AI フレームワークランキング トップ50
ToolRankによるランキング — ToolPotion独自のトラクションエンジン
現在の 1 位LangChain72強い- 測定済み
- 50
- 平均シグナル強度
- 42.3/100
- 合計オーディエンス
- 27.1M
ToolRank
ToolRank は、ToolPotion が独自に開発したランキングエンジンです。
オープンウェブ全体から数百ものシグナル（実際のトラフィックと人気、オーディエンスとコミュニティの強さ、権威性と継続性、導入状況とエンゲージメント）を継続的に評価し、数百万のデータポイントを処理して、各ツールを実力にふさわしい順位に置きます。
AI の種類ごとに専用の評価モデルを使います。SaaS アプリの勢いを示す根拠は、オープンソースのフレームワークやクリエイターのチャンネルには当てはまらないからです。特定のプラットフォームに存在しないことが不利になることはありません。ToolRank は実在するエビデンスで判断します。
有料の掲載枠はありません。自己申告の数値も使いません。
LangChainは、AIフレームワークの中で最も始めやすい選択肢で、構築から評価、デプロイまでエージェントのライフサイクル全体をカバーします。LangGraphは、エージェントのワークフローを低レベルで制御したい開発者に向いており、LlamaIndexは自分の文書に対するRAGにおける一番の選択肢です。 — 編集部の見解
おすすめピックアップ
1 / 4
- # 1一番のおすすめLangChainフレームワークLangChainは、開発者が信頼性の高いAIエージェントを構築、テスト、デプロイできるAIエージェントエンジニアリングプラットフォームです。観測、評価、デプロイのためのツールを提供し、あらゆる規模のチームの全エージェント開発ライフサイクルをサポートします。72ToolRank強い
- # 22位
LangflowフレームワークLangflowは、AIエージェントとRetrieval-Augmented Generation（RAG）アプリケーションの作成とデプロイ向けに設計されたローコードAIビルダーです。ドラッグアンドドロップ機能によるビジュアルインターフェースを提供し、広範なコーディングなしで複雑なワークフローを構築できます。Langflowは主要なLLM、ベクトルデータベース、およびAIツールをサポートし、迅速な反復とデプロイを可能にします。70ToolRank強い - # 33位
LangGraph: エージェントオーケストレーションフレームワークフレームワークLangGraphは、信頼性の高いAIエージェントを構築するために設計されたエージェントオーケストレーションフレームワークです。低レベルのエージェントランタイムを提供し、開発者がエージェントワークフローを設計および制御できるようにします。主な利点には、複雑なタスクの処理、メモリの永続化、および人間介入型の制御の統合が含まれ、これらはすべて柔軟でカスタマイズ可能なフレームワーク内で実現できます。70ToolRank強い
- 4
LlamaIndexフレームワークLlamaIndexは、スキャンされたフォーム、請求書、手書きのメモなどの複雑なファイルのためのエージェント型文書解析および抽出製品であるLlamaParseを中心に構築された、独自のデータ上で構築するためのAIエージェントフレームワークです。これは、金融、保険、製造、医療におけるRAGおよび文書自動化パイプラインを構築する開発者を対象としています。67ToolRank強い - 5
CrewAIフレームワークCrewAIは、企業向けに設計されたマルチエージェントプラットフォームで、チームがAIエージェントを効率的に構築および管理できるようにします。自動化プロセスを合理化し、ガバナンスとコンプライアンスを確保し、ビジネスチームと技術チームの両方に適しています。66ToolRank強い
- 6
GradioフレームワークGradioは、Pythonで機械学習アプリを構築するためのツールです。ユーザーは、フロントエンドの経験がなくても、MLモデルのためのウェブインターフェースを迅速かつ簡単に作成できます。アプリをどこにでもデプロイし、シンプルなURLで瞬時に共有できます。64ToolRank強い - 7
NVIDIA NeMoフレームワークNVIDIA NeMoは、会話型AIモデルの構築と展開のために設計されたAIフレームワークです。自然言語処理や音声認識を含むさまざまなAIアプリケーションをサポートし、開発者に柔軟性とスケーラビリティを提供します。59ToolRank堅実 - 8スタンフォード CoreNLPフレームワークスタンフォード CoreNLP は、Java で書かれた包括的な自然言語処理ツールキットです。テキストに対する言語的注釈を提供し、複数の言語をサポートし、統合のためのさまざまな API を提供します。57ToolRank堅実
