AI エージェント フレームワーク 2025: 開発者の迷いを断つ4つの選択肢

巨大な「脳」をさらに鍛えるべきか、それとも優れた「道具」を渡すべきでしょうか。AIエージェントの開発環境が急激に複雑化する中、多くのエンジニアがツール選びの壁に直面しています。最新の研究によれば、エージェント構築の成否はモデル選びではなく、「アーキテクチャの選択」にかかっていることが明らかになりました。

AI エージェント フレームワーク 2025：適応の2大潮流

研究チームは、エージェントの最適化手法を「エージェント適応」と「ツール適応」の2つの軸で分類しました。エージェント適応はモデル自体のパラメータを更新する手法であり、ツール適応は基盤モデル（LLM）はそのままに、検索エンジンやメモリなどの周辺環境を最適化するアプローチです。

• A1/A2（エージェント適応）：DeepSeek-R1のように、強化学習を用いてモデルの推論能力そのものを高めます。高度な専門性を持たせることができますが、学習には大量の計算資源が必要です。
• T1/T2（ツール適応）：s3システムのように、小型の検索用モデルを鍛えて既存の強力なLLMに接続します。汎用性を維持しつつ、コストを抑えられるのが特徴です。

データ効率と汎用性のトレードオフ

企業が直面する最大の課題はコストと精度のバランスです。Search-R1（A2戦略）が17万個のデータセットを必要としたのに対し、ツール適応型のs3はわずか2,400個のデータで同等の性能を達成しました。これは、データ効率において約70倍の差があることを意味します。

また、モデル自体を特定タスクに最適化しすぎると「破滅的忘却」が起き、他の汎用的な能力が低下するリスクもあります。対照的に、ツール適応型は「ホットスワップ（部品の入れ替え）」が可能で、将来のモデルアップデートにも柔軟に対応できるメリットがあります。