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

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

最後のおまけ

外部サービスを使用せず、独自Assistant/ Agentを構築したい人、Openai ChatGPTの固定課金をしたくない人は、記事”手軽に利用できる！初心者でも毎月課金なしでOpenAIの有料モデルを楽しむ方法”も併せてご参考ください。