2025年最高の 60 個のAIエージェントツール

Swarmは、OpenAI Solutionsチームが管理する実験的なフレームワークであり、マルチエージェントシステムの構築、オーケストレーション、デプロイを目的としています。エージェントとハンドオフという抽象的な概念を定義することで、エージェント間の調整と実行を実現します。Swarmフレームワークは、軽量性、高い制御性、テスト容易性を重視しており、多くの独立した機能と指示が必要なシナリオに適しています。開発者は、コンテキスト、手順、ツール呼び出しに対する完全な透明性と、きめ細かい制御を持つことができます。Swarmフレームワークは現在実験段階にあり、本番環境での使用はお勧めしません。

LiveKit Agentsは、音声、ビデオ、データチャネルを通じてユーザーと対話できるインテリジェントなマルチモーダル音声アシスタント（AIエージェント）を開発者が構築できるエンドツーエンドフレームワークです。OpenAIのリアルタイムAPIとLiveKitのWebRTCインフラストラクチャを統合することで、音声認識（STT）、大規模言語モデル（LLM）、テキスト読み上げ（TTS）のパイプラインを含む、音声アシスタントの迅速な構築ガイドを提供します。さらに、音声対音声エージェントの作成、着信への応答、ユーザーに代わって電話をかける機能もサポートします。

Genspark オートパイロットエージェントは、ユーザー操作をシミュレートしてタスクを自動処理するインテリジェントなエージェントです。ページを閉じた後も作業を継続します。この技術の中核となるのはその自動化機能であり、作業効率の大幅な向上、反復作業の削減を実現し、ユーザーはより創造的で戦略的なタスクに集中できます。Genspark オートパイロットエージェントは、現代の職場環境における自動化と効率向上へのニーズに応えるために開発されました。価格と位置付けについては、様々なユーザーのニーズに対応するため、複数のサービスレベルを提供する可能性があります。

Windows Agent Arena (WAA) は、Windowsオペレーティングシステムに特化した、拡張可能なオープンソースフレームワークです。言語モデルを使用してPC上で推論、計画、行動を行うAIエージェントのテストと開発に使用されます。現実のWindows環境をシミュレートすることで、エージェントは自由に操作でき、人間ユーザーと同じアプリケーション、ツール、Webブラウザーを使用してタスクを解決できます。WAAはAzureを活用して拡張性と並列処理を実現し、わずか20分間で完全なベンチマーク評価を完了できます。

muAgentは、知識グラフエンジンを駆動とした革新的なAgentフレームワークであり、マルチエージェントオーケストレーションと協調技術をサポートしています。LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph、業界知識を担う）技術を活用し、FunctionCall、CodeInterpreterなどを組み合わせることで、キャンバス形式のドラッグアンドドロップと簡潔なテキスト記述によって、複雑なSOPプロセスの自動化を実現します。muAgentは市場に出回っているあらゆるAgentフレームワークとの互換性を持ち、複雑な推論、オンライン協調、人的インタラクション、知識の即時利用といったコア機能を備えています。このフレームワークは、アリババグループの複数の複雑なDevOpsシナリオで実証済みです。

Claude for Enterpriseは、企業ユーザー向けのAIアシスタント製品です。組織が内部の知識を安全に活用して協働することを支援します。500Kコンテキストウィンドウの拡張、大容量の使用、ネイティブのGitHub統合を提供することで、チームはClaudeと共に完全なコードベースで作業できます。また、シングルサインオン（SSO）、ロールベースのアクセス制御、管理者ツールなどのエンタープライズレベルのセキュリティ機能も備え、データとチームの保護を支援します。Claude for Enterpriseは企業知識を統合することで、専門知識をより多くのプロジェクト、意思決定、チームに拡張し、作業効率と品質を向上させます。

