マルチエージェント制御

AutoGenマルチエージェント制御

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。

CrewAIマルチエージェント制御

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。

LangGraphフレームワーク

エージェントを「中身の見えないループ」ではなく、ノードとエッジの明示的なグラフとして表現します。永続チェックポイントにより実行を人間の承認待ちで中断し、後から再開できるため、本番システムに触れるワークフローで現実的な選択肢になります。反面、単純なツール呼び出しだけのエージェントには記述量が多く、他のフレームワークより初期セットアップが重くなります。