AgentKit vs LangGraph: 2025年にあなたに最適なAIエージェントフレームワークは？

実際に何かを実行できるAIエージェントの構築を考えているなら、おそらくOpenAIの新しいAgentKitと、強力なオープンソースであるLangGraphという2つの名前をよく耳にすることでしょう。

どちらかを選ぶかは、単なる技術的な詳細ではありません。チームのリソース、柔軟性、そしてどれだけ早く便利なツールをユーザーの手に届けられるかに影響する戦略的な決断です。このガイドでは、AgentKitとLangGraphの選択について、コードに精通した開発者であろうと、正しい判断を下そうとしているビジネスリーダーであろうと、誰にでもわかるように平易な言葉で解説します。

また、より大きな問題にも踏み込みます。そもそも、カスタムエージェントをゼロから構築することは、あなたにとって正しい選択なのでしょうか？それとも、専用のプラットフォームを使えば、より早く、より良い結果が得られるのでしょうか？

AIエージェントフレームワークとは？

まず基本的なことから始めましょう。「AIエージェント」という言葉は様々な意味で使われます。エージェントとは、単なるチャットボット以上のものです。目標を理解し、計画を立て、そしてツール（会社のAPIや内部データベースなど）を使ってその計画を実際に実行できるシステムです。ただ話すだけでなく、行動する賢いアシスタントだと考えてください。

フレームワークは、開発者がこれらのエージェントを構築するために使用するツールキットです。それは、すべての部品をゼロからコーディングする手間を省くための足場のようなものです。優れたフレームワークは、以下のような面倒な作業を処理してくれます。

• GPT-4やClaudeのような大規模言語モデル（LLM）への接続

• エージェントが物事を成し遂げるために使用できるツールの定義

• エージェントの記憶を管理し、次のステップに進むために何が起こっているかを把握させること

• エージェントが考え、行動し、何が起こったかを確認するループの作成

OpenAIのAgentKitとは？

AgentKitは、OpenAIの公式なオールインワンのツールスイートであり、特にOpenAIのエコシステム内にいる場合にエージェントの構築を迅速化することを目的としています。エージェントSDK（コード用）、ビジュアルなAgent Builder、そしてテストと安全性のための一部の組み込みツールを組み合わせています。

AgentKitの根底にある考え方は、シンプルさとスピードです。学習曲線が低い軽量フレームワークであり、エージェントを始めたばかりの開発者にとっては非常に親しみやすいものとなっています。

メリットは？

• わずか数行のコードで基本的なエージェントを驚くほど簡単に実行できます。

• OpenAIのモデルやCode Interpreterのような独自のツールにスムーズに接続できます。

• エージェントが何を考えているかを確認するのに役立つ、組み込みのトレーシングツールとデバッグツールが付属しています。

デメリットは？

• ベンダーロックイン: これが最大の問題です。AgentKitはOpenAIのスタックに直接結びついています。もし将来的にAnthropicのモデルやオープンソースの選択肢を試したくなった場合、大幅な書き直しが必要になります。

• 制御の少なさ: そのシンプルさはトレードオフを伴います。より複雑で重要なビジネスシステムに必要な詳細な制御の一部を諦めることになります。

LangGraphとは？

LangGraphは、LLMを使ったアプリを構築するための最も人気のあるオープンソースライブラリの1つであるLangChainの拡張機能です。AgentKitがシンプルさを追求しているとすれば、LangGraphは明示的な制御と物事が確実に機能することを重視しています。

これにより、エージェントのワークフローをステートマシンやフローチャートのように考えることになります。開発者として、エージェントが取りうるすべてのステップ、決定、パスを定義します。これにより、エージェントのロジックを完全に予測可能に制御でき、複雑なタスクには必須の機能です。

メリットは？

• モデル非依存: LangGraphは、OpenAI、Anthropic、あるいは自社でホストするモデルなど、好きなLLMプロバイダーと連携できます。特定のベンダーに縛られることはありません。

