マネージドプラットフォームか、柔軟なオープンソースフレームワークか。AIエージェントを構築する際のこの選択は、その後のすべてを形作る大きな決断の一つです。開発の速さ、コスト、そして長期的なコントロールの度合いに影響します。これは、古くからある「自社開発か購入か」という議論のAI版と言えるでしょう。
一方には、OpenAIのAgentKitがあります。これは、すでにOpenAIの世界にいるなら迅速に開発を進められる、洗練されたオールインワンソリューションです。もう一方には、LangChainがあります。これは、信じられないほど人気のあるオープンソースフレームワークで、コーディングに腕まくりする準備さえあれば、完全な自由とモデル選択の自由を与えてくれます。
このガイドでは、AgentKitとLangChainを率直かつ実践的に比較します。誇大広告は抜きにして、プロジェクトを本番環境に乗せるために本当に重要なこと、つまり開発速度、カスタマイズ性、運用上の課題、そしてコストに焦点を当てていきます。
AgentKitとLangChainとは？
直接的な比較に入る前に、それぞれのツールが実際に何であるかを理解しておくと役立ちます。これらは、AIエージェントの構築方法について、まったく異なる考え方から生まれています。
OpenAIのAgentKitとは？
OpenAIのAgentKitは、AIエージェントの構築、デプロイ、そして監視を行うためのフルスタックなマネージドプラットフォームと考えてください。すでにOpenAIのツールを使用しており、とにかく早く何かをリリースしたいチーム向けのエンドツーエンドソリューションとして構築されています。
これは、さまざまな仕事を担当するいくつかの主要なパーツで構成されています：
-
Agent Builder： 複数のエージェントがどのように連携すべきかを視覚的にマッピングできる、ローコードのキャンバス。
-
Connector Registry： エージェントがGoogleドライブやSharePointなどのソースからデータを取得する方法を管理するための中央ハブ。
-
ChatKit： ウェブサイトやアプリに直接埋め込める、既製のチャットUI。
-
Evals 2.0： エージェントのパフォーマンスをテストし、その回答を評価し、プロンプトを微調整するための一連のツール。
基本的に、AgentKitは、安全機能がすでに組み込まれた状態で迅速な立ち上げを優先する「ワークフロービルダー」と見なすことができます。その代償として、あなたはほぼOpenAIのモデルとツールのエコシステム内に留まることになります。
LangChainとは？
LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。エージェント専用というわけではなく、むしろ様々なコンポーネントを連結して、スマートで文脈を理解するアプリをゼロから作り上げるための巨大なレゴブロックの箱のようなものです。
その哲学は、モジュール式であることとモデルに依存しないことにあります。開発者がほぼ無限の組み合わせで組み立てることができる構成要素（プロンプト、モデル、メモリ、リトリーバー、ツールのための抽象化）を提供します。より高度でステートフルなエージェントシステムのためには、LangGraphもあります。これにより、エージェントのワークフローをコード内で直接グラフとして定義できます。これは、単純なビジュアルビルダーが決して提供できないループやロジックに対するはるかに明示的な制御を可能にします。
LangChainは、きめ細かい制御を必要とし、巨大なツールのエコシステムに接続したい、そして単一のプロバイダーに縛られたくない開発者にとって頼りになる選択肢です。
主な違いの実践的な比較
それでは、プロジェクトを研究室から出して実世界に投入しようとするとき、AgentKitとLangChainが実際にどのように比較されるかを見ていきましょう。
開発者体験と価値実現までのスピード
すぐに感じられる最大の違いの一つは、それぞれのツールで実際にどのように構築するかという点です。
AgentKitはスピードが命です。特に、チームに筋金入りのエンジニアではないメンバーがいる場合に威力を発揮します。そのビジュアルなAgent Builderを使えば、ノードをドラッグ＆ドロップしてワークフローをマッピングできます。簡単なアイデアから数週間ではなく数時間で動くプロトタイプを作成できます。これにより、エージェントの設計に関与できる人のハードルが大幅に下がります。
一方、LangChainはコードファーストです。エージェントを構築するということは、PythonやTypeScriptを書いてチェーンを定義し、モデルを選び、ツールを設定し、メモリを処理することを意味します。これは開発者に多大な力を与えますが、学習曲線が急であり、始めるだけでも多くの定型コードが必要になることも意味します。
| 機能 | AgentKit | LangChain | eesel AI |
|---|---|---|---|
| 主要なアプローチ | ビジュアル、ローコード | コードファースト（Python/TS） | ノーコード、セルフサービス |
| 対象ユーザー | 非エンジニア、PM | エンジニア、開発者 | サポート/ITチーム |
| プロトタイプ作成速度 | 数時間～数日 | 数日～数週間 | 数分 |
| 学習曲線 | 低い | 高い | 非常に低い |
| 柔軟性 | OpenAIに限定 | 非常に高い | 高い（ガードレール付き） |
