agentscope AIツール

概要

AgentScopeは、AlibabaのDAMO Academyが開発・公開しているオープンソースのAIエージェント開発フレームワークです。「見える・わかる・信頼できるエージェントを作る」をコンセプトに掲げており、単純なチャットボットだけでなく、複数のAIが役割分担して協力する「マルチエージェント(複数のAIが連携するシステム)」を、最短5分で構築できる設計になっています。2025年8月にv1.0、2026年5月にv2.0がリリースされ、現在もアクティブに開発が続いています。

このフレームワークが注目を集めている最大の理由は、「プロトタイプから本番運用まで同じコードで動く」という一貫性です。開発中は動作ログをリアルタイムで可視化し、デプロイ時はDockerやKubernetes(クラウドでアプリを安定稼働させる仕組み)、サーバーレス(サーバー管理不要のクラウド実行)にワンコマンドで切り替えられます。AIの思考過程・ツール呼び出し・エラーまで全てが透明に見えるため、「何かおかしい」と感じた時に原因をすぐ特定できるのも大きな強みです。

主な機能

• ReActエージェント(考えてから動くAI)の組み込み対応

「考える→ツールを使う→結果を見る→また考える」というサイクルを繰り返すReAct方式を採用。厳格なプロンプトで縛るのではなく、AIモデル自身の推論能力とツール活用能力を最大限に引き出す設計になっています。

• MCP・A2Aプロトコル対応

MCP(モデルコンテキストプロトコル：AIが外部ツールやDBを使うための共通規格)とA2A(エージェント同士が連携するための規格)の両方に対応。異なるフレームワークで作ったAIとも連携できます。

• サンドボックス(隔離された安全な実行環境)でのツール実行

AIがコードやシェルコマンドを実行する際は、ローカル・Docker・E2B・OpenSandbox・Daytonaなど複数のバックエンドで隔離された環境を選択可能。本番環境を汚さずに安全にツールを動かせます。

• 短期・長期メモリ管理

会話履歴(短期)だけでなく、過去のやり取りをまたいだユーザーの好みや実行履歴も保持できる長期メモリを内蔵。ReMe(記憶を検索・改善するライブラリ)とも連携し、セッションをまたいでAIが「前回の続き」から作業できます。

• AgentScope Studio(可視化ダッシュボード)

エージェントの動作・メッセージ・ツール呼び出し・エラーをリアルタイムでブラウザ上に表示するビジュアルツール。OpenTelemetry(システム監視の業界標準)に準拠しており、LangfuseやArize-Phoenixなど既存の監視ツールともつなげられます。

• マルチエージェント連携(ウェブ調査・ブラウザ操作・ディープリサーチなど)

複数のAIが役割分担するシステムを、メッセージの明示的な受け渡しで構成。ブラウザ操作エージェント・ディープリサーチエージェント・ウェアウルフゲーム(役割交代型ゲーム)など、すぐ使えるサンプルも豊富に用意されています。

• リアルタイム音声対応・モデルのファインチューニング(追加学習)連携

音声エージェント機能により、AIが音声入力を理解して音声で回答することが可能。また、Trinity-RFT(強化学習ベースのモデル追加学習ライブラリ)と連携して、自分のタスクに特化したモデルをフレームワーク内でそのまま学習・改善できます。

料金プラン

AgentScope本体の利用に料金は一切かかりません。実際のAI呼び出し費用は、OpenAIやAnthropicなど使用するモデルプロバイダーの料金体系に従います。詳細は各プロバイダーの公式サイトを参照してください。

導入方法

動作要件 Python 3.11以上が必要です。

ステップ1：インストール（コマンド1行）

# pipでインストール
pip install agentscope

# または uvを使う場合
uv pip install agentscope

ステップ2：ソースから入れる場合（最新機能を使いたい人向け）

git clone -b main https://github.com/agentscope-ai/agentscope.git
cd agentscope
uv pip install -e .

ステップ3：最初のエージェントを動かす

from agentscope.agent import Agent
from agentscope.tool import Toolkit, Bash, Read, Write
from agentscope.model import DashScopeChatModel
from agentscope.message import UserMsg
import os, asyncio

async def main():
    agent = Agent(
        name="Friday",
        system_prompt="You're a helpful assistant.",
        model=DashScopeChatModel(
            api_key=os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"],
            model="qwen3.6-plus",
        ),
        toolkit=Toolkit(tools=[Bash(), Read(), Write()]),
    )
    async for evt in agent.reply_stream(UserMsg("User", "こんにちは！")):
        print(evt)

asyncio.run(main())

OpenAI・Anthropic・Alibaba DashScopeなどのAPIキーを環境変数に設定すれば、上記のコードをそのまま実行できます。

こんな人におすすめ

• 「AIに複数の作業を連携してやらせたい」個人開発者

Webリサーチ→まとめ→ファイル保存、のように複数ステップをAIに丸投げしたい人に最適。ブラウザ操作・ファイル読み書き・検索などのサンプルがすぐ使えます。

• プロトタイプをそのまま本番に持っていきたい人

開発環境でテストしたコードをDockerやKubernetesでそのままデプロイできるため、「動くのに本番で壊れた」という経験を減らせます。

• AIの動きを「見える化」して管理したい人

AgentScope Studioで思考・ツール呼び出し・エラーをリアルタイムで確認できるので、ブラックボックスなAIに不安を感じている人にも向いています。

• DingTalk・Feishu・WeChat・Discord・Telegramと連携したい人

QwenPaw(パーソナルAIアシスタント)を通じて主要チャットツールと連携可能。個人用AIアシスタントをビジネスチャットに組み込みたい人にも使えます。

よくある質問

Q. 使用料はかかりますか？ A. AgentScope本体は完全無料・オープンソース（Apache License 2.0）で、商用利用も可能です。OpenAIやAnthropic等のAIモデルを使う場合は、各サービスのAPI利用料が別途かかります。

Q. どのAIモデル(LLM)に対応していますか？ A. OpenAI・Anthropic・Alibaba DashScope（Qwenシリーズ）・Gemini・DeepSeek・Ollamaなど主要モデルに対応しています。OpenAI互換APIを使うモデルであれば、ほぼそのまま利用できます。

Q. プログラミング未経験でも使えますか？ A. Pythonの基礎的な読み書きができれば導入できます。インストールはコマンド1行で完了し、サンプルコードも豊富です。ただし、エージェントの動作をカスタマイズするにはPythonの知識が必要になります。ノーコードで試したい場合はDojoZero（コーディング不要でAIエージェントを作れるアプリ）も公式エコシステムから利用できます。

Q. LangChainやCrewAIとどう違いますか？ A. AgentScopeはマルチエージェントシステムと本番デプロイに特化しており、AIの動作が全て可視化される透明性が特徴です。またモデルのファインチューニング（追加学習）機能をフレームワーク内に内包している点は、他のフレームワークにはほぼない独自機能です。