AIエージェントフレームワーク比較15選｜商用可否と更新状況で選ぶ

AIエージェントの開発基盤は数十種類あり、機能の一覧を見比べても決め手になりません。選定を左右するのは、自社の使い方で商用利用が許されるかと、今も開発が続いているかの2点です。どちらも公開情報で確認でき、あとから覆せない制約になります。本記事では2026年8月19日時点で各公式リポジトリとライセンス原文から取得した実測値をもとに、主要15種を比較します。

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AIエージェント選定の2つの軸

フレームワークの役割

フレームワークは、LLM（大規模言語モデル）を自律的に動く「エージェント」として機能させるための土台です。肩代わりしてくれる仕事は主に4つあります。外部ツールの実行の制御、実行結果を踏まえた次の一手の判断、複数エージェント間の役割分担、そして処理途中の状態を保つメモリ管理です。

これらを自前で書くと、エラー処理や履歴の管理といった本題以外に工数を取られます。

2026年の選定基準

1つ目の軸はライセンス（利用許諾条件）です。かつてはMITライセンスが主流でしたが、n8nやDifyのように特定の商用利用へ条件を付けるものが増えました。自社サービスへの組み込みや、受託開発での納品が触れやすい例です。

2つ目は開発が続いているかどうかです。更新が止まると新しいモデルへの対応が遅れ、脆弱性の修正も期待できません。次の表はこの2点を、ライセンス名と最新版の日付で確認できる形にしました。

主要15フレームワーク比較（2026年8月19日時点）

商用利用に条件が付く3つ

n8n｜自社内の業務利用か非商用に限られる

n8nが採用するのは「Sustainable Use License」Version 1.0という独自のライセンスです。原文にはこう書かれています。

You may use or modify the software only for your own internal business purposes or for non-commercial or personal use. You may distribute the software or provide it to others only if you do so free of charge for non-commercial purposes.

（訳：本ソフトウェアを使用または改変できるのは、自社内の業務目的、もしくは非商用または個人的な用途に限られます。他者へ配布または提供できるのは、非商用の目的で無償で行う場合に限られます。）

自社内の業務効率化や個人利用は範囲内です。受託開発の納品物に組み込む場合や、自社サービスとして外部へ提供する場合は、条件に当たらないかを契約前にn8n社へ確認してください。なお、ファイル名に「.ee.」を含むソースは対象外で、別途Enterprise Licenseが必要だと明記されています。

Dify｜書面の許可が要る2つの行為

Difyは改変版のApache License 2.0で、追加条件が2つあります。1つは、Difyの書面による許可なくマルチテナント環境の運用に使えないこと。ここでの1テナントは1ワークスペースと定義されています。もう1つは、フロントエンドの管理画面やアプリからロゴと著作権表示を削除・変更できないことです。

複数の顧客に環境を配る形の提供や、自社ブランドでの提供を考えている場合は、先に条件を確認してください。

Mastra｜ee/配下だけ別ライセンス

Mastraは全体がApache-2.0ではありません。ライセンスファイルには、「ee/」という名前のディレクトリ配下（例：packages/core/src/auth/ee/）は ee/LICENSE の別ライセンス、それ以外はApache License 2.0と書かれています。ee/配下のコードを取り込むときは、該当ファイルの条件を確認してください。

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AutoGenを新規に採用しない理由

公式が「新機能は追加しない」と明記している

マルチエージェントの代表格だったAutoGenですが、公式リポジトリのREADMEに次の宣言が置かれています。

AutoGen is now in maintenance mode. It will not receive new features or enhancements and is community managed going forward.

（訳：AutoGenは現在メンテナンスモードです。新機能や機能強化が加わることはなく、今後はコミュニティが管理します。）

最新リリースは0.7.5で公開は2025年9月30日、リポジトリへの最終更新は2026年4月15日です。アーカイブはされておらずすぐ使えなくなるわけではありませんが、新しく選ぶ理由は乏しくなりました。

案内されている移行先

同じREADMEは、新規の利用者はMicrosoft Agent Frameworkから始めること、既存の利用者は公式の移行ガイドで移ることを勧めています。日本語の比較記事には今もAutoGenを主要な選択肢として挙げるものがあるため、古い記事だけを見て採用を決めないでください。

