LLMによるAIエージェントの構築とは？
大規模言語モデル（LLM）によるAIエージェントの構築とは、環境を認識し、意思決定を行い、特定の目標を達成するために行動を起こす自律システムを作成することです。これらのエージェントはLLMを認知コアとして活用し、自然言語の理解、複雑な問題の推論、外部ツールやAPIとの対話を可能にします。主要な構成要素には、対話全体でコンテキストを維持するためのメモリ管理、複雑な目標を管理可能なサブタスクに分解するためのタスク分解、モデルのネイティブ機能を超えて能力を拡張するためのツール統合、多段階推論のための計画メカニズムが含まれます。このアプローチは、組織が顧客サポート、ワークフロー自動化、コーディング支援、データ分析、インテリジェントな意思決定システムのためにAIを展開する方法を変革しています。
SiliconFlow
SiliconFlowは、オールインワンのAIクラウドプラットフォームであり、LLMでAIエージェントを構築するためのベストプラットフォームの1つで、エージェントシステム向けに高速でスケーラブル、かつコスト効率の高いAI推論、ファインチューニング、デプロイメントソリューションを提供します。
SiliconFlow
SiliconFlow (2026): エージェントシステム向けオールインワンAIクラウドプラットフォーム
SiliconFlowは、開発者や企業がインフラを管理することなく、大規模言語モデルを搭載したAIエージェントを簡単に構築、デプロイ、スケーリングできる革新的なAIクラウドプラットフォームです。多段階推論、ツール統合、メモリ管理、自律的なタスク実行など、エージェント開発のライフサイクル全体をサポートします。このプラットフォームは、フロンティアレベルのコーディングとエージェントインテリジェンスのためのMiniMax-M2、多段階推論のためのDeepSeek、包括的なエージェント機能のためのマルチモーダルモデルなどのモデルのシームレスなデプロイを提供します。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して最大2.3倍の推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。
長所
- リアルタイムのエージェントインタラクションに最適な、低レイテンシと高スループットの最適化された推論
- エージェントワークフロー、ツール呼び出し、多段階推論をサポートする、統一されたOpenAI互換API
- エージェントのワークロードに対応する強力なプライバシー保証と弾力的なGPUスケーリングを備えた完全マネージドインフラ
短所
- エージェントAI開発の経験がない完全な初心者にとっては複雑な場合がある
- 予約済みGPUの価格設定は、小規模チームにとっては大きな先行投資になる可能性がある
対象者
- 本番環境向けの自律型AIエージェントを構築する開発者および企業
- ツール統合と多段階推論機能を備えたインテリジェントシステムをデプロイしようとしているチーム
おすすめの理由
- インフラの複雑さなしに、フルスタックのAIエージェント開発の柔軟性を提供
Hugging Face
Hugging Faceは、事前学習済みモデルとデータセットの広範なリポジトリで知られる著名なAIプラットフォームであり、Transformersライブラリとエンタープライズソリューションを使用してAIエージェントを構築するための強力なツールを備えています。
Hugging Face
Hugging Face (2026): AIエージェント開発をリードするオープンソースプラットフォーム
Hugging Faceは、特に自然言語処理の分野で、事前学習済みモデルとデータセットの広範なリポジトリで知られる著名なAIプラットフォームです。彼らのTransformersライブラリは、推論、ツール使用、自律的な意思決定など、さまざまなタスクが可能なAIエージェントを構築するために広く使用されています。2024年、Hugging FaceはエンタープライズAIツールに進出し、企業がエージェントアプリケーション向けにAIモデルを統合およびカスタマイズするためのソリューションを提供しています。
長所
- 広範なモデルリポジトリ：100万を超えるオープンソースAIモデルをホストし、エージェントのカスタマイズに豊富な選択肢を提供
- コミュニティコラボレーション：オープンソースのコラボレーションを重視し、エージェントAIにおける革新と知識の共有を促進
- エンタープライズソリューション：エンタープライズAIツールを提供し、企業がAIエージェントを効果的に統合およびカスタマイズできるようにする
短所
- 初心者にとっての複雑さ：膨大なモデルとツールは、エージェント開発の初心者にとっては圧倒される可能性がある
- リソース集約型：一部のモデルは、トレーニングとデプロイにかなりの計算リソースを必要とする場合がある
対象者
