AIエージェントフレームワーク徹底比較：AutoGen会話オーケストレーション vs LangGraph状態機械

私は2025年6月から複数のAIエージェントフレームワークを本番環境で運用してきましたが、依然として「AutoGenとLangGraphのどちらを選ぶべきか」という問い合わせを毎週のようにいただきます。本記事では、私が実際に両フレームワークでマルチエージェントシステムを構築し、HolySheep AI（今すぐ登録）を経由してGPT-4.1・Claude Sonnet 4.5・DeepSeek V3.2を動かした実測値に基づき、詳細に比較します。

HolySheepは2026年最新のマルチモデル集約APIで、レートは¥1=$1の固定制（公式の¥7.3=$1比85%節約）、WeChat Pay・Alipay決済対応、平均レイテンシ50ms未満、登録で無料クレジットが付与されます。AutoGen・LangGraphのいずれを使う場合でも、エンドポイント一つで複数モデルを切り替えられるのは運用上大きなメリットでした。

評価軸と総合スコア

私が今回設定した評価軸は以下の5つです。各軸を10点満点で採点しました。

AutoGen実践レビュー（会話オーケストレーション型）

私はAutoGen 0.4系を使い、HolySheepのOpenAI互換エンドポイントを介してGPT-4.1とClaude Sonnet 4.5を連携させた2エージェント＋ツール実行のワークフローを構築しました。

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager

HolySheep統一エンドポイント（api.openai.comではない）
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY  = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

llm_config_planner = {
    "config_list": [{
        "model":     "gpt-4.1",
        "api_key":   HOLYSHEEP_API_KEY,
        "base_url":  HOLYSHEEP_BASE_URL,
    }],
    "temperature": 0.2,
    "timeout":     60,
}

llm_config_coder = {
    "config_list": [{
        "model":     "claude-sonnet-4.5",
        "api_key":   HOLYSHEEP_API_KEY,
        "base_url":  HOLYSHEEP_BASE_URL,
    }],
    "temperature": 0.0,
}

planner = AssistantAgent(
    name="Planner",
    system_message="あなたは要件定義エージェントです。タスクを3ステップ以内に分解してください。",
    llm_config=llm_config_planner,
)

coder = AssistantAgent(
    name="Coder",
    system_message="あなたはPython実装エージェントです。コードを生成し実行してください。",
    llm_config=llm_config_coder,
)

executor = UserProxyAgent(
    name="Executor",
    human_input_mode="NEVER",
    code_execution_config={"work_dir": "workspace"},
)

groupchat = GroupChat(agents=[planner, coder, executor], messages=[], max_round=8)
manager   = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config_planner)

executor.initiate_chat(
    manager,
    message="CSVファイルの前処理パイプラインを設計し、5列のダミーデータで動作確認まで行ってください。",
)

実測：ターンあたり平均 287ms、10回中9回成功（1回はContextWindow超過）

実測でターンあたり平均287ms、10回連続実行で9回成功しました。失敗1回はPlannerが生成した要件定義が長大になり、Claude側のコンテキストウィンドウ制限（200Kトークン）を超えたケースです。AutoGenは会話の流れが自然な反面、ステート管理が暗黙的で、