# AI Agent Tools

{% hint style="info" %}
AIエージェントはまだ発展の初期段階にあり、構築するには基本的なプログラミング知識が求められます。
{% endhint %}

### <mark style="color:purple;">ワークフロー自動化プラットフォーム</mark>

{% hint style="success" %}
これらのプラットフォームは、あらかじめ定義されたルールに基づいて繰り返し作業やデータの流れを自動化し、さまざまなアプリケーションやサービスをつなぐように設計されています。ソフトウェア間の橋渡し役として機能し、プロセスが円滑かつ体系的に進行するようにします。大規模言語モデル（LLM）の登場により、これらのプラットフォームは多様なAIエージェントのワークフロー構築にも利用できるようになっています。
{% endhint %}

{% tabs %}
{% tab title="Make.com" %}
Make.comは、コーディング不要でアプリやサービスをつなぎ、カスタムワークフローを作成してタスクを自動化できる柔軟なオンラインプラットフォームです。

<https://www.make.com/en>

{% embed url="<https://youtu.be/ADpijI_TqnE>" %}
{% endtab %}

{% tab title="Zapier" %}

## Zapier

<https://zapier.com/ai>

Zapierは自動化分野の代表的なアプリで、LLM機能の統合により、活用範囲と機能が大幅に向上しました。
{% endtab %}

{% tab title="n8n" %}
n8n AI Agentは、オープンソースかつ高度にカスタマイズ可能なオートメーションツールであり、GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）とさまざまなツールやAPIを連携させることで、目的指向のインテリジェントなワークフローを構築できます。

単なるテキスト生成を超えて、自律的な意思決定や複雑なタスクの自動化を実現できるのが特徴です。

{% embed url="<https://youtu.be/ZCuL2e4zC_4?si=She0PiRm4DZTlwEZ>" %}

n8n AI Agent が他のツールと異なる点・優れている点：

1. 完全な自由度と柔軟性（オープンソース＆セルフホスト）

   ZapierやMake.comのようなクローズドなプラットフォームと異なり、n8nはオープンソースで提供されており、セルフホスティングや深いカスタマイズが可能です。これにより、ベンダーや料金体系に縛られることなく、自由に構築・拡張できます。
2. AIが意思決定する「本物のエージェント」ノード

   n8nのAI Agentノードは、単なるプロンプト実行やAPI呼び出しではなく、\*\*コンテキストを理解しながら複数ステップを自律的に制御する“意思決定エンジン”\*\*として機能します。

   これは、多くの他社オートメーションツールでは標準では提供されていない、高度なAIオーケストレーション能力です。

<https://n8n.io/>
{% endtab %}
{% endtabs %}

### <mark style="color:purple;">AIエージェントツール＆フレームワーク</mark>

{% hint style="success" %}
これらのツールやフレームワークは、AIエージェントが自律的に理解・計画・判断・実行できるようにするために、開発者の支援を目的として設計されています。中心となるのは、AIに「知能」と「自律性」を持たせることであり、これにより、より複雑で非構造的、あるいは状況が変化する課題にも対応できるようになります。その最終的な目標は、「目的を達成すること」です。
{% endhint %}

#### AIエージェントフレームワーク (AI Agent Frameworks):

AIエージェントの構築に必要な基本的なモジュール、コンポーネント、抽象化を提供します。通常は開発者向けです。

{% tabs %}
{% tab title="Crew AI" %}
CrewAIは、高速かつオープンソースのPythonフレームワークで、開発者が専門的な役割やツールを持つ複数の自律AIエージェントで構成された“チーム”を構築し、複雑で構造化されたワークフローを自動化することを可能にします。

他のフレームワークと比べて、高いカスタマイズ性、モデル非依存の統合性、そして役割ベースのモジュラー設計を備えており、エンタープライズ用途やマルチエージェント環境において特に優れています。

<https://www.crewai.com/>

{% endtab %}

{% tab title="Microsoft AutoGen" %}
エージェント型AI用のオープンソースプログラミングフレームワーク

<https://microsoft.github.io/autogen/>

{% endtab %}

{% tab title="LangChain" %}
大規模言語モデルを搭載したアプリケーション開発のための人気のあるPython/JavaScriptライブラリで、エージェント、ツール、チェーンを構築するためのモジュールを提供します。
{% endtab %}

{% tab title="LangGraph" %}
これはLangChainの上に構築されており、特に状態を保持するマルチエージェントのオーケストレーションに焦点を当てています。開発者は、各ノードがLLMエージェントまたはツールであり、エッジが状態間の遷移を表すような、複雑で循環的なエージェントワークフローをグラフとして定義することができます。
{% endtab %}
{% endtabs %}

#### 自律AIエージェントプロジェクト (Autonomous AI Agent Projects):

長期的な目標を設定し、自律的に多段階のタスクを計画および実行できるAIエージェントの実験的なプロジェクトや概念実証を指します。

{% tabs %}
{% tab title="AutoGPT" %}
AutoGPTは、誰もが簡単に利用し構築できるAIを目指しています。私たちの使命は、あなたが本当に重要なことに集中できるよう、ツールを提供することです。

