AIエージェント開発手法を比べてみた — フルスクラッチからLang系、Agno、Mastraまでの総まとめ

Zenn / 2026/3/27

💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureSignals & Early TrendsTools & Practical Usage

共有:

要点

AIエージェント開発について、フルスクラッチからLang系、Agno、Mastraまでの代表的なアプローチを比較し、選択肢を俯瞰できる形で整理している
各フレームワーク/方式の得意領域（実装の自由度、導入のしやすさ、拡張性など）を軸に、開発方針を立てやすくする観点でまとめている
エージェント構築の実務的観点として、必要なコンポーネントや設計の考え方を読み手が判断できるように俯瞰情報として提供している
単なるツール紹介ではなく、「どの開発手法をいつ採るべきか」という意思決定に寄せた比較になっている点が重要である

こんにちは、株式会社フェズのデータテクノロジー開発部でエンジニアをしています石原です。普段は Urumo BI という、生成AIを活用した購買データ分析ソリューションの開発に携わっています。本記事は、AIエージェント開発手法を比較検証していく連載の最終回・第7回です。第1回：フレームワークなしでAIエージェントを作ってみた第2回：LangChainを使ってAIエージェントを作ってみた第3回：LangGraphを使ってAIエージェントを作ってみた第4回：RAGを使ってAIエージェントを拡張してみた第5回：Agnoを使ってAIエージェントを作ってみた第6回：Mas...

この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。

原文を読む →