マルチエージェントシステムの構築には、フレームワークの選択が重要です。2026年現在、最も広く使われているのがLangChain（LangGraph）とCrewAIの2つ。本記事では両者を実際に使い比べた経験から、選定のポイントを解説します。
LangChain / LangGraphの特徴
LangChainはLLMアプリケーション開発の最大手フレームワークです。エージェント機能は拡張モジュール「LangGraph」として提供され、有向グラフでエージェントの処理フローを定義します。柔軟性が非常に高く、あらゆるパターンのエージェントを構築可能ですが、その分コード量は多くなります。
CrewAIの特徴
CrewAIは「AIエージェントのチーム」というメタファーに特化したフレームワークです。Agent（役割定義）、Task（タスク定義）、Crew（チーム編成）の3つの概念で構成され、直感的にマルチエージェントシステムを構築できます。学習コストが低く、プロトタイプを最も早く作れます。
比較ポイント
学習コスト：CrewAIが圧倒的に低い。基本概念を理解すれば30分でマルチエージェントが動きます。LangGraphはグラフ理論の概念が必要で、初学者には敷居が高い。
柔軟性：LangGraphが圧倒的に高い。条件分岐、ループ、並列処理、サブグラフなど、あらゆるフローパターンに対応。CrewAIは直列・並列の基本パターンに限られます。
エコシステム：LangChainが圧倒的。LangSmith（モニタリング）、LangServe（API化）との統合が強み。CrewAIはスタンドアロンで、外部ツールとの連携は自前で実装する必要があります。
どちらを選ぶべきか
プロトタイプや概念検証にはCrewAI、本番運用を見据えたシステムにはLangGraphがおすすめです。両方を試した上で判断するのがベストですが、チームにPython上級者がいない場合はCrewAIから始めるのが安全です。
