LLMアプリ開発フレームワークのツール - 製品一覧から機能の違いや活用事例を紹介

Langbase はサーバーレス環境でAIエージェントやパイプラインを迅速に構築できるインフラプラットフォームで、ツール・メモリ・複数LLMに対応し、高速な開発と展開を実現します。

Mirascopeは、OpenAIやAnthropic、Mistralなど多様なLLMプロバイダー統合に対応した、Pythonベースの軽量な開発者向けツールキットです。複雑な抽象化を避け、ネイティブなPythonでLLMアプリ開発をシンプルに実現します。

txtaiは、ベクトル検索、RAG、LLMワークフロー、オートノマスエージェントを統合したオールインワンのAIフレームワークで、各種データ形式に対応可能です。

Griptapeは、PythonベースでAIパイプラインやエージェントを開発・デプロイできるフレームワークで、ノーコード UI やクラウド展開のオプションも備えています。

Langroidは、マルチエージェントを第一級市民として扱うPythonベースのフレームワークで、LLM 会話、タスク代行、ツール統合などを原則に設計されたアプリ構築を支援します。

Langflowは、フローチャート風のビジュアルインターフェイスでAIエージェントやワークフローを設計できる低コードプラットフォームです。MCPサーバやAPI出力にも対応し、幅広いLLM・ツールに接続可能です。

Flowiseは、ドラッグ＆ドロップビジュアルでAIエージェントやワークフローを構築できるオープンソースプラットフォームです。LangChainベースのモジュラ設計で迅速なプロトタイピングが可能です。

LlamaIndexは、プライベートデータや企業データを取り込んで、LLMを通じた知識アシスタントやRAGアプリを構築するための柔軟なデータオーケストレーションフレームワークです。

DSPy（Declarative Self-improving Python）は、プロンプト設計ではなく、モジュール化された構造でLLMアプリを宣言的に構築・最適化できるフレームワークです。

Haystackは、RAGやドキュメント検索、QA、チャットシステムなどを構築できるエンドツーエンドのオープンソースLLMフレームワークです。

AkkaはJVM向けのリアクティブプラットフォーム／SDKで、アクターモデルを中心に分散処理、ストリーミング、エージェント設計などをスケーラブルに実現するツールキットです。

CrewAIは、LangChainなどに依存せず、完全に独自設計された軽量で高速な Python ベースのマルチエージェントオーケストレーションフレームワークで、AIエージェントの自律協調を実現します。

Semantic Kernelは、開発者がエージェントを構築し、最新のAIモデルをコードベースに統合できるオープンソースの開発ツールです。クリエイティブなAIアプリの自動化に向けた基盤を提供します。

AutoGenは、複数のエージェントが協調して動作するLLMアプリケーションを簡易に構築できるオープンソースフレームワークで、エージェント間の会話やタスク終了処理を支援します。

LangGraphは、LangChainエコシステムの一部として、大規模言語モデル（LLM）を活用した複雑なワークフローやマルチエージェントアプリケーションを構築するためのライブラリです。ステートフルな処理と人間介入可能な設計が特徴です。

LangChainは、大規模言語モデル（LLM）の機能を拡張し、実用的なアプリケーションの構築を容易にするフレームワークです。チャットボット、データ分析、検索エンジンなどのAIソリューションに特化したモジュールを提供しています。
（https://www.langchain.com/）