• 高度なカスタマイズ性: エージェントの細部まで制御できるため、予期せぬ事態が許されない複雑なステートフルなシステムの構築に最適です。

• 強力なコミュニティ: 巨大で非常に活発なLangChainコミュニティに支えられているため、必要なときには通常、事例や助けを見つけることができます。

デメリットは？

• 急な学習曲線: 飾らずに言えば、LangGraphはグラフ、ノード、状態管理といった概念を本当に理解する必要があり、正しく使いこなすにはかなりの開発者の専門知識が必要です。

• 大規模なエンジニアリングプロジェクト: LangGraphエージェントの構築、デプロイ、そして管理は、エンジニアリングの負担が大きいです。時間と人員を要する真のコミットメントです。

AgentKit vs LangGraph: 直接比較

この2つのどちらかを選ぶ際に本当に重要な、実践的な違いについて見ていきましょう。

アーキテクチャと開発者体験

LangGraphは、いわば「明示的」なワークフローを提供します。エージェントが取る可能性のあるすべてのパスを視覚的なグラフとして描き出します。これにより、エージェントの振る舞いが予測可能になり、デバッグが容易になりますが、その反面、より硬直的で、事前の計画がはるかに多く必要になります。

一方、AgentKitは、より「暗黙的」でミニマリストなループを使用します。次にどのツールを使用するかは、LLMがより自由に決定します。これは柔軟でセットアップもはるかに迅速ですが、予測不能な振る舞いにつながる可能性もあり、ビジネスの現場では少し怖いかもしれません。

機能	AgentKit	LangGraph
制御フロー	暗黙的、LLM駆動	明示的、開発者が定義したグラフ
学習曲線	低い	高い
柔軟性	中程度（OpenAIの世界の中では）	非常に高い（モデルとツールに非依存）
最適な用途	迅速なプロトタイピング、シンプルなエージェント	複雑で信頼性の高いステートフルなシステム

エコシステムと連携

LangGraphはLangChainユニバース全体の一部であるため、異なるモデル、データベース、APIのための何百ものコミュニティ製連携からなる巨大なエコシステムを活用できます。ただし、開発者であるあなたがすべてを接続し、動作を確認する必要があります。

AgentKitのエコシステムははるかに小さく、完全にOpenAI中心です。OpenAI独自のツールとはすぐに完璧に連携しますが、サードパーティのサービスを接続するにはカスタムコードを書く必要があります。

どちらのフレームワークでも本当に頭が痛いのは、会社の最も重要なシステムに接続することが巨大なプロジェクトになることです。ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスク、ConfluenceやNotionのような社内ナレッジベース、そしてSlackのようなチャットツールと連携させるには、相当なエンジニアリングの労力が必要です。eesel AIのようなプラットフォームでは、1クリックで連携が可能で、コードを一行も書くことなく、すべての知識を即座に統合できるのとは対照的です。

本番準備とテスト

AgentKitには、安全性のための組み込み「ガードレール」と、エージェントの性能をテストするための「Evals」フレームワークが付属しています。これは便利ですが、OpenAIのやり方に縛られることにもなります。

LangGraphでは、独自のテストと安全性のレイヤーをゼロから構築する必要があります。LangSmithのようなサードパーティのトレーシングツールとはうまく連携し、より多くの制御が可能になりますが、その分セットアップ作業も増えます。

これは大きな疑問につながります：カスタムビルドのエージェントが顧客に対応できる準備ができていると、どうやって本当にわかるのでしょうか？新しいエージェントをサポートチャネルで稼働させるのは非常にリスキーです。ここでeesel AIの強力なシミュレーションモードが役立ちます。AIが顧客と一度も話す前に、チームの過去何千ものサポートチケットでAIをテストし、そのパフォーマンスと解決率の実際の予測を得ることができます。

