AgentKit vs プラグイン：2025年にAIエージェント向けの正しいフレームワークを選ぶ

AIの世界は電光石火の速さで進んでおり、その先頭を走っているのがAIエージェントです。開発者やプロダクトチームの一員であれば、おそらく最初の興奮を乗り越え、今や「実際にAIエージェントを構築する最善の方法は何か？」という大きな問題に直面していることでしょう。

この議論は通常、2つの陣営に分かれます。OpenAIのAgentKitのような、効率化されたオールインワンのツールキットを選ぶべきか。それとも、より柔軟なプラグインベースのアプローチを取り、すべてをゼロから構築するべきか。

どちらの道にも長所と短所があり、正しい答えはあなたが何を達成しようとしているかによって大きく異なります。アイデアがうまくいくかどうかを確認するために簡単なプロトタイプを構築しているのでしょうか？それとも、実際のビジネス課題に対応する必要がある、堅牢で本番環境に対応したエージェントをデプロイするのでしょうか？このガイドでは、AgentKitとプラグインの議論における主な違いを分析し、どちらの道を選ぶべきかを判断する手助けをします。

AgentKit 対 プラグイン：何を比較するのか？

直接比較に入る前に、「AgentKit」と「プラグイン」は単に異なるツールではないことを覚えておくと良いでしょう。これらはAIを構築するための全く異なる2つの哲学を表しています。一方はガイド付きの統合された体験を重視し、もう一方はモジュール性、柔軟性、そして完全なコントロールを重視します。

OpenAIのAgentKitとは？

OpenAIのAgentKitは、開発者がOpenAIエコシステム内でエージェントを構築、デプロイ、調整できるように設計されたオールインワンのツールボックスだと考えてください。迅速なスタートに必要なものすべてを単一のプラットフォームにパッケージ化しています。

主な構成要素は以下の通りです：

• エージェントビルダー： 複雑なオーケストレーションコードに埋もれることなく、エージェントのワークフローを設計し、バージョン管理できる視覚的なドラッグ＆ドロップキャンバス。

• ChatKit： アプリやウェブサイトに直接埋め込むことができる、事前に構築されたUIコンポーネント。これにより、ごくわずかなフロントエンド作業で対話型エージェントをデプロイできます。

• コネクターレジストリ： エージェントがデータソースや他のツールに接続する方法を管理するための中央ハブ。主にMCP（Model Context Protocol）サーバーを介して行われます。

AgentKitのコンポーネント間の関係を示す図。AgentKit対プラグインの議論における重要なトピックです。

AgentKitの主なアイデアは、エージェントの構築をよりアクセスしやすくすることです。面倒なバックエンド作業の多くを代行してくれるため、既にOpenAIスタックを使用しているチームは、はるかに迅速に製品をリリースできます。

プラグインベースのアプローチとは？

プラグインベースのアプローチは、AIエージェントを構築するための古典的で、腕まくりして取り組む従来の方法です。単一のパッケージ化されたキットではなく、個別のコンポーネント、ライブラリ、APIの集合体からエージェントを組み立てます。

これは通常、エージェントの頭脳を処理するためにLangChainのようなオープンソースフレームワークを使用し、それを様々な「プラグイン」に接続することを意味します。これらのプラグインは、ナレッジベースの検索、CRMからの顧客情報の取得、データベースへのクエリなど、エージェントがジョブを遂行するために必要なツールやデータソースにすぎません。これらの要素をすべて結びつけるコードを記述し、ゼロからカスタムセットアップを作成するのはあなた自身です。

この方法は、究極の柔軟性とコントロールを提供します。好きな言語モデルを使用し、 원하는システムに接続し、エージェントの動作を細部に至るまで設計できます。スタック全体を、上から下まで所有することになります。

