AG2（旧AutoGen）とは？特徴や機能、MastraやLangChainとの違い、できること、料金や使い方、活用事例を徹底解説

しかし、LLMのAPIを使用する必要があるので、APIには別途料金が発生します。

関連記事：「生成AI（ジェネレーティブAI）のAPI、注目の17選をプラットフォーム別に紹介！メリット・各ツールの特徴を徹底解説！」

Mastra・LangChainとの違い

AG2は、Pythonベースで開発されたマルチエージェント協調に特化したオープンソースフレームワークです。非同期メッセージングを活用し、複数のAIエージェントが連携・対話しながら、段階的に複雑なタスクを解決する仕組みを提供します。LLMの活用に加え、コード実行やツール利用、人間とのインタラクションを柔軟に組み込めるのが特長です。

一方、LangChainはPythonで構築された汎用的なLLMアプリケーション開発フレームワークで、検索や外部データ連携に強みを持ちます。MastraはTypeScriptベースで、Web開発に適した構造と直感的なワークフロー設計を特徴としています。

以下に、AG2と他の代表的なフレームワークとの違いをまとめます。

AG2の使い方

AG2の使い方について4つのステップに分けて説明します。

ステップ1：環境のセットアップ

• Pythonのバージョン確認： AG2の利用にはPython 3.9以上、3.14未満が必要です。Pythonのバージョンはターミナルで以下のコマンドを実行することで確認できます。

  python -V

• 仮想環境の使用（推奨）： プロジェクトごとの依存関係を分離するため、venvなどの仮想環境を使用することが推奨されます。
• AG2のインストール： 以下のコマンドでOpenAI向けのAG2をインストール可能です。
  pip install ag2[openai]
  他のモデルを使う場合は、以下のように使用したいプロバイダ名を[]内に書き込みコマンドを実行します。
  pip install ag2[gemini]
pip install ag2[anthropic,cohere,mistral]
  macOSで「no matches found:」と出る場合はクオートで囲んで実行してみましょう。
  pip install "ag2[openai]"

ステップ2：APIの設定

まず、エージェントを作成するためのフォルダを作りましょう。フォルダの中に.envファイルを作成し、以下のようにOpenAIのAPIを設定します。の部分にご自身で用意したAPIを入力しましょう。

API_KEY=

ステップ3：エージェントを作成

先ほどのフォルダ内にエージェントの設定をするファイルを用意しましょう。今回はファイル名をfirst_agent.pyと設定します。

作成したファイルに以下のコードを入力することで、GPT-4o-miniを使って「企業の脱炭素戦略」について議論するAIエージェントを作成できます。

import os
from dotenv import load_dotenv
import autogen

load_dotenv()

llm_config = {
    "config_list": [
        {"model": "gpt-4o-mini", "api_key": os.environ["API_KEY"]}
    ],
}

# ファシリテーター（中立的進行役）
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="facilitator",
    llm_config=llm_config,
    code_execution_config={"use_docker": False},
    human_input_mode="TERMINATE",
    system_message=(
        "あなたは企業内の独立したファシリテーターです。"
        "全員が公平に発言できるように配慮し、必要に応じて問いかけや話題の整理を行ってください。"
        "自分の意見は述べず、あくまで対話を促進する役割に徹してください。"
    ),
)

# 役職者たち
president = autogen.AssistantAgent(
    name="president",
    llm_config=llm_config,
    system_message=(
        "あなたは大企業の社長です。会社の長期的なビジョンと脱炭素の方向性について語ってください。"
        "経営判断の視点から、どのような投資や制度改革が必要かを検討してください。"
    ),
)

cso = autogen.AssistantAgent(
    name="cso",
    llm_config=llm_config,
    system_message=(
        "あなたはChief Sustainability Officer（CSO）です。"
        "環境問題・カーボンニュートラルの専門家として、脱炭素に関する技術的・制度的な提案をしてください。"
    ),
)

cmo = autogen.AssistantAgent(
    name="cmo",
    llm_config=llm_config,
    system_message=(
        "あなたはCMO（マーケティング責任者）です。"
        "消費者や市場の声を踏まえて、企業のブランド価値と環境対応のバランスについて発言してください。"
        "サステナビリティをどう伝えれば支持を得られるかを提案してください。"
    ),
)