GeminiはGoogleが提供するAIサービスです。Gems機能を使用することで、特定分野の専門的なサポートを提供する、自分専用のAIエキスパートを作成できます。このサービスは、Gemini Advanced、Business、Enterpriseユーザーが利用でき、プラットフォームを跨いでの使用をサポートし、150カ国以上で利用可能です。

Open-LLM-VTuberは、音声を通じて大型言語モデル（LLM）とインタラクトすることを目的としたオープンソースプロジェクトです。リアルタイムのLive2D顔面キャプチャとクロスプラットフォームの長期記憶機能を備えています。macOS、Windows、Linuxをサポートし、様々な音声認識?音声合成バックエンドや、カスタマイズ可能な長期記憶ソリューションを選択できます。AIとの自然言語対話を様々なプラットフォームで実現したい開発者や愛好家に最適です。

Agent Qは、MultiOn社が開発した次世代AIエージェントモデルです。検索、自己批判、強化学習を組み合わせることで、計画と自己修復機能を持つ高度な自律型ネットワークエージェントを実現しました。モンテカルロ木探索（MCTS）、AIによる自己批判、直接選好最適化（DPO）アルゴリズムを用いることで、従来の大規模言語モデル（LLM）が動的な環境下における複数ステップの推論タスクで抱えていた課題を解決し、複雑な環境下での成功率を向上させています。

multi-agent-conciergeは、複数の専門エージェントが複雑なタスクを実行し、1つの「コンシェルジュ」エージェントがユーザーを適切なエージェントに誘導する多エージェントコンシェルジュシステムです。このシステム設計は、相互に依存関係のある複数のタスクを処理し、数百ものツールを使用することを目的としています。本システムは、自然言語指示を用いてエージェント間の暗黙的な「チェーン」を作成し、「継続」エージェントによってこれらのチェーンを管理し、グローバル状態を使用してユーザーとその現在の状態を追跡する方法を示しています。

agent-service-toolkitは、LangGraphベースのAIエージェントサービスを実行するための完全なツールキットです。LangGraphエージェント、FastAPIサービス、クライアント、Streamlitアプリケーションを含み、エージェントの定義からユーザーインターフェースまでの設定を網羅しています。LangGraphフレームワークの高い制御能力と豊富なエコシステムを活用し、同時実行、グラフループ、ストリーミング結果などの高度な機能をサポートしています。

AgentKは、自己進化するモジュール型の自己代理汎用人工知能（AGI）モデルです。複数の協力的なエージェントで構成され、ユーザーのニーズに応じて新しいエージェントを作成してタスクを実行できます。LangGraphとLangChainフレームワークに基づいて構築されており、自己テストと修復機能を備えています。最小限のエージェントとツールのコレクションを目指しており、自己指導によって知能を進化させることを目的としています。

これは、人型ロボットUnitree H1_2の遠隔操作を実現するオープンソースプロジェクトです。Apple Vision Pro技術を活用し、ユーザーは仮想現実環境を通じてロボットを制御できます。Ubuntu 20.04およびUbuntu 22.04でテスト済みであり、詳細なインストールと設定ガイドを提供しています。この技術の主な利点としては、没入型の遠隔操作体験を提供できること、およびシミュレーション環境でのテストをサポートすることで、ロボット遠隔操作分野に新たなソリューションを提供することなどが挙げられます。

Agent Zeroは、高度に透明性が高く、可読性、理解可能性、カスタマイズ性、対話性に優れた個人向けAIフレームワークです。特定のタスク向けに事前にプログラムされているわけではなく、汎用的なパーソナルアシスタントとして設計されており、コマンドやコードを実行し、他のエージェントインスタンスと連携して、可能な限りタスクを完了します。永続的なメモリを備えており、以前の解決策、コード、事実、指示などを記憶して、将来、より迅速かつ確実にタスクを解決します。Agent Zeroは、タスクを実行するためにオペレーティングシステムをツールとして使用し、事前にプログラムされた単一用途のツールはありません。代わりに、独自のコードを作成し、必要に応じて端末を使用して独自のツールを作成および使用できます。

aiwaves-cn/agentsは、データ駆動型の適応型言語エージェントに特化したオープンソースフレームワークです。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用されるコネクショニズム学習プロセスに着想を得て、記号学習によって言語エージェントを訓練するための体系的なフレームワークを提供します。このフレームワークは、逆伝播と勾配ベースの重み更新を実装し、言語ベースの損失、勾配、重みを使用し、マルチエージェントシステムの最適化をサポートします。