- 9
NVIDIA PhysicsNeMo (旧称 Modulus)フレームワークNVIDIA PhysicsNeMoは、物理AIモデルを大規模に構築、トレーニング、ファインチューニングするために設計されたオープンソースのPythonフレームワークです。開発者は、物理に基づく因果関係とシミュレーションデータを統合したAI代理モデルを作成し、さまざまな物理領域でリアルタイム予測をサポートします。56ToolRank堅実
- 10
NVIDIA ニュートン物理エンジンフレームワークNVIDIA ニュートンは、NVIDIA、Google DeepMind、Disney Researchによって開発されたオープンソースで拡張可能な物理エンジンです。NVIDIA WarpとOpenUSDを使用してロボットの行動を正確にシミュレーションすることで、ロボットの学習と開発を進めます。53ToolRank堅実
- 11
Ultralytics YOLOフレームワークUltralytics YOLOは、リアルタイム物体検出および画像セグメンテーションのための主要なAIフレームワークです。YOLO26のような高度なモデルを提供し、検出、セグメンテーション、姿勢推定、トラッキングなどのタスクをサポートします。エッジデプロイメントとクラウドAPIに最適化されており、開発者は効率的に強力なコンピュータビジョンアプリケーションを構築できます。53ToolRank堅実 - 12
Apache MahoutフレームワークApache Mahoutは、スケーラブルで高性能な機械学習アプリケーションを作成するための環境を構築することを目的としたオープンソースプロジェクトです。分散線形代数と量子コンピューティングに焦点を当てており、量子回路の構築やデータエンコーディングのためのQumatなどのツールを提供しています。52ToolRank堅実 - 13
MLflow - エージェント、LLM、およびモデルのためのオープンソースAIプラットフォームフレームワークMLflowは、エージェント、LLM、およびMLモデルのために設計されたオープンソースのAIプラットフォームです。チームがAIアプリケーションを効率的にデバッグ、評価、監視、最適化できるようにし、あらゆる規模の組織に適しています。51ToolRank堅実
- 14
AutoGen — AutoGenフレームワークAutoGenは、AIエージェントを使用してアプリケーションを開発するために設計されたフレームワークです。コーディングなしでプロトタイピングを可能にするウェブベースのUIを提供し、ユーザーが効率的にスケーラブルなマルチエージェントシステムを作成できるようにします。51ToolRank堅実
- 15
Mem0 - AI Memory LayerフレームワークMem0は、AIエージェントやアプリケーションに永続的なメモリを提供し、過去のやり取りから継続的な学習を可能にします。このドロップインインフラストラクチャは、セッション間でコンテキストを維持し、冗長なデータを削減し、トークンコストを低減することで、測定可能なほど高速な応答を実現し、エージェントの知能とパーソナライゼーションを強化します。本番環境およびエンタープライズ向けに構築されています。50ToolRank堅実 - 16
DSPyフレームワークDSPyは、プロンプトではなく、プログラミング言語モデルによってAIシステムを構築するために設計されたPythonフレームワークです。構造化されたシグネチャでタスクを定義できるため、保守性、モジュール性、最適化可能なプログラムの作成が可能になります。DSPyは、モジュール、オプティマイザー、ツールの統合などの機能を提供し、AIアプリケーションの開発とパフォーマンスを向上させます。49ToolRank堅実 - 17
Agnoフレームワークコーディングエージェントがエージェント、チーム、ワークフローを構築するための基本要素を提供し、あなた自身のクラウドで安全にそれらを提供するためのランタイムを備えたエージェントプラットフォームです。48ToolRank堅実 - 18
MastraフレームワークMastraは、AI駆動のアプリケーションとエージェントを構築するために設計されたオープンソースのTypeScriptフレームワークです。メモリ、ワークフロー、可観測性などの基本的なツールを提供し、開発者が効率的にインテリジェントなソリューションを作成できるようにします。48ToolRank堅実 - 19