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本番運用の主力4つと使い分け

LangGraph｜状態管理と人の承認を組み込む

処理を一本道ではなくグラフ（工程図）として定義し、条件による分岐や差し戻しを行えます。AIが下書きしたメールを人が確認してから送る、といった「人による承認」を工程に組み込みたい業務に向きます。

Microsoft Agent Framework｜PythonとC#/.NETで本番前提

公式は「.NETとPythonで本番品質のAIエージェントとワークフローを構築するための、オープンなフレームワーク」と説明しています。基幹システムにC#/.NETを使う企業が、Python側と同じ枠組みで揃えられる点が強みです。

CrewAI｜役割分担型を短期間で立ち上げる

「調査役」「執筆役」のように役割を与えたエージェントをチームとして定義することに特化しています。複数の担当に仕事を割り振る自動化を短期間で形にしたい段階に向きます。

Google ADK｜5言語に対応し多言語のチームに向く

公式ドキュメントの対応言語はPython・JS（TypeScript）・Go・Java・Kotlinの5つで、それぞれに公式リポジトリがあります。既存の資産がJavaやGoでも同じ枠組みで揃えられます。

用途が決まっている場合の専門型

社内文書の検索基盤｜LlamaIndexとHaystack

社内文書を読み込ませて回答させることが主目的なら、データの取り込みに強いものが向きます。LlamaIndexは各種サービスからの読み込み口が豊富、Haystackは検索精度の調整の自由度が高いという違いがあります。

なお、LlamaIndexのTypeScript版（LlamaIndexTS）の公式リポジトリは2026年3月11日を最後にアーカイブ済みです。選ぶ場合はPythonが前提になります。

提供元の公式SDKとTypeScript中心のチーム

使うモデルを1社に決めているなら、汎用のフレームワークを挟まずOpenAI Agents SDKやClaude Agent SDKを直接使う選択もあります。どちらもPythonとTypeScriptの両方に公式実装があります。フロントエンドを含めてTypeScriptで統一しているチームならMastra、出力データの形を厳密に決めたい場合はPython向けのPydanticAIが候補です。

選定を絞る4つの質問と、決める前の非機能要件

4つの質問で候補を2つまで絞る

質問に入る前に、そもそも自分たちで作る必要があるかを確かめてください。既製のAIエージェントで足りるなら、フレームワークの選定自体が不要になります。

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1. 社外へ提供するか：提供するならn8nとDifyは条件の確認が先です。
2. チームの主な言語は何か：C#/.NETならMicrosoft Agent Framework、Java・GoならGoogle ADK、TypeScriptならMastraに絞られます。
3. 人の承認を挟む業務か：挟むならLangGraphが有力です。
4. 外部ツールへ繋ぐか：繋ぐなら次に述べるMCPへの対応が判断材料です。

どれを選んでも必要な非機能要件4点

試作から本番へ移すときは、次の4点を自分たちで設計する必要があります。

1. 監査ログ：誰が、いつ、何に対してAIへ指示を出したかをすべて記録すること。
2. 人による承認：重要な決定は人が承認してから実行する仕組みを置くこと。
3. 状態の永続化：再起動してもタスクの進行状況が失われないようにすること。
4. 認可情報の管理：APIキーなどを安全に保管し、データの流出を防ぐ設計にすること。

MCPとA2Aを前提に置いて乗り換えコストを下げる

MCP（Model Context Protocol：モデル文脈プロトコル）はAIと外部ツールや社内データを繋ぐ共通規格、A2A（Agent2Agent）はエージェント同士を繋ぐ規格です。

接続部分をこの2つに寄せておくと、あとでフレームワークを入れ替えるときに繋ぎ込みを作り直さずに済みます。特定の製品に依存しすぎない設計が、乗り換えの費用を下げる近道です。

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まとめ

• ライセンスを最初に見る：n8nは自社内の業務利用か非商用に限られ、Difyはマルチテナント提供とロゴ削除に書面の許可が要ります。稟議の前に確認してください。
• 更新が止まったものを外す：AutoGenは公式がメンテナンスモードを宣言し、新規利用者には後継を案内しています。
• 主言語と用途で絞る：人の承認を挟むならLangGraph、C#/.NET資産があるならMicrosoft Agent Framework、多言語ならGoogle ADKです。
• 非機能要件は初期設計に入れる：監査ログ、人による承認、状態の永続化、認可情報の管理は後付けが難しい部分です。
• MCPとA2Aを前提に置く：接続部分を共通規格に寄せると将来の乗り換えが軽くなります。