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)
(研究/高度制御)
CrewAI
(軽量マルチ)
(軽量マルチ)
LangChain
(オールインワン)
(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。