「AIエージェント、どれを選べばいいのか正直わからない…」——そんな声が急増中です。
OpenAIのAgentKitが登場し、AI開発は“設計から運用まで”を一気通貫で進める時代に突入しました。一方、Difyやn8nといった人気ツールも存在感を強めており、「どれが最適か」を判断するのはますます難しくなっています。

本記事では、AgentKitの特徴・強み・開発思想を徹底解説しつつ、Dify・n8nとの違いを実務視点で比較。どんな企業にどのツールが向いているのか、明確な判断材料を提供します！

OpenAIのAgentKitとは何か？

AIエージェント開発の“常識”が変わる──そう言っても過言ではないインパクトを持って登場したのが、OpenAIのAgentKitです。2025年10月、DevDayで発表されたこの新しいツールセットは、「企画」「構築」「埋め込み」「評価」まで、AIエージェント開発の全工程を一つにまとめた“統合開発基盤”。まさに“エージェント界のオールインワン”と呼べる存在です。

DevDay2025で登場！AgentKitの誕生背景

AgentKitは、OpenAIがこれまで培ってきたAgentsSDKやChatGPTエコシステムの進化形とも言える存在。
従来、AIエージェントの開発には次のようなステップが必要でした

• モデル選定（例：GPT-4やGPT-5）
• プロンプト設計とチューニング
• 外部サービスとの連携
• UIの実装
• ユーザーテストと評価
  

これらをバラバラなツールや手作業で統合する必要があったのです。しかしAgentKitは、この課題を根本から覆します。

構成要素：4つの主要モジュールで一気通貫

AgentKitには、エージェント開発を加速させる以下の4大モジュールが搭載されています：

既存ツールとの違い：SDKとの連携性とUIの完成度

AgentKitは単体でも動作しますが、AgentsSDK（Python／TypeScript）と連携することで、コードによる高度なカスタマイズも可能です。ビジュアルとコードの“二刀流開発”ができるため、エンジニアとビジネス職の協業開発にも最適。

さらに、UIの完成度も非常に高く、ChatKitによって「AIが考えている様子」や「マルチステップ推論の流れ」まで表示できるため、エンドユーザー体験の可視化も容易に実現できます。

まとめ：AgentKitは“AIエージェント開発の統合司令塔”

AgentKitは単なるツール群ではありません。
「開発→連携→UI構築→評価→改善」までを一気通貫で支える“司令塔”のような存在であり、特にエンタープライズ利用において極めて強力な武器となります。

次のセクションでは、AgentKitの各機能をより具体的に掘り下げながら、「どんな強みがあるのか」を徹底的に解説していきます！

AgentKit vs Dify vs n8n機能比較

AIエージェントという言葉ですぐに思いつくツールは、Difyやn8nなどが思い浮かぶと思います。

このセクションでは、AgentKit、Dify、n8nの3つを機能領域・ユースケース・拡張性の観点から並列比較し、それぞれの選びどころ・使い分けを明確にします。

主要機能比較表

使いどころマトリクス：どんな企業にどれが向いているか

機能選定時の注意点

• AgentKitはOpenAIモデル前提のため、他社LLMとの比較運用には不向き
  
• DifyはRAGに強いが、評価・ガバナンス面で機能が限定
  
• n8nはAIに特化していないが、エコシステムの広さと拡張性が抜群
  

つまり、ツールの選定は「AIを主軸にするか、補助的に使うか」で大きく変わります。
次のセクションでは、AgentkitやDify、n8nのそれぞれの特徴を詳細に解説していきます。

AgentKitの主な特徴と強み

OpenAIのAgentKitの真価は、“ただ作れる”だけではありません。
設計・連携・UI・評価・最適化・スケール――エージェント開発に必要なすべての工程を、まるで“ビルドパイプライン”のように一貫して支えるその構造こそが、他ツールと一線を画す最大の強みです。

視覚的に構築できる「AgentBuilder」

AgentKitの中核を担うのが、ノードベースのAgentBuilder。
まるでパワーポイントでフローチャートを作るかのように、ノーコードでAIワークフローを設計できます。主な機能は以下の通り：

• ドラッグ＆ドロップでマルチステップ構築
• 条件分岐やトリガー定義も可能
• 「Jailbreak検知」「分類エージェント」などのノードも選択式で利用可能
• バージョン管理／プレビュー実行／エラー追跡で反復開発も容易
  

複雑なロジックを**“誰でも読める形で構築できる”**この仕組みは、従来のコード中心の設計フローを大きく変える力を持っています。

チャットUIを即埋め込み！「ChatKit」

AIエージェントが完成しても、ユーザーに届けるUIがボトルネックになる――そんな課題を解消するのがChatKitです。

• チャット形式のUIを自動生成
• デザインのカスタマイズ／ブランドカラー反映も容易
• 「AIの思考過程」を見せるトレース表示機能あり
• Webサイトや社内ツールに数行コードで埋め込み可能
  

