Multi-agentシステムは、複雑なAIアプリケーションの標準アーキテクチャになりつつあります。この記事では、主要なフレームワークの機能とユースケースを比較します。

1. フレームワーク概要

2. フレームワーク詳細

2.1 Shannon

位置付け: 本番環境向けMulti-agentオーケストレーションプラットフォーム

コア機能:

• Go + Rust + Python マルチ言語アーキテクチャ
• Temporalワークフローエンジン（決定論的リプレイ）
• 組み込み予算管理とコスト追跡
• WASIサンドボックス実行
• OPAポリシーエンジン

アーキテクチャ:

Orchestrator (Go)     → タスクルーティング、予算管理
Agent Core (Rust)     → サンドボックス実行
LLM Service (Python)  → モデル呼び出し、ツール実行
Temporal              → ワークフローオーケストレーション

ユースケース:

• 本番環境デプロイ
• コスト管理要件
• 決定論的デバッグ要件
• セキュリティ分離要件

例:

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/tasks \
  -d '{"query": "Analyze market data", "session_id": "quant-1"}'

2.2 AutoGen

位置付け: Microsoftのオープンソース会話型Multi-agentフレームワーク

コア機能:

• 会話ベースのAgent相互作用
• Human-in-the-loopサポート
• コード実行機能
• 柔軟なAgent定義

アーキテクチャ:

UserProxyAgent    → ユーザーを表現、コード実行可能
AssistantAgent    → LLM駆動アシスタント
GroupChat         → Multi-Agent会話管理

ユースケース:

• 研究とプロトタイピング
• コード生成タスク
• 人間-AI協働要件
• 会話型ワークフロー

例:

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding"})

user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Analyze this dataset")

2.3 CrewAI

位置付け: ロールプレイ型Multi-agent協働フレームワーク

コア機能:

• 明確なロール定義（Role, Goal, Backstory）
• タスク駆動型
• ツール統合
• シンプルで使いやすい

アーキテクチャ:

Agent    → ロールと能力を定義
Task     → 具体的なタスクを定義
Crew     → Agent協働を組織化
Tool     → Agentが利用可能なツール

ユースケース:

• 迅速なプロトタイピング
• 明確なロールを持つタスク
• コンテンツ生成
• リサーチアシスタント

例:

from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(
    role='Market Researcher',
    goal='Analyze market trends',
    backstory='You are a senior quantitative analyst'
)

task = Task(
    description='Analyze BTC trends over the past week',
    agent=researcher
)

crew = Crew(agents=[researcher], tasks=[task])
result = crew.kickoff()

2.4 LangGraph

位置付け: グラフ構造Agentワークフローフレームワーク

コア機能:

• ステートマシン + グラフ構造
• ループと分岐サポート
• LangChainエコシステム統合
• ワークフロー可視化

アーキテクチャ:

StateGraph   → 状態と遷移を定義
Node         → 処理ノード（関数またはAgent）
Edge         → 状態遷移ロジック
Checkpointer → 状態永続化

ユースケース:

• 複雑なワークフロー
• ループロジック要件
• 状態管理要件
• LangChainユーザー

例:

from langgraph.graph import StateGraph

workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("analyze", analyze_market)
workflow.add_node("decide", make_decision)
workflow.add_edge("analyze", "decide")

app = workflow.compile()
result = app.invoke({"input": "Analyze market"})

2.5 MetaGPT

位置付け: ソフトウェア開発向けMulti-agentシステム

コア機能:

• ソフトウェアチームをシミュレート
• ロール: PM、Architect、Engineer、QA
• ドキュメント駆動開発
• コード生成

アーキテクチャ:

ProductManager → 要件分析
Architect      → システム設計
Engineer       → コード実装
QA             → テストと検証

ユースケース:

• ソフトウェア開発タスク
• コード生成
• 技術ドキュメント生成

3. 比較マトリクス

4. Quant取引シナリオ適合性

4.1 シナリオ: 市場分析Multi-agent

4.2 シナリオ: リアルタイム取引執行

理由:

• Shannonは本番環境向けオーケストレーションとセキュリティサンドボックスを持つ
• AutoGen/CrewAIは実行制御に欠ける
• リアルタイム取引は低レイテンシと高信頼性を要求

4.3 シナリオ: 戦略研究プロトタイピング

理由: 研究フェーズは迅速なイテレーションが必要で、使いやすさが重要

5. アーキテクチャ選択決定木

主な要件は何ですか？
│
├─ 本番環境デプロイ
│   ├─ コスト管理が必要 → Shannon
│   ├─ 決定論的リプレイが必要 → Shannon
│   └─ セキュリティサンドボックスが必要 → Shannon
│
├─ 迅速なプロトタイピング
│   ├─ 会話型相互作用 → AutoGen
│   ├─ ロールプレイタスク → CrewAI
│   └─ 複雑なワークフロー → LangGraph
│
├─ コード生成タスク
│   ├─ 人間-AI協働が必要 → AutoGen
│   └─ 開発チームをシミュレート → MetaGPT
│
└─ Quant取引
    ├─ 研究フェーズ → AutoGen / CrewAI
    └─ ライブ取引 → Shannon

6. 統合例

6.1 Shannon + Quant戦略

from shannon import ShannonClient

client = ShannonClient(base_url="http://localhost:8080")

# 分析タスクを送信
handle = client.submit_task(
    query="Analyze BTC/USDT market state, determine if trending or ranging",
    session_id="regime-detection"
)

# 結果を待つ
result = client.wait(handle.task_id)

6.2 AutoGen + Quant研究

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

quant_analyst = AssistantAgent(
    "quant_analyst",
    system_message="You are a quantitative analyst skilled in market data analysis and strategy design",
    llm_config=llm_config
)

user = UserProxyAgent(
    "user",
    code_execution_config={"work_dir": "research"}
)

user.initiate_chat(
    quant_analyst,
    message="Design an RSI-based mean reversion strategy"
)

6.3 CrewAI + 研究チーム

from crewai import Agent, Task, Crew

analyst = Agent(
    role='Quant Analyst',
    goal='Analyze market data',
    tools=[market_data_tool]
)

developer = Agent(
    role='Strategy Developer',
    goal='Convert analysis into code',
    tools=[code_execution_tool]
)

reviewer = Agent(
    role='Risk Control Reviewer',
    goal='Check strategy risks',
    tools=[risk_analysis_tool]
)

crew = Crew(
    agents=[analyst, developer, reviewer],
    tasks=[...],
    process="sequential"
)

7. 将来のトレンド

1. 標準化: Agent通信プロトコル標準
2. 専門化: ドメイン固有の垂直フレームワーク
3. 本番環境対応: より多くのフレームワークが本番デプロイをサポート
4. 統合: Multi-frameworkな統合が一般的に
5. ローコード: ビジュアルAgentオーケストレーションツール

8. 選択推奨

コア原則: 完璧なフレームワークは存在せず、シナリオに適した選択があるだけです。研究では迅速な検証のためにシンプルなフレームワークを使用し、本番環境では信頼性の高い運用のために堅牢なフレームワークを使用します。