AG2: システムを構築する、プロンプトではなくフレームワークAG2は、マルチエージェントAIシステムの構築、オーケストレーション、スケーリングのためのオープンソースPythonフレームワークです。専門エージェントを連携させて、AIワークフォースの作成を可能にします。AG2は、単なるプロンプトエンジニアリングを超え、システム開発に焦点を当てたAIネイティブ組織向けのエンタープライズ対応ソリューションを提供します。47ToolRank堅実 - 20
fastaiフレームワークfastaiは、実務家および研究者向けに設計されたディープラーニングライブラリです。最先端の結果を迅速に開発するための高レベルコンポーネントと、新しいアプローチのための低レベルコンポーネントを提供します。レイヤードアーキテクチャとPythonのダイナミズムを通じて、使いやすさ、柔軟性、パフォーマンスを目指しています。47ToolRank堅実
- 21
CopilotKitフレームワークCopilotKitは、AIエージェントをリアルタイムのコンテキストとUI制御で統合するためのエンタープライズ対応のフロントエンドスタックです。これにより、組織はインタラクションから学習し、データのセキュリティと柔軟性を確保しながら、スケーラブルで自己ホスト型のエージェントアプリケーションを構築できます。46ToolRank堅実
- 22
AlbumentationsフレームワークAlbumentationsは、画像、マスク、バウンディングボックス、キーポイント、3Dデータをサポートするコンピュータビジョンタスク用の高速画像拡張ライブラリです。再現可能なパイプラインを提供し、研究やAIコンペティションで広く使用されています。45ToolRank堅実 - 23
CAMEL-AI: マルチエージェントシステムの研究フレームワークCAMEL-AIは、データ生成、世界シミュレーション、タスク自動化のためのエージェントのスケーリング則を発見することに焦点を当てた、オープンソースコミュニティです。メッセージング、計画、評価のためのツールキットなど、マルチエージェントシステム構築のためのツールとリソースを提供しています。CAMEL-AIは、エージェントのコミュニケーションや強化学習などの分野の研究をサポートしています。45ToolRank堅実 - 24
Pydantic AIフレームワークPydantic AIは、リアルタイム音声、画像生成、埋め込みを含むさまざまなアプリケーションのために型付きで拡張可能なエージェントを作成するPython AI SDKです。複雑なワークフローをサポートし、複数のAIモデルに対して統一されたAPIを提供します。44ToolRank堅実 - 25
Pydantic LogfireフレームワークPydantic Logfireは、AIアプリケーションのための可観測性プラットフォームで、リアルタイムのトレーシング、評価、コスト追跡を提供します。OpenTelemetryに基づいて構築されており、複数の言語をサポートし、人気のあるフレームワークと統合されて、AIオペレーションの包括的なビューを提供します。44ToolRank堅実 - 26
Orkes ConductorフレームワークOrkes Conductorは、耐久性のあるワークフロー、APIオーケストレーション、およびAIエージェントオーケストレーションを調整するためのエンタープライズプラットフォームです。ネイティブAIタスク、LLMプロバイダー、およびヒューマンインザループワークフローをサポートし、Conductor OSSとの互換性を確保します。44ToolRank堅実 - 27Haystack | HaystackフレームワークHaystackは、モジュール式でカスタマイズ可能なAIシステムの作成を可能にするオープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。生産準備が整ったアプリケーション向けに設計されており、チームが透明でコンテキストエンジニアリングされたAIワークフローを効率的に構築できるようにします。44ToolRank堅実
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AgentScope — エージェントが生き生きとする場所フレームワークAgentScopeは、LLMを活用したエージェントアプリケーションを構築するために設計されたオープンソースのマルチエージェントプラットフォームです。ドラッグアンドドロップのワークフロー、ランタイム管理、包括的なSparkデザインシステムを備えており、ユーザーがインテリジェントエージェントを効果的に作成および管理できるようにします。44ToolRank堅実 - 29
