AI Agentフレームワークを使うべきなのか？

こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD

[soybeancucumber]

LangChainは更新するとすぐ動かなくなるのは本当にひどかったがマシになってきただろうか（もはや触る気にもならない）

[unmarshal]

いろいろと試行錯誤したい時に抽象化が足枷になると思う反面、自前で作るとどんどんフレームワーク作成に向かってるなぁ、というジレンマ

[nekoruri]

構造化プログラミングと抽象化フレームワークの新しい螺旋という感じはある

[misshiki]

“こういった状況を踏まえると、「もはや自前で実装してAgentの動作を安定化させるために色々な実験を高速に回せるようにしたほうが良いのでは？」とも思えてきます。”

[sonots]

フレームワークが足枷になる問題、AI Agentフレームワークでもあるよと

[mkusaka]

AI Agentフレームワークの利点5点と課題3点を整理。1万tokenでのContext Rot例も紹介

[hirorinya]

学び

[taguch1]

新しい毛刈り(新しくもない)

[twainy]

最適解がどんどん変わるから、変に抽象化するよりも、将来のどこかで捨てる前提でゴリゴリ自前実装したほうが良い気がしている

[pico-banana-app]

フレームワーク、便利だけどガチでやると結局邪魔になるんだよな。あるあるすぎてワロタｗ