特に、社内ヘルプボットや顧客サポートチャットなどに使いたい企業にとっては、この手軽さと洗練されたUIは大きなアドバンテージです。

自動評価と最適化ができる「Evals」

AIの品質は、作って終わりではありません。
「使ってからの評価・改善」が非常に重要です。AgentKitはこの領域も見事にカバーしています。

主な評価機能（Evals）：

• テスト用データセット作成
• 自動グレーディング（AIによる評価）
• 人間による評価とAI評価を組み合わせたトレース検証
• プロンプトの自動最適化（RFT:ReinforcementFine-Tuning）
  

これにより、実運用環境に即したエージェントの継続改善が可能に。まるでA/Bテストのように、プロンプトやフローを改善し続けることで、ユーザー体験の質を飛躍的に高められます。

ガバナンスとセキュリティ機能も充実

特にエンタープライズ領域で求められるのが、アクセス制御やデータの安全性。AgentKitでは「ConnectorRegistry」で以下を管理できます：

• 外部ツールとの接続先（GoogleDrive,Dropbox等）の集中管理
• 接続権限や組織ポリシーの適用
• OpenAIAPI利用の統制やガードレール設定
  

また、Guardrailsライブラリ（OSS）を用いれば、PIIのマスキングや危険な出力のブロックも可能。AIの自由度と安全性を両立できます。

コード開発にもフル対応（SDK）

AgentKitは“ノーコード寄り”と見られがちですが、実はPython／TypeScriptSDKによるカスタム開発にも完全対応しています。

• SDK経由でAgentBuilderと同等の構築が可能
• 独自の関数ツールやデータ処理ロジックの実装
• CLIツールやGitHubActionsと連携したCI/CDパイプラインも構築可能
  

つまり、ローコード／ハードコーディングの両方を許容する柔軟性が、プロトタイプから本番運用への“つなぎ目”を極限まで滑らかにしているのです。

AgentKitは“高速・高品質・安全”の三拍子揃った新基準

AgentKitは、「作る・試す・改善する」が一つのUIに統合された唯一無二の開発体験を提供します。
次章では、類似ツールとして注目されるDifyの特徴と活用領域を詳しく見ていきましょう。

Difyの特徴と活用領域

オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームとして注目を集めているのがDifyです。AgentKitとは異なり、特定のモデルに縛られない柔軟性を武器に、RAG構成や業務支援ボットの高速構築に適した設計が魅力です。

特に、エンジニアだけでなく、非エンジニア職がノーコードでAIアプリを試作・展開できる点は、多くの企業にとって大きなアドバンテージとなっています。

RAGアプリケーション開発に強み

Dify最大の特徴は、Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）構成の支援に特化していること。これにより、PDFや社内ドキュメントを取り込み、Chat形式での問い合わせ対応を行うようなナレッジ検索系AIを簡単に構築できます。

• ドラッグ＆ドロップでプロンプトフローを設計
• ベクトルストアと接続し、コンテキスト検索を実現
• Q&Aアプリ、FAQボット、社内ヘルプデスクに応用可能
  

テンプレート機能も豊富で、最小限の設計工数でプロトタイプから運用まで移行可能です。

LLMの切り替えが柔軟設計

Difyは、OpenAIのモデルに依存せず、さまざまなLLMと連携できる柔軟なプラットフォームです。

• 対応モデル：OpenAI（GPT-4/5系）、Anthropic（Claude）、Mistral、Ollama（ローカルLLM）など
• LLMの切り替えや比較評価が容易
• API経由で商用・OSS問わず幅広いモデル群と接続可能
  

この特性により、ベンダーロックインを避けたい企業や、複数モデルの性能検証を同時に行いたい開発チームには非常に適しています。

シンプルながら実用的なUX

Difyは、見た目のシンプルさ以上に実務的な機能設計が充実しています。

• 複数のアプリを一元管理できるダッシュボード
• APIキーやWebhookなどの外部連携設定が直感的に行える
• Slack連携、Webhook、DB連携なども対応済み
• セルフホストも可能で、プライバシー重視の利用もOK
  

また、GitHub上での開発も活発で、ユーザー主導のアップデートや改善が定期的に行われている点も、オープンソースコミュニティならではの強みです。

Difyの弱点：評価・最適化とUI構築は要工夫

ただし、AgentKitと比較すると、チャットUI生成機能や自動評価・最適化の仕組みは限定的です。

• ChatKitのような高機能UIビルダーはなく、外部フレームワークと組み合わせる必要あり
• 自動プロンプト最適化やRFT（強化学習）機能は標準で備えていない
• ConnectorRegistryのような組織単位での統制機能も非搭載
  

そのため、UIやセキュリティに高い要求がある企業利用では、開発リソースを追加投入するケースもあります。

ありがとうございます。
それでは、続けてn8nの特徴と強み（約1,000文字）をお届けします。

n8nの特徴と強み

AIエージェント開発の文脈においても注目を集めているのがn8n（エヌ・エイト・エヌ）です。
元々はiPaaS（IntegrationPlatformasaService）として登場し、あらゆるクラウドサービスやアプリケーションを連携・自動化できるノーコード／ローコードプラットフォームとして定評があります。