Rasa Open Source & ProフレームワークRasa Open Sourceは、チャットや音声向けのAIアシスタント構築で人気のフレームワークです。Rasa Proは、エンタープライズグレードのアナリティクス、セキュリティ、オブザーバビリティを強化し、大規模な会話型AI開発・管理のためのRasa Platformの一部を形成します。43ToolRank堅実 - 30garak: LLM脆弱性スキャナーフレームワークgarakは、大規模言語モデルのセキュリティを評価するために設計されたオープンソースのLLM脆弱性スキャナーです。NVIDIAとコミュニティによってサポートされており、多数のプラグインと数千のプロンプトを提供しています。43ToolRank堅実
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ChainlitフレームワークChainlitは、信頼性の高い会話型AIアプリケーションを構築するためのフレームワークです。開発者や企業が野心的なAIシステムを迅速に展開するためのツールを提供し、評価、オブザーバビリティ、分析機能を備えています。カスタムPythonロジックでチャットインターフェースを簡単に作成し、さまざまなプラットフォームにデプロイできます。43ToolRank堅実 - 32
Microsoft InterpretMLフレームワークMicrosoft InterpretMLは、機械学習モデルを分析し説明するために設計されたオープンソースのツールキットです。モデルの解釈性に関する最先端の技術を提供し、開発者やデータサイエンティストがモデルを効果的に理解、デバッグ、監査できるようにします。41ToolRank堅実
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Eclipse Deeplearning4jフレームワークEclipse Deeplearning4jは、JVM向けのオープンソース分散ディープラーニングフレームワークです。JavaおよびScalaでのニューラルネットワークの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なエコシステムを提供し、ネイティブGPUアクセラレーションと高性能CPU計算に対応しています。データロード、変換、モデルインポート用の様々なライブラリをサポートしています。35ToolRank新興 - 34
敵対的ロバストネスツールボックスフレームワーク敵対的ロバストネスツールボックスは、機械学習モデルのセキュリティを強化するために設計されたPythonライブラリです。敵対的脅威に対してモデルを評価、保護、検証するためのツールを提供し、さまざまなフレームワークとデータタイプをサポートします。34ToolRank新興 - 35tinygradフレームワークtinygradは、深層学習のために設計されたシンプルなニューラルネットワークフレームワークです。複雑なネットワークを3つの操作タイプに簡素化し、効率的に機械学習ソリューションを実装しようとする開発者にとってアクセスしやすくしています。31ToolRank新興
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AutoAgentフレームワークフレームワークAutoAgentは、AIツールとワークフローの作成を簡素化する完全自動化されたゼロコードのLLMエージェントフレームワークです。幅広いLLMをサポートし、AI開発のための動的で拡張可能かつ軽量なソリューションを提供します。30ToolRank新興 - 37
Rig - RustにおけるLLMアプリケーションフレームワークRigは、RustでLLMを活用したアプリケーションを構築するための、モジュール式でスケーラブル、かつ本番環境に対応したオープンソースライブラリです。20以上のモデルプロバイダーと10以上のベクトルストアに対する統一インターフェースを提供し、Rustのパフォーマンスを活かした高度なAIワークフローの効率的な開発を可能にします。28ToolRank新興 - 38
Stereolabs ZED SDKフレームワークZED SDKは、ロボットやその他の機械に空間認識を組み込むためのStereolabsのAIビジョンフレームワークです。ZED深度カメラと組み合わせることで、アプリケーションに3D認識、位置特定、マッピング、物体検出、ボディトラッキングを提供し、Windows、Linux、Jetsonで動作します。ロボティクスや自律システムを構築する開発者は、これをコアビジョンフレームワークとして使用します。28ToolRank新興