Llama-AgenticシステムはLlama 3.1モデルに基づくシステムレベルのエージェントコンポーネントであり、複数ステップの推論と、検索エンジンやコードインタープリターなどの組み込みツールを使用できます。本システムはセキュリティ評価にも重点を置き、Llama Guardによる入力と出力のフィルタリングを通じて、様々な使用シナリオにおけるセキュリティニーズを満たします。

Composioは、AIエージェントに高品質なツールと統合を提供するプラットフォームです。エージェントの認証、正確性、信頼性の問題を簡素化することで、開発者は一行のコードで複数のツールやフレームワークを統合できます。100種類以上のツールをサポートし、GitHub、Notion、Linearなど90以上のプラットフォームを網羅しており、ソフトウェア操作、OSとの連携、ブラウザ機能、検索、ソフトウェア開発環境（SWE）、そして即席代理データ（RAG）など、多様な機能を提供します。Composioは6種類の認証プロトコルをサポートし、エージェントによるツールの呼び出し精度を大幅に向上させます。さらに、Composioはアプリケーションのバックエンドサービスとして組み込むことができ、すべてのユーザーとエージェントの認証と統合を管理し、一貫性のあるエクスペリエンスを維持します。

IoAI（Internet of Agents）は、高度なモジュール設計により、さまざまなインテリジェントエージェント間の自動化された協調を実現することを目的とした、インテリジェントエージェント相互接続フレームワークです。開発者は、サードパーティのインテリジェントエージェントを迅速に統合し、統一されたインターフェースを介してタスクの割り当てと実行を行うことができます。IoAの中核となる強みは、その柔軟性と拡張性であり、共同論文執筆、ベンチマークテスト、オープン指令データセットなど、さまざまなアプリケーションシナリオに対応しています。

macOS Agentは、大規模言語モデル（LLM）に基づいたシンプルで軽量なソリューションであり、AIアプリケーション開発プラットフォームであるDifyを利用しています。このアシスタントにより、子供を含むユーザーは、自然言語コマンドを使用してmacOSを簡単に制御でき、技術専門家と話すように簡単です。Siriのような機能に加え、複数回にわたる対話に対応することで、タスクにおけるコンテキストと継続性を維持できます。例えば、アシスタントにテキストを作成させ、その後、そのテキストをExcelまたはWordファイルに変換するよう依頼できます。

AutoGPTは、ユーザーがインテリジェントエージェントを作成?実行できる強力なツールです。これらのエージェントは様々なタスクを自動化し、生活をより楽にすることができます。AutoGPTの目標は、ユーザーが重要なことに集中できるツールを提供することです。AIエージェントの構築と利用を通じて、AIイノベーションの最前線を推進しています。

Rodel Agentは、チャット、テキストから画像への変換、テキストから音声への変換、および機械翻訳機能を統合したWindowsデスクトップアプリケーションです。主要なAIサービスに対応し、優れたデスクトップAI体験を提供します。主な利点として、強力な統合機能、ユーザーフレンドリーなインターフェース、主要なAIサービスへの対応があり、ユーザーの作業効率と創造性を大幅に向上させることができます。

