AIエージェントとは
AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル）を頭脳として、自らツールを使い、判断し、タスクを完遂するソフトウェアです。従来のチャットボットが「聞かれたことに答える」だけなのに対し、エージェントは「目標を達成するために自律的に行動する」点が根本的に異なります。
2026年現在、「AIエージェント」の月間検索数は40,000超。GitHub上でも毎週新しいフレームワークが公開されています。
エージェントの基本構造
すべてのAIエージェントは、以下の3要素で構成されます。
| 要素 | 役割 | 例 |
|---|---|---|
| LLM（頭脳） | 推論・判断・計画 | Claude, GPT-4, Gemini |
| ツール（手足） | 外部操作の実行 | ファイル読み書き、API呼び出し、Web検索 |
| ループ（骨格） | 観察→思考→行動の繰り返し | ReAct, Plan-and-Execute |
ポイント: 「ループ」こそがエージェントの核心です。LLMが「次に何をすべきか」を判断し、ツールを呼び出し、その結果を見てまた判断する。このサイクルを目標達成まで繰り返します。
主要フレームワーク比較
| フレームワーク | 特徴 | 向いている用途 |
|---|---|---|
| LangGraph | グラフベースの状態管理、高い柔軟性 | 複雑なワークフロー |
| CrewAI | 役割ベースのマルチエージェント | チーム型の分業タスク |
| OpenHands | SWE-Bench 77.6%のコーディング特化 | コード生成・バグ修正 |
| Dify | ノーコードでエージェント構築 | 非エンジニアのプロトタイピング |
| Claude Code | Anthropic公式のエージェント型IDE | 日常のソフトウェア開発 |
シングル vs マルチエージェント
- シングルエージェント — 1つのLLMが全タスクを担当。シンプルで安定
- マルチエージェント — 複数エージェントが分業。「設計」「コーディング」「レビュー」を並列実行
マルチエージェントは強力ですが、通信オーバーヘッドや指示の矛盾が起きるリスクがあります。まずはシングルで始め、本当に分業が必要な場面で検討するのが実践的です。
このトピックの読み方
概要を知りたい → 下の「まずこれを読む」のフレームワーク比較記事から。主要9フレームワークを横断的に解説しています。
特定のツールを使いたい → 関連記事から各ツールの詳細ガイドを選んでください。
自分でエージェントを作りたい → エージェンティックAIエンジニアのロードマップが学習パスとして最適です。