AgentKit vs LangGraphの価格設定：ゼロから構築する本当のコスト

ここが「自作か購入か」という話が非常に面白くなるところです。これらのフレームワークに付けられた価格は、誤解を招くことがあります。

LangGraph（オープンソース）

フレームワーク自体は無料ですが、それは氷山の一角に過ぎません。総所有コストには以下が含まれます：

• LLM APIコスト: エージェントが行うすべてのAPIコールに対して、選択したモデルプロバイダー（OpenAIやAnthropicなど）に支払います。

• インフラコスト: アプリケーションのホスティング、スケーリング、メンテナンスは自己責任です。

• 開発者の給与: これが最大のコストになることが多いです。カスタムエージェントの構築と維持には、高価で専門的なエンジニアと彼らの数ヶ月の時間を要します。

OpenAI AgentKit（使用量ベース）

AgentKitに初期費用はありませんが、コストは非常に変動しやすいです。支払うのは以下の通りです：

• すべてのインタラクションで使用されるモデルのトークン数

• Code InterpreterやFile Searchなどの使用に対するツールごとの料金

• エージェントが参照する必要のあるファイルのデータストレージ料金

このモデルは、特にサポート量が増加する忙しい月には、思わぬ高額請求につながる可能性があります。

AgentKitとLangGraphの比較における使用量ベースのコストを示す、OpenAI AgentKitの価格ページのスクリーンショット。

プラットフォームの利点

これらのDIYアプローチはどちらも予測不可能なコストにつながり、エンジニアリングへの多額で継続的な投資を必要とします。一方、eesel AIのようなプラットフォームは、明確で予測可能な価格設定を提供します。当社のプランは一定数のAIインタラクションに基づいており、解決ごとの料金はありません。これにより、サポート量が増加し、エージェントがより多くのチケットを解決しても、コストは一定で予測可能に保たれます。

カスタムエージェントの構築はあなたのサポートチームに適しているか？

正直に言いましょう。AgentKitとLangGraphは開発者向けの強力なツールです。カスタムAIエージェントが主要な機能となる新しいアプリケーションや製品を構築するエンジニアリングチームにとっては、正しい選択です。

しかし、あなたがカスタマーサポート、ITSM、または社内ヘルプデスクチームにいる場合、あなたの目標はAIフレームワークを構築することではありません。質問により速く答え、手作業を減らし、ユーザーをより幸せにすることです。これらのチームにとって、開発者ツールを使ってゼロからエージェントを構築することは、しばしばその主要なミッションからの、時間と費用がかかり、リスクの高い遠回りになります。

ここで、専門的で目的を持って構築されたプラットフォームが真価を発揮します。eesel AIは、サポートの自動化のためにゼロから設計されています。あなたをAIエンジニアリングチームに変える代わりに、以下を提供します：

• 完全なセルフサービスでのセットアップ: サインアップから数ヶ月ではなく数分で、ヘルプデスクに完全に機能するAIエージェントを導入できます。営業電話や必須のデモは必要ありません。

• シンプルなUIでの完全な制御: 使いやすいプロンプトエディタとワークフローエンジンを使用して、AIの個性を定義し、エスカレーションのルールを設定し、カスタムアクションを与えることができます。すべてコードに触れることなく行えます。

• 瞬時の知識統合: 1クリックの連携により、ヘルプデスクの過去のチケット、ナレッジベースの記事、会社中のドキュメントからAIを自動的にトレーニングできます。

仕事に適したツールを選ぶ

では、AgentKitかLangGraphか？真に複雑なカスタムシステムのために柔軟でモデルに依存しないフレームワークが必要で、それをサポートするエンジニアリングチームがいるなら、LangGraphが強力な選択肢です。OpenAIエコシステム内でよりシンプルなエージェントのプロトタイプを迅速に構築したい、そしてそのトレードオフを許容できるなら、AgentKitは素晴らしい出発点です。

しかし、最も重要な点はこれです：どちらも根本的にはゼロから構築するための開発者向けフレームワークであるということです。

今すぐ結果を出す必要があるサポートチームにとって、選択はAgentKitとLangGraphの間にあるわけではありません。それは、ゼロから構築するか、実績のあるプラットフォームを使用するかの選択です。eesel AIは、カスタムトレーニングされたエージェントのすべてのパワーを、セルフサービスツールのシンプルさとスピードで提供します。今すぐ無料トライアルを開始して、どれだけ迅速にサポートを自動化できるかを確認できます。