ゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025

【Microsoft製5万スター】複数AIが自動で協力する！AutoGenがマジで革新的

Posted at 2025-12-22

この記事はゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025 の 11 日目の記事です。

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TL;DR

Microsoftが開発した5万スター超えのAIエージェントフレームワーク - マルチエージェント機能が標準搭載で、複雑なAI連携が簡単に実装できる
複数AIエージェントの協調動作をシンプルなコードで実現 - 会社の会議のように、複数の専門AIが役割分担して問題を解決
AutoGen Studioでコーディング不要のGUI開発が可能 - ドラッグ&ドロップでエージェントを構築できて、初心者でも始められる

このリポジトリについて

microsoft/autogen は、複数のAIエージェントが協調して動作するアプリケーションを簡単に構築できるフレームワークです。

マルチエージェントAIアプリを簡単に構築できるフレームワークで、複数のAIエージェントが協調して動作するアプリケーションを簡単に構築できます。コーディング不要のGUIツール AutoGen Studio も提供。

項目	内容
リポジトリ	microsoft/autogen
スター数	⭐ 52,405
言語	Python
ライセンス	Creative Commons Attribution 4.0 International
作成日	2023-08-18

なぜ今注目されているのか

複数のAIエージェントを連携させるコードは複雑で、実装に何週間もかかるのが従来の課題でした。

AutoGenなら数行のコードで複数AIエージェントの協調動作を実現できます。

技術が進化して「AIが複数いたらもっと効率的じゃん」という発想が現実的になってきたからこそ、こういったフレームワークが注目を集めているんです。

スター推移

AutoGen は 2023年9月下旬にかけて、急激に注目を集めました。リリース直後から爆発的に成長し、その後も安定して人気を集め続けています。全期間で平均して、1日あたり約800スターを獲得している、まさに爆発的な成長を見せたプロジェクトです。

これだけ多くの開発者に支持されているのは、それだけこのフレームワークが画期的で、多くのニーズに応えている証拠です。

主な機能・特徴

1. Microsoftが開発したマルチエージェントAIフレームワーク

これは、AI開発の分野で、Microsoftという巨大企業が本気で取り組んでいる証拠です。信頼性が高いというのが最大のメリット。

エンタープライズでの活用を視野に入れるなら、Microsoftのサポート体制は非常に心強いですね。

2. AutoGen Studioでコーディング不要のGUI開発が可能

プログラミングの知識がなくても、GUI操作でAIエージェントを構築できます。

Team Builder: エージェント、AIモデル、ツール、終了条件をドラッグ&ドロップで組み合わせ
ビジュアルキャンバス: 構築したエージェントの関係を視覚的に確認
Playground: 構築したチームの動作テストと、トークン使用量やターン数の確認

このおかげで、AI開発のハードルがぐっと下がるんです。

3. MCPサーバー対応で外部ツール連携が簡単

Playwright MCP など外部のツールやサービスとの連携が非常に簡単になります。

既存の業務システムにAI機能を組み込みたい時に、この機能が重宝します。 ブラウザ操作やファイル操作などの「手足」を AI エージェントに持たせることができます。

4. Python/.NET両対応のクロスプラットフォーム設計

Pythonだけでなく、.NETにも対応しているから、さまざまな開発環境で利用できます。

開発者にとって大きなメリットです。Python の利用者も多いし、.NET エコシステムの企業でも採用しやすいということですね。

技術スタック

Python/.NETベースのLLMエージェントフレームワーク

分類	技術
主要技術	Python、.NET
フレームワーク/ライブラリ	OpenAI API、Azure OpenAI、Playwright MCP
インフラ	gRPC、分散ランタイム
対応AIモデル	GPT-4o、GPT-4.1、Azure OpenAI

ユースケース

実例1: スタートアップのAIエンジニア（Bさん）

背景: 顧客対応を自動化するAIチャットボットを開発中

課題: 問い合わせ内容によって複数の専門AIを呼び分ける仕組みが複雑で、実装に時間がかかっていた

解決策: AutoGenのマルチエージェント機能で専門家AIチームを構築

商品紹介、技術サポート、販売促進の3つの専門エージェントを定義
メインエージェントから効率的に呼び分けるシステムを構築

結果:

開発期間を2週間から3日に短縮（5倍高速化）
顧客満足度も向上
大きな達成感を得られた

実例2: 企業のIT担当者（Cさん）

背景: 社内の定型業務を自動化したいが、プログラミングが苦手

課題: コーディングスキルが限られているがAI活用したい

解決策: AutoGen Studioのノーコード機能で業務自動化エージェントを構築

GUIでエージェントを設定
日報作成の自動化を実現

結果:

プログラミングなしで業務自動化に成功
月20時間の工数削減
AI活用の可能性を実感し、自信がついた

実例3: AI研究者（大学院生Dさん）

背景: マルチエージェントシステムを研究したい

課題: 毎回ゼロからエージェント間通信を実装するのが面倒

解決策: AutoGenのCore APIを使って柔軟にエージェント構成を変更

結果:

実験サイクルが5倍に向上
論文のデータ収集が加速

競合との比較

LangChain との違い

観点	AutoGen	LangChain
マルチエージェント専門性	専門的なマルチエージェント機能	汎用的なLLMフレームワーク
学習曲線	中程度	やや急
エコシステム成熟度	成長中	成熟

AutoGenを選ぶべき場合: 複数AIの協調動作が主目的の場合

CrewAI との違い

観点	AutoGen	CrewAI
開発元	Microsoft（大企業）	スタートアップ
コミュニティサイズ	5万スター	2万スター程度
設計	機能豊富だがやや複雑	シンプル

AutoGenのアドバンテージ:

Microsoftのサポート
AutoGen Studioの存在

AutoGenを選ぶべき場合: 本番環境での信頼性が重要な場合

実践的な活用例

1. カスタマーサポートの自動振り分けボット

問い合わせ内容
  ↓ 自動判定
技術サポート / 請求関連 / 一般問い合わせ
  ↓ 専門エージェントが自動対応
回答生成

結果: 対応時間が30分から5分に短縮

2. コードレビューと修正提案の自動化

セキュリティ、パフォーマンス、コードスタイルの観点から複数の専門AIが自動でレビュー

→ レビュー待ち時間が1日から10分に短縮。人的レビューは最終確認のみ

3. 市場調査レポートの自動生成

自然言語の指示で複雑な調査を実行：

リサーチエージェント: Web検索
分析エージェント: データ整理
ライターエージェント: Markdownレポート生成

→ 3日かかっていた調査が2時間で完了

始め方

インストール

AutoGen には Python 3.10 以上が必要です。

pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"

AutoGen Studio（ノーコードGUI）を使う場合：

pip install -U "autogenstudio"

# GUIを起動
autogenstudio ui --port 8080

最小限の例

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main() -> None:
    model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4")
    agent = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)
    print(await agent.run(task="Say 'Hello World!'"))

asyncio.run(main())

詳細は公式ドキュメントを参照してください。

まとめ

AutoGen は以下の点で革新的です：

Microsoftが開発した信頼性の高いフレームワーク - エンタープライズでも安心
マルチエージェントAIを簡単に構築できる - 複雑な連携がシンプルなコードで実現
AutoGen Studioでノーコード開発も可能 - 誰でも始められる低いハードル

LLMを活用した業務効率化や、AIアシスタント開発に興味があるなら、ぜひ AutoGen を試してみてください！

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