多くのビジネスにとって、これらの両極端はどちらも完全にはしっくりこないかもしれません。ビジュアルビルダーの速さは素晴らしいですが、その制限が本当に面倒になることもあります。だからこそ、eesel AIのようなプラットフォームが登場し、そのギャップを埋めています。eesel AIは、完全にセルフサービスでノーコードのセットアップを提供し、数分で本番稼働できます。既存のヘルプデスクにワンクリックで接続でき、すべてが一つのLLMプロバイダーのエコシステムに縛られることなく行えます。
コントロール、柔軟性、エコシステム
適切な情報にアクセスできないエージェントは、ただの気の利いたチャットボットに過ぎません。エージェントをカスタマイズし、独自のツールやデータに接続できる能力こそが、それを真に役立つものにするのです。
カスタマイズとコントロール
AgentKitは、いわゆる「オピニオンated（意見を持った）」なフレームワークです。OpenAIモデルで最適に動作するように作られており、独自の固定されたガードレールとポリシーを持っています。このアプローチは、すぐに信頼性と安全性をもたらしますが、何か新しいものを構築しようとしたり、その挙動を微調整する必要がある場合には、制約が多いと感じることがあります。深くカスタムされたロジックを実装しようとすると、本当に頭が痛くなるかもしれません。
LangChainは完全な自由を提供します。好きなLLM（OpenAI、Anthropic、Google、またはオープンソースのもの）、好きなベクトルデータベース、そして好きなツールを選ぶことができます。ロジックと安全層は自分で構築するため、エージェントがどのように構築され、どのように振る舞うかについて完全な所有権を持つことになります。
最良の解決策は、しばしばその中間にあります。例えば、eesel AIの完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンは、マネージドプラットフォームの安全性と、開発者が求める詳細なコントロールを両立させます。シンプルなプロンプトエディタを使って、AIの正確な口調、個性、そしてチケットのエスカレーションや自社バックエンドへのリアルタイムAPI呼び出しなど、実行可能な特定のアクションを定義できます。これは、大掛かりなエンジニアリングなしで実現できるコントロールです。
エコシステムとインテグレーション
AgentKitは壁に囲まれた庭の中に生きています。そのConnector Registryは、SharePointやMicrosoft Teamsのような一般的なビジネスツールに接続するように設定されていますが、すべてがOpenAIエコシステムを中心にしています。ニッチな、カスタムの、またはサポートされていないツールと統合する必要がある場合、それが困難であるか、あるいは不可能であることに気づくかもしれません。
LangChainのオープンなエコシステムは、おそらくその最大の利点です。何百ものコミュニティによって構築されたインテグレーションにより、アプリをほぼすべてのデータソース、モデルプロバイダー、または外部APIに接続できます。モデルに依存しない設計は、より良く、より安価なモデルが登場したときに、単一のベンダーに縛られることがないことを意味します。
これもまた、専用プラットフォームが生活を楽にしてくれる点です。自分でインテグレーションを構築し維持するのに数週間を費やす代わりに、eesel AIは100以上のソースからの知識を即座に集約します。数クリックで、ZendeskやIntercomのようなヘルプデスク、ConfluenceやNotionのようなwiki、そしてSlackのような社内チャットツールに接続できます。
本番準備、運用、ガバナンス、コスト
ガバナンスとエンタープライズへの適合性
大企業内のどのチームにとっても、セキュリティとガバナンスは必須条件です。
AgentKitには、堅牢なエンタープライズ機能が標準で備わっています。マネージドサービスであるため、シングルサインオン（SSO）、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、監査証跡などが通常すでに用意されており、社内のセキュリティチームから承認を得やすくなります。
LangChainでは、すべてのガバナンスとセキュリティを自分で実装する責任があります。これにより、デプロイ方法に究極の柔軟性がもたらされますが（独自のVPCやオンプレミスでも実行可能）、同時に、プラットフォームチームやセキュリティチームがそれらのコントロールをゼロから構築するための大きな時間的投資が必要になります。
価格設定とコスト予測性
コストは、特にエージェントを大規模に展開し始めると、非常に大きな要因となり得ます。
AgentKitの価格設定は使用量に基づいています。API呼び出し（トークン）、Code Interpreterなどの特定ツールの使用（多くの場合セッションごと）、データストレージに対して支払います。このモデルは、特にトラフィックが急増した場合、予測不能で高価になる可能性があります。OpenAIがキット全体の明確で公開された価格ページを持っていないという事実も、予算編成を悪夢にすることがあります。
LangChain自体は無料でオープンソースです。コストは、それを実行するインフラ、選択するLLMプロバイダー、ホスティングサーバー、ベクトルデータベースから発生します。これにより、あなたは主導権を握り、時間とともにコストを最適化できますが、同時に複数の異なるベンダーからの請求を管理する必要があることも意味します。
これは、eesel AIのようなプラットフォームが明確な利点を提供する領域の一つです。設定されたAIインタラクション数に基づく透明で予測可能な料金プランにより、月末に驚くような請求書が届くことはありません。解決ごとの料金は一切なく、サポートキューの自動化に成功してもペナルティを受けることはありません。これにより、チームは適切に予算を立て、コストの暴走を心配することなくスケールできます。