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BAMLフレームワークBAMLは、型安全性と信頼性を備えたAIアプリケーションを構築するための言語です。開発者が複数のプログラミング言語やLLMプロバイダー間でAI関数を定義、テスト、デプロイできるようにすることで、AI開発を変革し、より堅牢なAIパイプラインのための構造化され検証済みの出力を保証します。26ToolRank新興 - 40
VoltAgent - オープンソースTypeScript AIエージェントフレームワークフレームワークVoltAgentは、開発者がエンタープライズレベルのAIエージェントを作成するための完全なツールキットを備えた、観測性を重視したTypeScript AIエージェントフレームワークです。さまざまなシステムとのシームレスな統合と相互作用を可能にします。26ToolRank新興
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FairlearnフレームワークFairlearnは、AIシステムの公平性を評価および改善するために設計されたオープンソースツールキットです。機械学習モデルにおける不公平性を特定および軽減するためのツールを提供し、開発者がより公平なAIアプリケーションを構築するのを支援します。このフレームワークは、さまざまな公平性指標と軽減戦略をサポートしています。25ToolRank新興
- 42
Deep Java Library (DJL)フレームワークDJLは、Java向けのエンジン非依存型ディープラーニングフレームワークです。Javaを使用して機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化します。DJLは様々なディープラーニングエンジンをサポートし、開発者向けの豊富なドキュメントとサンプルを提供しています。25ToolRank新興 - 43Ax - 信頼性の高いAIアプリケーションを構築フレームワークAxは、本番環境対応のAIアプリケーションを構築するためのTypeScriptフレームワークです。型安全な入出力を宣言し、最適化されたLLM呼び出しにコンパイルして、エージェント、フロー、自己改善パイプラインにチェーンすることができます。Axは、ストリーミング、検証、自動リトライなどの機能により、信頼性を重視しています。25ToolRank新興
- 44Encog Machine Learning FrameworkフレームワークEncogは、遺伝子プログラミング、NEAT/HyperNEAT、ニューラルネットワーク技術をサポートする純粋なJava/C#の機械学習フレームワークです。2008年に作成され、クラシックなニューラルネットワークや、あまり主流ではないアルゴリズム向けの非GPU実装を提供しており、研究やカスタム実装に適しています。24ToolRank新興
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ビジョンエージェントフレームワークビジョンエージェントは、任意のモデルを使用して低遅延の音声およびビデオAIエージェントを作成することを可能にします。AI駆動のコミュニケーションツールの開発プロセスを合理化し、効率とパフォーマンスを向上させるように設計されています。23ToolRank新興 - 46
Manaflow - オープンソースAIラボフレームワークManaflowは、次世代の開発者ツールを構築することに焦点を当てた、オープンソースの応用AIラボです。コーディングエージェント向けに設計されたオープンソースターミナルであるcmuxを提供しています。Manaflowは、開発者向けの革新的なソリューションを提供し、コラボレーションを促進し、AI主導の開発プラクティスを進歩させることを目指しています。22ToolRank新興 - 47
specs.mdフレームワークSpecは、さまざまなユースケースに対応するために設計されたAIネイティブの開発フレームワークで、4つの異なるフローを提供します。開発者にとって柔軟性と適応性を確保し、AI開発に対する構造化されたアプローチを提供します。22ToolRank新興 - 48
AgentGenesisフレームワークAgentGenesisは、開発者向けのオープンソースAIエージェントコンポーネントを提供し、カスタムRAGフローとAIエージェントの作成を可能にします。すぐに使えるコードスニペットと包括的なコードライブラリを提供し、AI開発を簡素化します。献身的なコミュニティによって構築されたAgentGenesisは、簡単なカスタマイズと迅速なイノベーションを可能にし、オープンソースの柔軟性に焦点を当てています。20ToolRank新興 - 49