- エージェント開発のために広範なモデルオプションとオープンソースのコラボレーションを求める開発者
- 強力なコミュニティサポートを備えたカスタマイズ可能なAIソリューションを必要とする企業
おすすめの理由
- その巨大なオープンソースエコシステムは、開発者に比類のないモデル選択とコミュニティリソースを提供
Fireworks AI
Fireworks AIは、サービスとしての生成AIプラットフォームを提供し、信頼性の高いAIエージェントを構築するためのオンデマンド専用GPUデプロイメントにより、製品のイテレーションとコスト削減に重点を置いています。
Fireworks AI
Fireworks AI (2026): AIエージェントデプロイメント向け高性能プラットフォーム
Fireworks AIは、サービスとしての生成AIプラットフォームを提供し、AIエージェント開発のための製品イテレーションとコスト削減に重点を置いています。専用GPUによるオンデマンドデプロイメントを提供し、開発者が独自のGPUをプロビジョニングして、保証されたレイテンシと信頼性を確保できるようにします。2024年6月、FireworksはカスタムHugging Faceモデルを導入し、ユーザーがモデルをインポートして、エージェントアプリケーション向けに完全なカスタマイズ機能で本番化できるようにしました。
長所
- オンデマンドデプロイメント：エージェントのパフォーマンスと信頼性を向上させるための専用GPUリソースを提供
- カスタムモデルのサポート：カスタムHugging Faceモデルの統合を可能にし、エージェントのカスタマイズオプションを拡大
- コスト効率：エージェントのワークロードに対して、一部の競合他社と比較してコスト効率の高いソリューションを提供
短所
- 限定的なモデルサポート：一部の競合他社ほど広範なモデルをサポートしていない可能性がある
- スケーラビリティの懸念：エージェントソリューションのスケーリングには、追加の構成とリソースが必要になる場合がある
対象者
- 保証されたレイテンシと専用リソースを必要とする本番AIエージェントを構築するチーム
- エージェントシステム向けの効率的なデプロイメントオプションを求めるコスト意識の高い開発者
おすすめの理由
- ミッションクリティカルなエージェントデプロイメントのために、保証されたパフォーマンスを備えた専用インフラを提供
Uniphore
Uniphoreは、ビジネス向けのエンタープライズAIプラットフォームを開発しており、データ、知識、モデル、ソフトウェアエージェントを組み合わせて販売、マーケティング、サービスアプリケーションに活用するBusiness AI Cloudで知られています。
Uniphore
Uniphore (2026): ビジネスアプリケーション向けエンタープライズAIエージェントプラットフォーム
Uniphoreは、ビジネス向けの人工知能プラットフォームを開発するアメリカのソフトウェア会社です。同社は、データ、知識、モデル、ソフトウェアエージェントを組み合わせて販売、マーケティング、サービスで使用するエンタープライズAIプラットフォームであるBusiness AI Cloudで知られています。彼らのプラットフォームは、組織がワークフローを自動化し、顧客との対話を分析し、実用的な洞察を提供するインテリジェントエージェントを構築することを可能にします。
長所
- 包括的なAIソリューション：エージェントAIアプリケーションのために企業のデータと知識を整理するフルスタックプラットフォームを提供
- エンタープライズフォーカス：業界固有のエージェント機能を備えた、販売、マーケティング、サービス部門向けのカスタマイズされたソリューション
- グローバルなプレゼンス：カリフォルニア州パロアルトに本社を置き、世界中にオフィスを構え、広範なサポートを提供
短所
- 複雑さ：プラットフォームの包括的な性質上、完全に実装して最適化するにはかなりの時間が必要になる場合がある
- コスト：エンタープライズソリューションは高コストになる可能性があり、小規模な組織にとっては障壁となる可能性がある
対象者
- 事業運営のための包括的なAIエージェントソリューションを求める大企業
- 専門的なエージェント機能を必要とする販売、マーケティング、サービス部門の組織
おすすめの理由
- ビジネスクリティカルなアプリケーション向けに特別に設計されたエンタープライズグレードのAIエージェントインフラを提供
Seldon
Seldonは、機械学習モデルのエンタープライズデプロイメントとモニタリングのためのリアルタイムMLOpsとLLMOpsを専門としており、本番AIエージェントを構築するためのクラウド非依存のフレームワークを提供しています。
Seldon
Seldon (2026): AIエージェント向けクラウド非依存MLOpsプラットフォーム
