サウラブ・サーカーは、企業のデータエンジニアリング向けに信頼性の高いエージェント型AIシステムを構築するChicory AIの共同創業者兼CTOである。
AIに関する議論は成熟してきた。今の興奮は、GPT-5、Claude、Geminiなどのモデルが何を生成できるかだけでなく、それらをエージェントとしていかに確実に展開するかにある。2025年には、モデルに構造、記憶、説明責任を与えるためのフレームワーク、プロトコル、「エージェントスタック」が爆発的に増加した。
私は数カ月にわたってエージェントフレームワークの現状を調査し、創業者、エンジニア、企業のリーダーたちと対話してきた。そこから浮かび上がってきたのは、実験、断片化、そして最も重要なツールへの静かな収束の物語だ。
フレームワーク対エージェント：異なる層、同じ問題
エージェントフレームワークとエージェント的な製品の間にはしばしば混乱がある。主な違いを整理しよう：
エージェント対応モデル
GPT、AnthropicのClaude Code、GoogleのGemini 2.0はエージェント対応モデルの例だ。これらは推論、ツールの使用、時には組み込みの計画立案機能をバンドルしている。「すぐに使えるエージェント」を求める開発者にとって魅力的だ。しかし、これらはまだブラックボックス化されており、なぜそのように動作するのかについての透明性は限られている。
エージェントフレームワーク
LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen、MCPはエージェントフレームワークの例だ—基盤モデルの上に構築されるオーケストレーション層である。これらはClaudeやGeminiのようなモデルに取って代わるものではなく、チームに制御性、決定論的動作、企業システムとの統合能力を提供する。
クラウドインフラに例えると：GeminiやClaudeのようなエージェント対応モデルは生のコンピューティングリソースであり、LangChainやCrewAIのようなフレームワークはKubernetesの役割を果たす—それらを管理・調整するオーケストレーション層だ。どちらも不可欠だが、解決する問題は異なる。
市場の状況：誰が何を使っているのか？
業界の観察と議論に基づくと、採用状況は以下のようになっている：
• LangChain/LangGraph： 多くの企業にとって、これらは最も人気のある出発点だ。LangGraphのステートマシンアーキテクチャは、監査可能性と再現性を必要とする企業環境で共感を得ている。
• CrewAIとAutoGen： これらはオープンソースと学術界で強みを発揮している。複数のエージェント間のコラボレーションが必要な場合にも有用だが、大規模になると脆弱に感じることがある。
• Model Context Protocol（MCP）： これは静かに最も重要な接続組織になりつつある。企業はエージェントがAPI、データベース、ツールと対話するための標準化された方法を求めており、MCPはその配管の未来のように見える。
• 内部/カスタムスタック： 大企業のおよそ半数が現在、外部フレームワークのみに依存するのではなく、オーケストレーション層を含む内部AIソリューションを構築している。
市場からの学び：実際に何が機能しているのか？
派手さより監査可能性
企業は「マルチエージェントのロールプレイ」よりも、エージェントがどのようにして決定に至ったかを段階的に説明できることを重視している。ログ、系統、決定論的フローが勝利を収めている。
ハイブリッド検索は譲れない
成功している導入事例では、GraphRAG、ベクトルデータベース、キーワード検索を組み合わせている。単一の検索方法だけでは一貫して信頼性が確保できない—ハイブリッド検索によって、エージェントが行動を起こす前に、カバレッジと精度の両方が確保される。
AgentOpsの台頭
MLOpsが機械学習モデルの監視と管理方法を標準化したように、AgentOpsは独自の分野として台頭している。チームはエージェントの成功率、エラー回復率、アクションあたりのコスト、決定の遅延などの指標を追跡し始めている。この分野では専用の可観測性ツールが急速に成熟すると予想される。
フレームワークは戦略的選択
スタートアップは速度とオープンソースの柔軟性を優先する傾向があり、LangChainやCrewAIなどのフレームワークを好む。対照的に、企業はしばしば制御、セキュリティ、統合を重視し、MCPや独自の内部スタックを好む。実際には、フレームワークの選択は機能だけでなく、組織のDNAを反映したものとなる。
知っておくべき重要なツール
進展を図りたい人のために、私が重要だと考えるツールカテゴリを紹介する：
• フレームワーク： LangGraph、MCP、AutoGen、CrewAI、Temporal
• 可観測性とAgentOps： Arize Phoenix、Weights & Biases Weave、LangSmith、Traceroot
• データインフラ： Neo4j（GraphRAG用）、Milvus/Weaviate（ベクトルDB用）、Apache Iceberg/Delta Lake（構造化データパイプライン用）
• 検証レイヤー： Guardrails、LlamaGuard、またはビジネスロジックと安全性制約を強制するためのカスタム記号的ルールエンジン
• デプロイメント： Kubernetes、Helm、Terraform—エージェントのデプロイメントのスケーリングと信頼性には従来のDevOpsスキルが不可欠
これらのツールの提案は、以下の3つの要素の総合から生まれている：
1. 企業採用における普及度： これらは業界全体の実際の本番環境で最も一貫して導入されているツールだ。
2. エージェントライフサイクルのギャップ埋め： 各ツールはオーケストレーション、可観測性、検索、検証、デプロイメントという異なるステップに対応している。これらのカテゴリをカバーしなければ、企業はエージェントの運用化に苦労する可能性が高い。
3. 市場シグナル： 投資、オープンソースの勢い、カンファレンスでの議論が、これらを重要な構成要素として繰り返し浮上させた。
未来：クールなデモから企業標準へ
私たちは標準化フェーズに入っている。Kubernetesがクラウドデプロイメントを標準化したように、少数のエージェントフレームワークが企業がエージェントを運用する方法を標準化するだろう。
このレースの勝者は、単に最も強力なモデルではない。監査人、規制当局、エンドユーザーに躊躇なく説明できるフレームワークとツールになるだろう。
結論
AIエージェントはもはや未来の概念ではない。データエンジニアリング、カスタマーサービス、コンプライアンスで今日すでに導入されている。しかし2025年の厳しい教訓はこうだ：生の知能だけでは不十分である。進歩は、エージェントを信頼性が高く、監査可能で、安全にする足場、フレームワーク、ツール、ガバナンスにかかっている。
創業者、エンジニア、経営幹部にとって、問題はエージェントを使うかどうかではなく、どの信頼のフレームワークが組織を前進させるかだ。