AgentKit 対 プラグイン：直接比較

さて、2つのアプローチを理解したところで、最も重要な点である開発スピード、柔軟性、全体的なコントロールについて、それらがどのように比較されるか見てみましょう。

開発体験とスピード

AgentKitは、スピードという一点を追求して設計されています。その視覚的なビルダーと既製のUIにより、プロトタイプを驚くほど速く、多くの場合わずか数時間で立ち上げることができます。アイデアを迅速に具現化するための素晴らしい方法です。しかし、そのスピードにはトレードオフが伴います。あなたはOpenAIのやり方にロックインされてしまい、すべてのプロジェクトに適しているとは限りません。

プラグインベースのアプローチは、最初ははるかに時間がかかります。ボイラープレートコードを書き、すべての依存関係を管理し、インフラストラクチャをセットアップし、独自のUIを構築する必要があります。間違いなく、多くの初期作業が必要です。しかし、その基盤が整えば、 istediğiniz方向に進める完全なカスタムフレームワークを手にすることができます。

しかし、カスタマーサポートのような重要なことのために、スピードとパワーの両方が必要な場合はどうでしょうか？どちらか一方を選ぶ必要はありません。eesel AIのような専門プラットフォームは、両方の長所を提供します。これは、ヘルプデスクを接続し、既存のナレッジでエージェントをトレーニングし、数分で稼働できる徹底的にセルフサービスなプラットフォームです。AgentKitの迅速なセットアップを手に入れながら、サポートの現実世界の複雑さに対応するために構築されたシステムを利用できます。

柔軟性とエコシステムのコントロール

AgentKitでは、あなたはOpenAIのサンドボックス内で作業することになります。彼らのモデル、UIキット、そしてConnector Registryで利用可能なツールに縛られます。確かに強力なサンドボックスですが、深刻なベンダーロックインを生み出します。あなたのニーズが変わったり、別の会社からより良いモデルが登場したりした場合、身動きが取れなくなるかもしれません。

ここでDIY（自作）ルートが真価を発揮します。完全な自由があります。他のプロバイダーのモデルであろうと、自分でホストするオープンソースのモデルであろうと、好きな大規模言語モデルに切り替えることができます。公式サポートを待つことなく、どんな内部APIにも接続し、エージェントのロジックを思い通りに設計できます。スタック全体を、上から下まで所有することになります。

AgentKitがあなたをロックインし、純粋なプラグインアプローチが大規模なエンジニアリング投資を必要とするのに対し、eesel AIはビジネスユーザーにとって重要な部分で柔軟性を提供します。あなたのブランドの声に合ったカスタムAIペルソナを作成し、外部APIからリアルタイムデータを取得するカスタムアクションを構築し、ConfluenceやGoogle Docsのような100以上のソースからの知識を簡単な統合で統一できます。数ヶ月にわたる開発の頭痛の種なしに、実用的な柔軟性を提供します。

実環境への対応、デプロイ、統合、コスト

デモを構築するのは楽しいですが、実際のユーザーを安全に処理できる信頼性の高いエージェントをデプロイするのは全く別の話です。本番環境に移行する時、2つのアプローチがどのように比較されるかを見てみましょう。

ガバナンスと安全なデプロイ

AgentKitには、エージェントが逸脱するのを防ぐGuardrailsや、テスト用のEvalsフレームワークなど、いくつかの組み込みのセーフティネットがあります。しかし、最終的には、あなたはマネージドなブラックボックスにデプロイしていることになります。エージェントが特定の決定を下す理由についての洞察は限られており、奇妙なエッジケースをどのように処理するかについてのコントロールも少ないです。実際の顧客が相手の場合、これは少しリスキーに感じられるかもしれません。

プラグインベースのアプローチでは、すべてに責任を負うことになります。セキュリティ、データプライバシー、エラー処理、監視、スケーリング、すべてがあなたの責任です。これにより完全なコントロールが可能になりますが、同時に巨大な運用負荷を生み出し、問題が発生する余地も多く残します。

ここで、特定目的のために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、強力なシミュレーションモードを使用して自信を持ってテストできるように設計されています。エージェントが一人のお客様と話す前に、過去の何千ものサポートチケットに対して実行することができます。これにより、パフォーマンス、解決率、そして節約できるコストについて、データに基づいた予測が得られます。その後、特定の種類のチケットに対してのみなど、徐々に展開していくことで、完全に安全で制御されたローンチを保証できます。

