オープンソースのAIエージェントフレームワーク9種を比較。ライセンス、言語、2026年10月15日時点のGitHubスター数、開発状況、一覧を絞り込めるフィルター付きです。
オープンソースのエージェントフレームワークとは、言語モデルを取り巻くループを処理するコードライブラリです。どのツールを呼ぶかの判断、結果の受け渡し、状態の保持、人間による介入などを担います。LangGraph、CrewAI、smolagents、Haystack、Pydantic AI、Agno、Mastraが人気の選択肢です。機能よりも先に、ライセンスと言語で決まることがほとんどです。
ホスティング型のビルダーを使わずに自分でエージェントを作るなら、まずフレームワーク選びから始まります。下の表では、よく知られたオープンソースの選択肢9種について、2026年10月15日に各プロジェクトのGitHubページから読み取った情報を掲載しています。ライセンス、主な言語、スター数です。スター数は人気を示すだけで品質を示すものではないため、大まかな目安として使ってください。言語やライセンスで絞り込んだり、名前で検索したりできます。
smolagentsは自らを最小限のライブラリと説明しており、学ぶべき量が少なく済みます。CrewAIのクルーと役割という考え方もイメージしやすいものです。すでに知っている言語に合うものを選びましょう。
READMEによると、AutoGenはメンテナンスモードです。新機能の追加はなく、コミュニティが管理し、バグ修正とセキュリティパッチのみが提供されます。Microsoftは新しいプロジェクトには代わりにMicrosoft Agent Frameworkを勧めています。
ここに挙げたフレームワークは、主要なコードにMITかApache-2.0を採用しており、どちらも商用利用が可能です。Mastraはeeという名前のフォルダーを別のライセンスにしており、AutoGenはコードがMIT、ドキュメントがCC-BY-4.0です。これは法的な助言ではありません。各ライセンスを読んでください。
必ずしも必要ではありません。シンプルなエージェントは、モデルの呼び出し、ツールの呼び出し、結果の受け取りを繰り返すループです。状態の保存、再試行、承認ステップ、複数エージェントの連携が必要になったときに、フレームワークが役立ちます。
2026年10月15日に、公開されているGitHub APIから各リポジトリのスター数を読み取りました。数値は日々変わるため、その時点のスナップショットとして扱ってください。
フレームワークを取り除くと、エージェントはこのループです。モデルのクライアントは抽象化しているので、どのプロバイダーでも接続できます。
モデルは回答するか、ツールを要求します。ツールは素の関数で、ループは決められたステップ数で停止します。
スター数とライセンスは2026年10月15日にGitHubから取得しました。名前をクリックするとリポジトリが開きます。
名前で検索
言語
ライセンス
すべて
オープンソースのエージェントフレームワーク
フレームワーク
ライセンス
言語
GitHubスター数
備考
{v}件中{n}件を表示
条件に一致するフレームワークはありません。
長時間動作し状態を持つエージェント向けの低レベルなオーケストレーション。永続的な実行とヒューマン・イン・ザ・ループに対応。
ロールプレイするエージェントを、1つのクルーとして連携させます。
エージェントとマルチエージェントのワークフロー向けの、MicrosoftによるAutoGenの後継。
メンテナンスモード：バグ修正とセキュリティパッチのみ。コードはMIT、ドキュメントはCC-BY-4.0。
コードで考えるエージェントのための最小限のライブラリ。
自社コンテンツを使うアプリケーション向けの、モジュール式パイプラインとエージェントのワークフロー。
Pydanticチームによる、入出力をすべて型付けするフレームワーク。
エージェントプラットフォームの構築、実行、管理。
TypeScriptのフレームワーク。Apache-2.0。ただしeeという名前のフォルダーは独自のライセンスです。
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