LLMを活用したエージェントを簡易的に構築できる国内外のプラットフォームをいくつか紹介します。各プラットフォームの特徴と、ProsとConsを表で示します。Google Vertex AI以外は無料で利用できる範囲があります。
国内プラットフォーム
Vertex AI Agent Builder (Google Cloud)
Vertex AI Agent Builderは、Google Cloudが提供する先進的なAIエージェント開発プラットフォームです。
| Pros | Cons |
|---|---|
| – ノーコードでAIエージェントを作成可能 | – Google Cloudプラットフォームの契約が必要 |
| – 企業データと簡単に連携 | – クエリ量に応じて価格が変動 |
| – 高度なセキュリティとコンプライアンス準拠 | – 企業データアクセスに特定のセットアップが必要 |
| – LangChainとの統合により高性能AIエージェントの作成が可能 |
Botpress
Botpressは、企業向けに構築された拡張性の高いAIエージェントプラットフォームです。GUIでアシスタントを構築ができ、かつ、おすすめ改善の改善も明確に表示されます。操作性などはDifyと似ています。
| Pros | Cons |
|---|---|
| – フロービルダーで柔軟なチャットボット構築が可能 | – フロービルダーの学習曲線が高い |
| – 10以上のチャンネルに対応 | – FacebookやInstagramへの公開が技術的 |
| – 組み込みAI機能（意図、エンティティ、知識ベース） | – マーケティング機能が限定的 |
| – ZendeskやZapierとの統合 | – ライブチャットは高額プランでのみ利用可能 |
Dify
Difyは、LLMを簡単に利用できるプラットフォームです。一日500のメッセージのリクエストまでは無料です。Promptの自動作成機能もあり、便利です。エージェントの公開も簡単です。私が公開した日本旅行のエージェントはこちら。
| Pros | Cons |
|---|---|
| – シンプルなデプロイメントプロセス | – 大規模プロジェクトでは制約が顕著に |
| – Hugging Faceモデルとデータセットとの緊密な統合 | – 高度なワークフローではカスタム設定の柔軟性が不足 |
| – 軽量アプリやプロトタイプに最適 | – エンタープライズレベルのデータ処理に課題あり |
| – GUIベースでワークフローの開発が可能 | – 使用量増加に伴い価格が急上昇する可能性 |
LangGraph
LangGraphは、グラフ構造を用いてエージェント（マルチエージェント）を作成できるライブラリです。機能面は結構高く、複雑の回答プロセスの設計ができます。
| Pros | Cons |
|---|---|
| – グラフ構造で複雑なエージェントフローを構築可能 | – 現在はApple Siliconアーキテクチャのみ対応 |
| – State、Node、Edgeを組み合わせて柔軟なフロー作成 | – LangChainへの依存度が高い |
| – エージェントの作成が容易 | – 学習曲線が存在し、概念の理解が必要 |