAQ 生成)

LangChain(ReAct Agent)

from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.chat_models import ChatOpenAI tools = [search_tool, rag_tool] agent = initialize_agent( tools, ChatOpenAI(), agent_type="chat-zero-shot-react-description" ) agent("『EU AI Act 施行スケジュール』を 3 行で教えて")

CrewAI(Crew + Task)

from crewai import Agent, Task, Crew searcher = Agent(role="Researcher", tools=[search_tool]) writer = Agent(role="Writer", tools=[format_tool]) task1 = Task(searcher, "EU AI Act を調査し要点を200字で") task2 = Task(writer, "task1 の結果を 3 行FAQ に整形") Crew(tasks=[task1, task2]).run()

AutoGen(2 Agent Conversation)

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent assistant = AssistantAgent( "assistant", llm_config={"model": "gpt-4o-mini"} ) user = UserProxyAgent("user") assistant.initiate_chat( user, message="EU AI Act の施行スケジュールを 3 行で" )

4. 選定フロー(チェックリスト)

質問
Yes
No
RAG や Tool 呼び出しが中心?
LangChain
次へ
複数ロールで分担したい?
CrewAI
AutoGen
研究用に細かく挙動を実験?
AutoGen
CrewAI
ドキュメントとコミュニティ重視?
LangChain

5. まとめ

1. LangChain:RAG+ツール連携がワンパッケージ。初学者〜PoC最速。
2. CrewAI:ロール分担が簡単で小規模チームボットに好適。
3. AutoGen:マルチエージェント会話を柔軟制御。研究・高度タスク向け。
Tips: まず "小スコープ" を LangChain 1 エージェントで作り、複数ロールが必要になったら CrewAI/AutoGen にスケールするのが安全ルートです。