OmAgentは、マルチモーダル大規模言語モデルやその他のマルチモーダルアルゴリズムを活用して魅力的なタスクを実行することに重点を置いた、複雑なマルチモーダルインテリジェントエージェントシステムです。このプロジェクトには、マルチモーダルな課題に対処するために設計された軽量のインテリジェントエージェントフレームワークであるomagent_coreが含まれています。OmAgentは、長尺ビデオの理解、複雑な問題の分解、情報検索を担当するVideo2RAG、DnCLoop、Rewinder Toolの3つのコアコンポーネントで構成されています。

xLAMは、Salesforce AI Researchチームが開発した大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）ベースのインテリジェントエージェント研究プロジェクトです。異なる環境からのインテリジェントエージェントの軌跡を統合し、それらを統一的なフォーマットに標準化することで、インテリジェントエージェントのトレーニング専用に最適化された汎用データローダーを作成します。xLAM-v0.1-rは、このモデルシリーズの0.1バージョンで、研究目的のために設計されており、VLLMおよびFastChatプラットフォームと互換性があります。

ClaudeのProjects機能を使用すると、ユーザーは専用Projectsプロジェクトロボットを作成し、プロジェクト資料を知識ベースとしてアップロードして、カスタマイズされた出力内容を作成し、作業効率を向上させることができます。

llama-agentsは、マルチエージェント間の通信、分散型ツールの実行、ヒューマンインザループなどを含む、マルチエージェントシステムの構築、反復、本番環境への展開を目的とした、非同期優先のフレームワークです。各エージェントはサービスとして扱われ、着信タスクを継続的に処理します。エージェントはメッセージキューからメッセージを取り出し、メッセージを発行します。システムの上位には、進行中のタスク、ネットワーク内のサービスをトラッキングし、どのサービスがタスクの次の処理を行うべきかを決定する制御プレーンがあります。

Agent-EはAutoGen代理フレームワークをベースとしたシステムで、ユーザーのコンピューター上の操作を自動化することを目的としており、現在はブラウザ内での自動化に特化しています。自然言語を用いてWebブラウザと対話することで、フォームへの入力、ECサイトの商品検索とソート、Webサイトの内容の特定、再生設定の管理、Web検索の実行、プロジェクト管理プラットフォームのタスク管理などを行うことができます。Agent-Eは成長中で、多様なタスクに対応できるようになってきていますが、最適なタスクはユーザー自身が発見するものです。

OpenAgentsは、ユーザーと開発者が日常的に言語エージェントを利用、管理できるオープンなプラットフォームです。データ分析を行うData Agent、200種類以上の日常ツールと連携するPlugins Agent、Webページを自動的に閲覧するWeb Agentという3種類のエージェントが既に実装されています。OpenAgentsは、最適化されたWeb UIにより一般ユーザーがエージェント機能と簡単にやり取りできるようにしつつ、開発者や研究者にはローカル環境でのシームレスな展開を提供することで、革新的な言語エージェントの構築と現実世界の評価のための基盤を提供します。

Nerveは、状態を持つエージェントを作成できるLLMツールです。ユーザーはコードを記述することなく、複雑なタスクを定義および実行できます。動的にシステムプロンプトを更新し、複数の推論プロセスで状態を維持することで、エージェントはタスクの完了に必要な操作を計画し、段階的に実行できます。Nerveは、ollama、groq、またはOpenAI APIでアクセス可能なモデルをサポートし、高い柔軟性と効率性を備えながら、メモリ安全性を重視しています。

AgentモードはWarp AIの機能の一つで、ユーザーが自然言語を用いてターミナル上で複数ステップのワークフローを実行することを可能にします。自然言語による指示を認識?解釈し、環境に特化したガイダンスを提供することで、ユーザーを複数ステップのタスク完了へと導きます。AgentモードはOpenAIのAPIを利用しますが、ユーザーの入力や出力データは保存?保持されません。

agentUniverseは大規模言語モデルに基づくマルチエージェントアプリケーション開発フレームワークです。単一エージェントとマルチエージェント協調メカニズム構築に必要なすべてのコンポーネントを提供します。パターンファクトリにより、開発者はマルチエージェント協調パターンを構築?カスタマイズし、マルチエージェントアプリケーションを容易に構築し、様々な技術?業務分野のパターン事例を共有できます。