# グループチャット構成
group_chat = autogen.GroupChat(
    agents=[user_proxy, president, cso, cmo],
    messages=[],
    max_round=4,
)

manager = autogen.GroupChatManager(
    groupchat=group_chat,
    llm_config=llm_config,
)

# 議題開始
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message=(
        "本日は『企業の脱炭素戦略』について議論します。"
        "環境規制の強化や社会的責任への意識が高まる中で、企業がどのようにしてサステナブルな成長を実現できるかを話し合ってください。"
        "互いの立場や役割を尊重しつつ、前向きな提案を積み上げていく形で議論を進めましょう。"
    ),
)

ステップ4：エージェントの実行

先ほど設定したファイル名を元に、以下のコマンドを実行します。

python first_agent.py

実行が成功している場合は以下のようにエージェントによる議論が出力されます。

facilitator (to chat_manager):

本日は『企業の脱炭素戦略』について議論します。環境規制の強化や社会的責任への意識が高まる中で、企業がどのようにしてサステナブルな成長を実現できるかを話し合ってください。互いの立場や役割を尊重しつつ、前向きな提案を積み上げていく形で議論を進めまし ょう。

--------------------------------------------------------------------------------

Next speaker: president

president (to chat_manager):

脱炭素戦略は、企業の長期的な成功に不可欠な要素であり、持続可能な成長を実現するための道筋となるものです。私たちのビジョンは 、2050年までにカーボンニュートラルを達成し、環境と共生する企業としてのモデルを確立することです。この目標は単なる規制への対 応ではなく、顧客、従業員、投資家からの信頼を得るための重要な戦略です。
～以下略～

これで、AG2を使ったマルチターン会話型エージェントが動作させることができました。今回は使用していないコンポーネントなどもたくさんあるので、試行錯誤しながらオリジナルのエージェントを構築してみましょう。

AG2の活用例

以下では、AG2を用いた具体的なAIエージェントの活用例を紹介します。

旅行プランナー

AG2では、顧客と協力して旅程を作成する「スワーム型旅行プランナー」を構築できます。

エージェントは飲食店や観光地の情報を含むGraphRAGデータベースを活用し、Google Maps APIで各アクティビティ間の距離や移動時間を自動計算します。さらに、最終的に構造化された形式で旅程を出力し、旅行の計画をスムーズにサポートしてくれます。

カスタマーサポート（EC対応）

注文の追跡や返品対応を自動化する柔軟なカスタマーサポートエージェントの構築もできます。

ログインの有無に応じて処理を分岐し、未ログインでも追跡番号から注文状況をエージェントが確認し、ログイン後は注文履歴の照会や返品処理も対応可能です。各機能は独立したエージェントで構成され、分散型のスワームによって連携し、シームレスなユーザー体験を実現します。

株式分析アシスタント

指定した銘柄に関するニュースや株価の変動情報を収集・解析し、投資判断を支援するエージェントを構築できます。

Yahoo Financeから最新ニュースを取得し、過去1年分の株価推移を可視化した上で、最終的に「買い・売り・保留」の判断を含むレポートを自動生成します。

ここまでで紹介した活用例は、AG2がgithubにソースコードを公開しているものから抜粋したものになります。実際に使用してみたい方や、他の活用例も知りたい方はAG2のgithubをご参照ください。

AG2についてよくある質問まとめ

まとめ

AG2は、複数のAIエージェントが連携してタスクを処理するフレームワークです。

ConversableAgentを中心に、Human-in-the-loop、GroupChat、ツール統合など多彩な構成が可能で、実用的なAIアプリケーションの構築が大幅に加速されます。無料で利用でき、柔軟性の高い設計が特長となっています。

比較的簡単に利用することができるので、エージェントを使ってみたいという方は一度挑戦してみてはいかがでしょうか。

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