An Empirical Study of Agent Developer Practices in AI Agent Frameworks
An Empirical Study of Agent Developer Practices in AI Agent Frameworks [59.9] 大規模言語モデル(LLM)の台頭はエージェントへの関心の高まりを引き起こし、エージェントフレームワークの急速な成長につながった。 エージェントフレームワークが広く使われているにもかかわらず、それらの実践的応用とエージェント開発プロセスにどのように影響するかは未解明のままである。 開発者の80%以上が、特定の開発要件に最も適合するフレームワークを特定するのに苦労していると報告している。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 01 Dec 2025 17:52:15 GMT)
エージェントフレームワークのサーベイ。
「Specifically, we find that (i) Langchain and CrewAI lower the technical threshold for beginners. (ii) AutoGen and LangChain excel at rapid prototyping. (iii) In terms of functional encapsulation, AutoGen and LangChain are leading in task decomposition and multi-agent collaboration. (iv) Performance optimization is a common shortcoming across all frameworks. (v) Despite their mature ecosystems, AutoGen and LangChain face the highest maintenance complexity.」とのこと。