3行でいうと

  • 公式SDKは、ストリーミング・再試行・エラー処理を最初から持つ。Claudeは7言語、OpenAIは6言語。
  • 間に入る部品は役割が違う。LangChainはエージェント、LlamaIndexはデータ検索、Vercel AI SDKはTypeScriptの画面側。
  • Anthropicは2024年12月の記事で「まずAPIを直接使う」ことを勧めた。ただし記事に「その後状況が変わった」との注記がある。

この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。この記事は公式の文書を読んでまとめたものです。公式の文書と数字は2026年10月22日に読み直しました。ソフトの版は、毎日のように変わります。

先に結論

前提:言葉の整理

公式SDKが持っているもの

Claude Agent SDKには認証の注意があります。公式文書によると、事前の承認なく、第三者がclaude.aiのログインや利用上限を自分の製品として提供することは認められていません。APIキーでの認証を使う、と書かれています。

間に入る部品が持っているもの

部品 中心の役割(公式文書の説明) 言語 ライセンス
LangChain create_agentでモデル・道具・指示・ミドルウェアからエージェントを作る。モデルの差をそろえる共通の窓口。LangGraph(処理の流れを細かく組む低い層)の上に作られている Python(JavaScript版は別にLangChain.js) MIT
LlamaIndex データの取り込み、索引(ベクトルストア)、質問応答、エージェント、ワークフロー Python MIT
Vercel AI SDK 文章や構造化データの生成、ツール呼び出し、チャット画面用の部品。提供元は文書の一覧で23社 TypeScript Apache License 2.0

ライセンスは、LlamaIndexとVercel AI SDKはGitHubのLICENSEファイルの冒頭で、LangChainはGitHubのページの表示で確かめました。ライセンスの解釈は条文を読むべき話で、個別の判断は専門家に相談してください。

LangChainの文書には、LangGraphの機能(途中で止めて再開できる実行、人の確認、状態の保存)が使えると書かれています。LlamaIndexには、難しい文書(スキャンしたPDFなど)向けのLlamaParseがありますが、利用には別のサービスのAPIキーが必要と書かれていました。Vercel AI SDKはGitHubのREADMEで、Node.js 22以上が必要とされています。

版の数字と、公式文書の短い例

2026年10月22日に、PyPI(Pythonの部品の配布所)の各プロジェクトのページと、npm(JavaScriptの配布所)のレジストリの「最新」の印で確認した版です。10月8日の確認から、llama-index(同じ0.14.25)以外は版が上がっていました。aiのnpmの値は、レジストリの「最新」の印と最新版の記載で7.0.148でした。

部品 最新の版 配布所
langchain / langgraph 1.4.6 / 1.2.16 PyPI
llama-index 0.14.25 PyPI
openai-agents 0.24.0 PyPI
ai(Vercel AI SDK) 7.0.148 npm

OpenAI Agents SDKの文書にある、最も短い例です。公式文書の例です。この記事では、実行していません。

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

「OpenAI互換」で済ませる手の限界

AnthropicはOpenAIのSDKからClaudeを呼べる互換の層を用意しています。公式文書の注意は次のとおりです。

見立てです。「黙って無視される」点が要注意です。動いているように見えても、割引や保証が効いていない可能性があります。会社を切り替える共通の窓口を使うときは、各社固有の機能がどこまで通るかを、先に確認したほうが安全です。Vercel AI SDKの文書にも、機能はモデルごとに違い、表は網羅的でないと書かれています。

Anthropicの記事は何と言っているか

Anthropicの「Building effective agents」(2024年12月19日公開)は、うまくいっている実装は複雑なフレームワークより単純で組み合わせやすい型で作られていることが多い、と述べます。フレームワークは始めやすい反面、中のプロンプトと応答を見えにくくしてデバッグを難しくするので、まずAPIを直接使い、使うなら中のコードを理解すること、という内容です。

ただし、記事の冒頭に「ここで述べた道具の状況は2024年12月以降に変わった」との注記があり、最近の考え方としてAnthropicのManaged Agentsの資料を案内しています。考え方は参考になりますが、具体的な道具の状況は古い、と読むのが安全です。また一社の見解で、LangChainなど他の側の見解ではありません。

選び方の目安

見立てです。公式資料から、僕らは次のように整理しました。

やりたいこと 最初の候補
1社のAIに質問する、要約する 公式SDKだけ
1社のAIで道具を呼ぶ仕事を作る 公式SDK+その会社のエージェント向けSDK
自社の文書を検索して答える LlamaIndex、または検索部分だけ自作
複数社のモデルを切り替える Vercel AI SDK(TypeScript)かLangChain
画面で返事を少しずつ表示する Vercel AI SDK

迷ったときは、まず公式SDKで一番小さく作り、手書きが増えて困った所だけ部品を足し、足した部品が隠している動きを1回は中身まで読む、という順がよいと僕らは考えます。

よくあるつまずき

気をつけること

出典

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