AgentKit vs LangChainを超えて：専用AIエージェントプラットフォームという第3の選択肢
多くのチームにとって、「AgentKitかLangChainか」という議論は誤った二者択一です。AgentKitは制限が多すぎ、一つのベンダーに縛られると感じられるかもしれません。一方でLangChainは、多くのサポートチームやITチームが持っていないエンジニアリングへの投資を要求します。幸いなことに、より実践的な道があります。
eesel AIのような専用AIエージェントプラットフォームは、特にカスタマーサービスや社内サポートチームにとって、両方の世界の長所を提供するように設計されています。
-
数ヶ月ではなく数分で本番稼働。 長い営業電話や必須のデモは忘れてください。eesel AIなら、サインアップし、ヘルプデスクを接続し、わずか数分で、すべて自分自身で動作するAIエージェントを準備できます。ベンダーロックインなしで、AgentKitのスピードを手に入れることができます。
-
自信を持ってテスト。 エージェントを構築する際の大きなハードルは、顧客と話す前にその信頼性を確認することです。eesel AIの強力なシミュレーションモードでは、安全な環境で過去の何千ものサポートチケットを使ってセットアップをテストできます。スイッチを入れる前に、解決率に関する正確な予測を得ることができます。これは、LangChainで大規模なカスタム評価パイプラインを構築しない限り、得ることが難しいレベルの保証です。
-
複雑さなしでの完全なコントロール。 カスタマイズされた体験を得るためにPythonのエキスパートである必要はありません。eesel AIは、完全なワークフローエンジン、プロンプトエディタ、カスタムAPIアクションのサポートを提供します。これにより、LangChainで得られるようなコントロールを、大掛かりなエンジニアリングのオーバーヘッドなしで手に入れることができます。
AgentKit vs LangChain：チームにとって正しい選択をする
最終的に、AIエージェントのための適切な基盤を選ぶことは、チームのリソースと目標にかかっています。
OpenAIのAgentKitを選ぶべきなのは、チームがすでにOpenAIエコシステムにどっぷり浸かっており、何よりもスピードとビジュアルビルダーを重視し、基盤となるインフラについて考えなくてもよい、マネージドなオールインワンサービスを好む場合です。
LangChainを選ぶべきなのは、強力なエンジニアリングチームがあり、任意のモデルやツールを使用するための絶対的な最大限の柔軟性が必要で、コンプライアンスやコントロール上の理由からアプリケーション全体を自社環境でホストする必要がある場合です。
しかし、ほとんどのカスタマーサポートや社内ヘルプデスクチームにとっては、専用プラットフォームが価値を得るためのより直接的で効率的な道を提供します。eesel AIは、マネージドプラットフォームのスピードとシンプルさに、フレームワークのコントロールと柔軟性を組み合わせ、あなたの正確なニーズに合った本番準備完了のAIエージェントを今日から展開することを可能にします。
既存のツールと連携するAIエージェントをデプロイする準備はできましたか？eesel AIの無料トライアルを開始して、その簡単さを実感してください。
よくある質問
AgentKitは、迅速なプロトタイピングのためのビジュアルなローコードビルダーを提供し、多くの場合、数時間でのローンチを可能にします。LangChainはコードファーストであり、より多くの開発労力と急な学習曲線を必要としますが、広範なコントロールを提供します。
LangChainは、任意のLLM、ベクトルデータベースを選択し、ゼロからカスタムロジックを構築する完全な自由を提供します。AgentKitはより意見が強く、主にOpenAIエコシステム内で動作し、組み込みのガードレールがあるため、制約が多くなる可能性があります。
AgentKitの使用量ベースの価格設定は予測不能になる可能性があり、コストはAPI呼び出し、ツール使用量、データストレージに連動します。LangChain自体は無料ですが、コストはインフラ、LLMプロバイダー、統合するマネージドサービスから発生するため、より多くのコスト最適化が可能です。
AgentKitのConnector Registryは、OpenAIエコシステム内の一般的なビジネスツールに焦点を当てており、ニッチなシステムやカスタムシステムとの統合が制限される可能性があります。LangChainは、何百ものコミュニティ製インテグレーションを持つ広大なオープンエコシステムを誇り、ほぼすべてのデータソースやAPIをサポートします。
AgentKitは、スピードとシンプルさを優先するチーム、特にすでにOpenAIツールを使用しているチーム向けに設計されており、深いエンジニアリングの専門知識をあまり必要としません。LangChainは、コーディングと複雑なシステムの管理に慣れた強力なエンジニアリングチームを必要とします。
AgentKitはマネージドサービスとして、通常、SSOやRBACなどのエンタープライズ機能が標準で含まれています。LangChainでは、すべてのガバナンスとセキュリティコントロールをチームが実装する責任があり、柔軟性はありますが、多大な投資が必要です。
はい、eesel AIのような専用のAIエージェントプラットフォームがハイブリッドソリューションを提供します。これらは、マネージドプラットフォームのスピードと、フレームワークに求められることが多いコントロールおよび統合機能を組み合わせ、カスタマーサポートのような特定のユースケースに合わせて調整されています。