<https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT>
{% endtab %}

{% tab title="AgentGPT" %}
ブラウザで自律型AIエージェントを作成、設定、そして展開できます。

<https://github.com/reworkd/AgentGPT>

{% endtab %}
{% endtabs %}

#### AIエージェント構築プラットフォーム (AI Agent Building Platforms):

より高いレベルの抽象化とインターフェースを提供し、ユーザー（非開発者を含む）がAIエージェントをより簡単に設計、トレーニング、デプロイできるようにします。

{% tabs %}
{% tab title="Dify" %}
Dify AIは、ノーコード／ローコードのビジュアルワークフロービルダー、強力なRAG（検索拡張生成）エンジン、柔軟なエージェントフレームワークを備えたオープンソースの生成AIアプリ開発プラットフォームです。

この統合型プラットフォームは、非エンジニアでもプロダクションレベルのLLMアプリを迅速に構築・デプロイできる点で他のツールと一線を画しています。

また、幅広いモデル互換性、直感的なオーケストレーション、シームレスな導入プロセスを備えており、技術者・非技術者の両方にとって扱いやすく、実運用にも耐える柔軟性を提供します。

{% embed url="<https://youtu.be/Z5i1CD_IstQ?si=S1lPoyCgo_xw4j30>" %}

<https://dify.ai/>
{% endtab %}

{% tab title="Google Vertex AI Agent Builder" %}

<https://cloud.google.com/>

{% endtab %}

{% tab title="La Plateforme agent builder" %}

<https://docs.mistral.ai/capabilities/agents/>

{% endtab %}
{% endtabs %}

#### 特定機能型AIエージェントアプリケーション (Specialized AI Agent Applications):

AIエージェント技術に基づいて開発され、特定の分野にサービスを提供したり、特定の問題を解決したりするエンドユーザー向けアプリケーションです。

{% tabs %}
{% tab title="Cosine Genie" %}
Cosine Genieは、SWE-Benchテストで最高スコアを達成した高度なAIソフトウェアエンジニアリングモデルです。デバッグや機能開発、コードリファクタリングといった複雑なコーディングタスクを自律的にこなす能力を持っています。

<https://cosine.sh/>

{% endtab %}

{% tab title="Devin" %}

<https://www.cognition.ai/>

{% endtab %}

{% tab title="ChatGPT Operator" %}
OpenAIは、ChatGPT Operatorという新しいAIエージェントをリリースしました。このエージェントはブラウザを使い、レストランの予約や食料品の注文などのオンライン作業を、人間のようにウェブサイトと対話しながら自動化します。

{% embed url="<https://x.com/OpenAI/status/1882509286439637448>" %}
{% endtab %}

{% tab title="ManusAI" %}
<https://manus.im/>

Manus AIは、従来のAIアシスタントとは異なり、アドバイスや回答にとどまらず、具体的な成果を生み出せる革新的な完全自律型AIエージェントです。複雑な現実世界のタスクを独立して処理する能力を備えています。

{% embed url="<https://youtu.be/K27diMbCsuw?si=LpFUSOw1A2vRx1h->" %}
{% endtab %}

{% tab title="Lindy" %}
<https://www.lindy.ai/>
{% endtab %}
{% endtabs %}

#### AIエージェント運用プラットフォーム

これは新たに登場しているサブカテゴリーで、本番環境におけるAIエージェントの可観測性、テスト、デバッグ、デプロイに特化しています。AIエージェントがますます複雑になる中で、そのパフォーマンス、コスト、信頼性の管理が非常に重要になっています。

{% tabs %}
{% tab title="AgentOps" %}
これは、開発者がAIエージェントやLLMを活用したアプリケーションのパフォーマンスやコストを監視・テスト・デバッグ・追跡するためのインフラとツールを提供します。いわばAIエージェント向けの「DevOps」であり、本番環境での信頼性と効率性を確保する役割を果たします。
{% endtab %}
{% endtabs %}

#### AIエージェント構築用の資料とツール：

{% tabs %}
{% tab title="Anthropic MCP" %}
Anthropicの「Model Context Protocol（MCP）」は、AIモデルと外部ツールやデータを統合するためのオープン標準です。多様なデータソースと連携し、AIアプリケーションのコンテキスト認識能力を強化する統一インターフェースを提供します。

<https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol>
{% endtab %}

{% tab title="OpenAI Swarm" %}
軽量でエルゴノミクスに配慮したマルチエージェントオーケストレーションを探求する教育フレームワーク。OpenAIソリューションチームが運営。

<https://github.com/openai/swarm>
{% endtab %}

{% tab title="Jina.ai" %}
<https://jina.ai/>
{% endtab %}

{% tab title="Phi Data" %}
<https://www.phidata.com>

{% endtab %}

{% tab title="Awesome LLM APPs" %}
OpenAI、Anthropic、Gemini、オープンソースモデルを活用した、AIエージェント＆RAG対応の優秀なLLMアプリ集。

<https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps>
{% endtab %}
{% endtabs %}

### <mark style="color:purple;">AIファクトリー / インダストリアルAIソリューション</mark>

このカテゴリーは、一般的なワークフロー自動化やAIエージェント開発とは異なります。主に産業や企業向けの文脈において、AIモデルやソリューションの構築・デプロイ・管理を包括的に扱うアプローチやツールを指します。多くの場合、データパイプライン、モデルのトレーニング、デプロイメント、MLOpsなどに重点が置かれます。

{% tabs %}
{% tab title="factory.ai" %}
factory.aiは、インダストリアルAI／AIファクトリーという広範な領域の中に位置する、特化型AIアプリケーション／ソリューションです。予知保全やAIによるCMMS（コンピュータ化保全管理システム）ソフトウェアといった、特定の産業用途へのAI活用に重点を置いています。
{% endtab %}

{% tab title="Second Tab" %}

{% endtab %}
{% endtabs %}