価格設定の問題：予測可能性 vs 曖昧さ

AgentKitの価格モデルは使用量ベースであり、請求額を予測するのが難しい場合があります。コストは、モデルのトークン使用量、コードインタープリターなどの特定ツールの使用料、データストレージの混合です。これにより、特にスケールするにつれて、正確な予算編成がほぼ不可能になります。忙しい月が1つあるだけで、驚くほど高額な請求書が届くかもしれません。

AgentKitの価格ページのスクリーンショット。AgentKit対プラグインの比較における使用量ベースのモデルを強調しています。

プラグインベースのアプローチでは、コストは分散していますが、理論的にはよりコントロール可能です。ホスティング、さまざまなモデルへのAPIコール、そしてもちろん、それを維持・改善するために必要な開発者の継続的な給与を支払うことになります。これは、すべてを追跡し、明確な投資収益率を計算するのが難しい「細かなコストが積み重なる」モデルのように感じられることがあります。

対照的に、eesel AIは、特定のAIインタラクション数に対する月額定額料金に基づいた、透明で予測可能な価格設定を提供します。解決ごとに課金されることはないため、AIがうまく機能したときにペナルティを受けることはありません。このシンプルなモデルにより、予算編成、コスト予測、そして初日から得られる価値の確認が容易になります。

結論：あなたに適したアプローチはどちらか？

AgentKitとプラグインベースのアプローチのどちらかを選ぶかは、最終的にはあなたの優先順位とリソースにかかっています。どちらも適切な状況では素晴らしいものですが、全く異なる目標のために構築されています。

機能	OpenAI AgentKit	プラグインベースのアプローチ	eesel AI (サポート用)
最適な用途	OpenAIエコシステムでの高速プロトタイピング	完全なコントロールを要するカスタムで複雑なエージェント	本番環境対応のサポート自動化
スピード	非常に速い	開始が遅い	数分で稼働
柔軟性	低い（ベンダーロックイン）	非常に高い	高い（カスタムアクション、100以上の統合）
デプロイ	簡単（マネージドサービス）	複雑（セルフホスト）	簡単（マネージド＆安全なシミュレーション）
価格	予測不能（使用量ベース）	断片的で追跡が困難	予測可能（定額）
コントロール	低い	完全	高い（きめ細かな自動化ルール）

シンプルに考えると、次のようになります：

• AgentKitを選ぶべきなのは、簡単な概念実証（PoC）をさっと作り上げたい場合、既にOpenAIスタックに完全にコミットしている場合、そしてベンダーロックインや予測不能なコストを心配していない場合です。

• プラグインベースのアプローチを選ぶべきなのは、高度に専門化されたエージェントを構築する時間とスキルを持つ専任のエンジニアリングチームがあり、パズルのすべてのピースを完全にコントロールすることが最優先事項である場合です。

• **eesel AI**を選ぶべきなのは、顧客サポートやITサポートの自動化など、実際のビジネス課題を解決することが目標である場合です。AgentKitのようなプラットフォームのスピードと、カスタムソリューションのパワーと実用的な柔軟性を、予測可能な価格設定と組み込みの安全機能を備えて提供します。

特定目的のために構築されたAIエージェントを今すぐ始めよう

AgentKitやプラグインフレームワークのような汎用ツールは魅力的ですが、クールなデモを信頼できるビジネスツールに変えるには、多くのエンジニアリング作業が必要になることがよくあります。カスタマーサポートのような重要な業務には、その特定の業務のために構築されたツールを使用する方が、通常、より速く、より少ない頭痛で目標に到達できるでしょう。

エージェントをゼロから構築し、テストするのに数ヶ月も費やす必要はありません。eesel AIを使えば、自社のデータでトレーニングされた強力なAIエージェントを数分でデプロイできます。今すぐ無料トライアルを開始するか、チームとの簡単なデモを予約して、その仕組みをご確認ください。