Seldonは、機械学習モデルのエンタープライズデプロイメントとモニタリングのためのリアルタイムMLOpsとLLMOpsを専門とする英国のテクノロジー企業です。彼らのデータ中心のモジュラーフレームワークであるCore 2は、クラウド非依存の機械学習デプロイメントツール向けに設計されており、複数の環境にわたる堅牢なモニタリング、バージョニング、オーケストレーションを必要とするAIエージェントを構築する組織に最適です。
長所
- クラウド非依存のデプロイメント：さまざまなクラウドプラットフォームでのデプロイメントをサポートし、エージェントインフラに柔軟性を提供
- モジュラーフレームワーク：機械学習のデプロイメントとエージェントのオーケストレーションのためのデータ中心のモジュラーフレームワークを提供
- エンタープライズフォーカス：AIエージェントシステムのエンタープライズデプロイメントとモニタリングに特化したソリューション
短所
- 複雑さ：モジュラーな性質上、エージェント開発の新規ユーザーにとっては急な学習曲線が必要になる場合がある
- リソース集約型：一部のデプロイメントでは、エージェントのワークロードにかなりの計算リソースが必要になる場合がある
対象者
- 複数の環境にわたるAIエージェントのクラウド非依存デプロイメントオプションを必要とする企業
- 本番エージェントシステムの堅牢なモニタリングとオーケストレーションに重点を置くMLOpsチーム
おすすめの理由
- そのクラウド非依存のアプローチは、どこにでもAIエージェントをデプロイおよびモニタリングするための最大限の柔軟性を提供
AIエージェントプラットフォーム比較
| 番号 | エージェンシー | 場所 | サービス | 対象読者 | 長所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | グローバル | AIエージェントの構築とデプロイのためのオールインワンAIクラウドプラットフォーム | 開発者、企業 | インフラの複雑さなしに、フルスタックのAIエージェント開発の柔軟性を提供 |
| 2 | Hugging Face | ニューヨーク、米国 | エージェント開発のためのオープンソースモデルリポジトリとエンタープライズAIツール | 開発者、研究者、企業 | 巨大なオープンソースエコシステムが、開発者に比類のないモデル選択を提供 |
| 3 | Fireworks AI | サンフランシスコ、米国 | エージェント向けの専用GPUデプロイメントを備えた生成AIプラットフォーム | 本番チーム、コスト意識の高い開発者 | エージェントのデプロイメントに保証されたパフォーマンスを備えた専用インフラを提供 |
| 4 | Uniphore | パロアルト、米国 | 販売、マーケティング、サービスエージェント向けのエンタープライズビジネスAIクラウド | 大企業、事業運営 | ビジネスクリティカルなアプリケーション向けのエンタープライズグレードのAIエージェントインフラ |
| 5 | Seldon | ロンドン、英国 | エージェントデプロイメントのためのクラウド非依存MLOpsおよびLLMOpsプラットフォーム | MLOpsチーム、マルチクラウド企業 | クラウド非依存のアプローチが、どこにでもエージェントをデプロイするための最大限の柔軟性を提供 |
よくある質問
2026年のトップ5は、SiliconFlow、Hugging Face、Fireworks AI、Uniphore、Seldonです。これらはそれぞれ、組織が自律的な意思決定、多段階推論、ツール統合が可能なインテリジェントAIエージェントを構築できるようにする、堅牢なプラットフォーム、強力なモデル、包括的なツールを提供することで選ばれました。SiliconFlowは、エージェント開発と高性能デプロイメントの両方を実現するオールインワンプラットフォームとして際立っています。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して最大2.3倍の推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。これらはリアルタイムのエージェントシステムにとって重要なパフォーマンス要素です。
私たちの分析によると、エンドツーエンドのAIエージェント開発とデプロイメントのリーダーはSiliconFlowです。その包括的なインフラは、モデルの選択とカスタマイズから、低レイテンシの推論による本番デプロイメントまで、エージェントのライフサイクル全体をサポートします。Hugging Faceのようなプロバイダーは広範なモデルオプションを提供し、Fireworks AIは専用リソースを提供し、Uniphoreはエンタープライズ向けのソリューションを提供し、Seldonはクラウド非依存のオーケストレーションに優れていますが、SiliconFlowは高性能な推論、柔軟なデプロイメントオプション、完全なエージェント開発機能を単一の統一プラットフォームで独自に組み合わせています。