AIエージェントフレームワーク比較

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools import tool
from typing import TypedDict, Annotated
import operator

# OpenRouter経由でClaude使用
llm = ChatOpenAI(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
)

# ツール定義
@tool
def calculate(expression: str) -> str:
    """数式を計算します"""
    return str(eval(expression))

@tool
def search(query: str) -> str:
    """Web検索を実行します"""
    return f"{query}の検索結果..."

tools = [calculate, search]

# 状態定義
class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, operator.add]
    next_action: str

# グラフ構築
def create_react_graph():
    graph = StateGraph(AgentState)

    # ノード追加
    graph.add_node("reason", reason_node)
    graph.add_node("act", act_node)
    graph.add_node("observe", observe_node)

    # エッジ追加
    graph.add_edge("reason", "act")
    graph.add_edge("act", "observe")
    graph.add_conditional_edges(
        "observe",
        should_continue,
        {"continue": "reason", "end": END}
    )

    graph.set_entry_point("reason")
    return graph.compile()

# 実行
agent = create_react_graph()
result = agent.invoke({"messages": ["100 * 25を計算して"]})

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_openai import ChatOpenAI

# OpenRouter経由でLLM設定
llm = ChatOpenAI(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
)

# エージェント定義
researcher = Agent(
    role="リサーチャー",
    goal="最新のAIトレンドを調査する",
    backstory="あなたは経験豊富なテクノロジーリサーチャーです",
    llm=llm,
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role="ライター",
    goal="調査結果を魅力的な記事にまとめる",
    backstory="あなたはテックライターで、複雑な内容をわかりやすく伝えます",
    llm=llm,
    verbose=True
)

editor = Agent(
    role="編集者",
    goal="記事の品質を最終チェックする",
    backstory="あなたは編集長で、高い品質基準を持っています",
    llm=llm,
    verbose=True
)

# タスク定義
research_task = Task(
    description="2026年のAIエージェントトレンドを調査してください",
    agent=researcher,
    expected_output="主要トレンド5つのリスト"
)

writing_task = Task(
    description="調査結果を元にブログ記事を書いてください",
    agent=writer,
    expected_output="1000文字程度のブログ記事"
)

editing_task = Task(
    description="記事を校正し、改善点を指摘してください",
    agent=editor,
    expected_output="最終版の記事"
)

# クルー作成と実行
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer, editor],
    tasks=[research_task, writing_task, editing_task],
    process=Process.sequential,  # 順次実行
    verbose=True
)

result = crew.kickoff()
print(result)

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
import os

# OpenRouter設定
config_list = [{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
    "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
    "api_key": os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
}]

# アシスタントエージェント
coder = AssistantAgent(
    name="Coder",
    system_message="あなたはPythonの専門家です。コードを書いて問題を解決します。",
    llm_config={"config_list": config_list}
)

reviewer = AssistantAgent(
    name="Reviewer",
    system_message="あなたはコードレビューの専門家です。コードの品質を確認します。",
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# ユーザープロキシ（コード実行可能）
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="User",
    human_input_mode="NEVER",
    code_execution_config={"work_dir": "workspace"},
    max_consecutive_auto_reply=10
)

# グループチャット設定
group_chat = GroupChat(
    agents=[user_proxy, coder, reviewer],
    messages=[],
    max_round=10
)

manager = GroupChatManager(
    groupchat=group_chat,
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# 会話開始
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="フィボナッチ数列を計算する効率的な関数を書いてください"
)