解説
さらに詳しく解説
Agents SDKとは、AIエージェントを開発するためのソフトウェア開発キット（SDK）です。複数のAIモデルやツールを組み合わせて、自律的なタスク実行が可能なエージェントを構築するためのフレームワークを提供します。
主要なAgents SDK
1. [OpenAI](/glossary/openai) Agents SDK（Swarm）
OpenAIが提供する軽量エージェントフレームワーク
特徴:
2. LangChain / LangGraph
最も広く使われているエージェントフレームワーク
特徴:
- 豊富なツール連携
- 複雑なワークフロー構築
- 多様なLLM対応
3. Microsoft Semantic Kernel
マイクロソフトのAIオーケストレーションSDK
特徴:
- .NET/Python対応
- Azure統合
- プラグインアーキテクチャ
4. CrewAI
マルチエージェント協調に特化
特徴:
- 役割ベースのエージェント設計
- 階層的なチーム構造
- タスク委譲機能
Agents SDKの構成要素
| コンポーネント | 役割 |
|---|---|
| Agent | タスクを実行する主体 |
| Tool | エージェントが使用する機能 |
| Memory | 文脈・履歴の保持 |
| Planner | タスク分解・計画立案 |
| Executor | 実行管理 |
基本的な実装パターン
python
# LangChainの例
from langchain.agents import create_react_agent, Tool
tools = [
Tool(name="Search", func=search_func, description="Web検索"),
Tool(name="Calculator", func=calc_func, description="計算"),
]
agent = create_react_agent(
llm=llm,
tools=tools,
[prompt](/glossary/prompt)=prompt
)SDK選定のポイント
| 観点 | 検討事項 |
|---|---|
| ユースケース | 単純タスク vs 複雑ワークフロー |
| 言語 | Python / JavaScript / .NET |
| LLM | 対応モデルの範囲 |
| 拡張性 | カスタムツールの追加しやすさ |
| コミュニティ | ドキュメント、サンプルの充実度 |
エージェント開発のベストプラクティス
- 小さく始める: 単純なタスクから段階的に複雑化
- ツール設計: 明確な責務を持つツール設計
- エラーハンドリング: 失敗時のフォールバック
- ログ・トレース: 行動の記録と分析
- 人間の監視: 重要な決定での確認ステップ
Agents SDKは、エージェント型AIを実用化するための重要な基盤技術として、急速に発展しています。