AutoGen と CrewAI の比較
どちらもマルチエージェント制御に分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。
基本情報の比較
| 基本情報の比較 | AutoGen | CrewAI |
|---|---|---|
| ライセンス | ソース公開型 | MIT |
| 言語 | Python, C# | Python |
| 提供形態 | セルフホスト / ローカル実行 | セルフホスト / マネージドクラウド |
| 成熟度 | 安定 | 安定 |
| スター | 60.4k | 57.1k |
| 直近7日間のスター増加数 | +2 ★ | +19 ★ |
| フォーク | 9.1k | 8.2k |
| オープンIssue | 991 | 790 |
| 最終コミット | 2026年4月15日 | 2026年8月15日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
AutoGen
マルチエージェントシステムに対するMicrosoft Researchのアプローチで、専門化したエージェント間の構造化された対話から解が立ち上がります。探索的な課題や研究寄りの問題に強みがあります。採用前に確認すべき点が2つあります。メジャーバージョン間でAPIが大きく作り直されていること、そしてGitHubがリポジトリのライセンスをCC-BY-4.0と報告していることです。後者はコンテンツ向けのライセンスであり、OSI承認のソフトウェアライセンスではありません。商用利用の前にメンテナへ条件を確認してください。
詳細を見る →CrewAI
タスクを、役割と目標を持つエージェントのチームとして表現し、互いに作業を引き渡させます。この比喩によりマルチエージェント設計が一目で読めるようになり、デモ映えする理由にもなっています。ただし、役割を演じる複数エージェントが、よく設計された単一エージェントを実際に上回るかは、導入前に計測する価値があります。答えが「否」であることは珍しくありません。
詳細を見る →できること
AutoGen
- エージェントをツールとして呼ぶ —
AgentToolでAssistantAgentをツール化でき、汎用アシスタントから数学や化学の専門エージェントへ処理を委譲できます。 - MCPサーバーを接続する —
McpWorkbenchとStdioServerParamsで@playwright/mcpなどのサーバーを起動し、そのツール群をエージェントに渡せます。反復回数はmax_tool_iterationsで制限します。 - ノーコードGUIで試作する —
autogenstudio ui --port 8080 --appdir ./my-appでAutoGen Studioが起動しますが、READMEは本番用途を想定していないと明記しています。 - 低レイヤのランタイムを直接使う — Core APIはイベント駆動のメッセージパッシングとローカル/分散ランタイムを提供し、Pythonに加えて.NETからも利用できます。
- 移行計画を立てる — AutoGenはメンテナンスモードに入っており、READMEは新規利用者にMicrosoft Agent Frameworkと移行ガイドを案内しています。受け付ける変更もバグ修正、セキュリティ修正、ドキュメント改善に限られます。
CrewAI
- CLIで雛形を生成する —
crewai create crew <project_name>を実行すると、src/<project>/直下にcrew.pyとmain.pyが、src/<project>/config/にagents.yamlとtasks.yamlが置かれます。プロジェクト直下でcrewai runを実行すれば動きます。 - 役割とタスクをYAMLで書く —
agents.yamlに各エージェントのrole・goal・backstoryを、tasks.yamlに各タスクのdescription・expected_output・担当agent・output_fileを分けて記述します。 - 階層型の委譲に切り替える —
Process.sequentialは定義順にタスクを実行し、hierarchicalを選ぶとmanagerが自動で割り当てられ、計画・委譲・結果の検証を担当します。 - Flowsでイベント駆動にする —
Flow[StateModel]に@start・@listen・@routerとor_、and_の条件を組み合わせると、Pydanticで型付けした状態と条件分岐の中からcrew.kickoff()を呼び出せます。 - コーディングエージェントに作法を教える — Claude Codeでは
/plugin marketplace add crewAIInc/skillsと/plugin install crewai-skills@crewai-pluginsで4種類のskillが入り、getting-started・design-agent・design-taskのほか、ask-docsは公式ドキュメントのMCPサーバーへ直接問い合わせます。CursorやCodex、Windsurfではnpx skills add crewaiinc/skillsで同じものを導入できます。