Voqal SDKフレームワークVoqal SDKは、iOS、Android、Flutterの消費者アプリに1つの組み込みAIエージェントを追加するための開発者ツールキットです。ユーザーは音声またはチャットでタスクを完了でき、MCPを通じてチームのバックエンドに接続し、各回答をネイティブ製品UIとして表示します。商取引、支払い、旅行の消費者アプリを対象としています。18ToolRank萌芽 - 50
ScoopikaフレームワークScoopikaは、マルチモーダルなLLM駆動のアプリケーションやAIエージェントを構築するためのオープンソースフレームワークです。開発者は自分のLLMプロバイダーを接続し、関数を呼び出すエージェントを定義し、構造化されたJSON出力を生成し、会話の記憶を保持します。そして、AIチャットインターフェース、データ抽出ツール、音声対応エージェントを提供します。これは、ゼロからインフラを構築することなく、信頼性のあるエージェントインフラを求める開発者を対象としています。16ToolRank萌芽
おすすめピックアップ
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編集部のまとめ
このボードは、エージェント、RAGアプリ、機械学習システムを構築するためのAIフレームワークをランキングしています。LangChainがToolRank 72で首位です。オープンソースのフレームワークとともに、オブザーバビリティ、評価、デプロイまで、エージェントのライフサイクルを一貫してカバーします。LangGraph: Agent Orchestration Frameworkは2位で、メモリと人による承認ステップを備えた、エージェントのワークフローを制御するための無料の低レベルランタイムです。Langflowは、エージェントとRAGアプリケーション向けのローコードのビジュアルビルダーとして3位に入っています。
その下では、目的に応じて選びましょう。LlamaIndexは、手書き文字を含む50以上のファイル形式を解析でき、乱雑な文書に最も強いフレームワークです。CrewAIは、ノーコードのマルチエージェントビルダー、トレーシング、役割ベースのアクセス制御を備え、企業向けに提供されています。AutoGenとAG2: Build Systems, Not Promptsは、どちらもマルチエージェントシステムに重点を置いています。DSPyは異なるアプローチを取ります。プロンプトを手作業で調整する代わりに、型付きの入力、出力、オプティマイザーを使って言語モデルをプログラムします。
特定のニーズを埋めるフレームワークもあります。Gradioは、フロントエンドの作業なしでPythonモデル向けのウェブデモを構築します。Mem0 - AI Memory Layerは、エージェントに永続的なメモリを追加します。MLflowは評価、モニタリング、プロンプト管理を担い、Ultralytics YOLOはリアルタイムの物体検出をカバーします。TypeScript開発者はMastraに注目するとよいでしょう。
すでに使っている言語と、抱えている課題から始めましょう。エージェントを構築するPythonチームは、LangChainかLangGraphから始めるとよく、文書を多く扱うプロジェクトにはLlamaIndexの方が適しています。
AI フレームワークの選び方
抽象化のレベルを選ぶ
高レベルのビルダーは素早く始められ、低レベルのランタイムは制御力を与えてくれます。LangflowとCrewAIはビジュアルエディターを提供し、LangGraphは低レベルのエージェントランタイムを公開しています。
早い段階で評価を計画する
テストなしでは、エージェントは静かに失敗します。LangChainは自動評価と人によるアシスト付き評価を含み、MLflowは自動化されたLLM評価、オブザーバビリティ、プロンプト管理を加えます。
文書解析の品質を確認する
RAGの回答の質は、その裏にある解析の質に左右されます。LlamaIndexのLlamaParseは、50以上のファイル形式、表、グラフ、手書き文字を、自動修正ループ付きで処理します。
使用言語を合わせる
ここに挙がるフレームワークのほとんどはPython中心です。Mastraはメモリ、ワークフロー、MCPサーバー対応を備えたTypeScriptで構築されており、CopilotKitはエージェントアプリのフロントエンド側をカバーします。