AgentKitやDifyが「AI特化」であるのに対し、n8nはAIを含めた“全業務の自動化”に強いという立ち位置を取っており、使い方次第でAIエージェントとも柔軟に融合できます。

幅広い業務自動化に対応する統合ワークフロー

n8nの真骨頂は、圧倒的な対応サービス数と自動化構成力です。

• 500以上のアプリ／クラウドサービスと連携可能（Slack、Notion、Salesforce、GoogleWorkspace等）
• 各種APIをトリガーにマルチステップのワークフローを設計
• イベント駆動／スケジューリング／条件分岐／ループ処理がノーコードで可能
• ローカルでもクラウドでもセルフホスティング可能（Docker対応）
  

この仕組みにより、n8nは「AIを業務に組み込む」のではなく、「業務の中にAIを組み込む」ことを得意としています。

AIとの連携も可能なローコード構成

n8n自体はAI特化のツールではありませんが、以下のような形でAIとの連携活用が可能です。

• OpenAI（GPT-4等）との連携ノードを標準搭載
• AI出力を他ノードで加工・保存・通知と連携可能
• 入力→分類→リプライ生成→記録といったAIアシスト型フローを簡単に構築できる
  

さらに、JavaScriptやPythonでの関数追加もできるため、LLMの出力を加工して整形したり、条件に応じた分岐処理を行うなど、自由度の高いワークフロー構築が可能です。

エンタープライズ利用にも対応した拡張性と制御性

n8nはOSS（オープンソースソフトウェア）として提供されており、企業内での完全なカスタマイズ／拡張／監視が可能です。

• SSO（シングルサインオン）、RBAC（ロールベースアクセス制御）などのセキュリティ機能
• ログ取得／監査ログの保持機能
• 自社サーバーやVPC環境への展開にも対応
  

特に、セキュリティやデータ保持要件が厳しい業界では、AgentKitのクラウド前提設計に対し、オンプレミスやセルフホストが選べるn8nの柔軟性が評価されています。

弱点：AIに特化したUIや評価機能は非搭載

一方で、AIエージェント開発という観点で見ると、n8nにはいくつかの制限も存在します。

• エージェント同士のやり取りやマルチステップ推論など、AIネイティブなフローの設計は限定的
• ChatUIなどのインターフェースは自前で構築する必要がある
• Evalsのような自動評価・RFT（強化学習）機能は標準搭載されていない
  

そのため、n8nはあくまで「AIを含む業務自動化」には最適だが、「AIそのものを構築・改善する基盤」には不向きという立ち位置になります。

導入検討の判断ポイント

ツールの機能比較を経て、次に重要となるのが「自社にとって最適な選択肢はどれか」という導入判断です。
ここでは、ビジネス規模・利用目的・開発体制などを軸に、AgentKit、Dify、n8nのそれぞれがどんな企業・チームに向いているのかを明確にしていきます。

AgentKitが最適な企業・チーム

AgentKitは、AIをコアにしたプロダクトを本格的に開発・運用する体制を持つ組織に最もフィットします。

特に以下のような条件に合致する場合、AgentKitの選定は非常に合理的です。

• OpenAIモデルを前提に開発している
• ユーザーとの対話UIを素早く構築したい
• エージェントの性能改善（評価・再学習）を継続的に行いたい
• セキュリティ・ガバナンス要件が厳しい
• MVPから本番運用までをワンストップで進めたい
  

加えて、企業向けプランではConnectorRegistryやEvalsがフル活用できるため、社内利用／大規模導入にも適しています。

Difyが向いているシナリオ

Difyは、RAGやチャット型AIアプリを高速に立ち上げたい開発チームにとって最適な選択肢です。特に以下のような場合におすすめです。

• ドキュメントやDBを使ったナレッジボットを構築したい
• 複数LLMの性能を比較しながら開発を進めたい
• ノーコード／ローコードで試作→検証→改善を短期サイクルで回したい
• OSSであることがプロジェクト方針と合致している
  

ただし、ガバナンスやセキュリティ要件が高い企業では、追加のセキュリティ実装や運用設計が必要となる場合があります。

n8nが有効な導入ケース

n8nは、AIを含む業務全体の自動化・統合を検討する企業に最も適しています。主に以下のようなケースが想定されます。

• 既存のSaaSや社内システムとAIを組み合わせたい
• Slack通知やGoogleSheets処理なども含めて一元管理したい
• オンプレミスまたはVPCで自社内に完全に閉じた運用をしたい
• JavaScriptなどで柔軟なフロー制御を行いたい
  

AIに特化した機能は少ないものの、他ツールを“つなぐ”ハブとしての活用が非常に強力です。

最終判断のための問いかけ

ツール選定に迷った場合は、以下の問いに対する答えを整理すると方向性が見えてきます。

• 「AIは主役か、脇役か？」
• 「開発速度か、制御性か？」
• 「クラウド前提か、オンプレ構成か？」
• 「単体完結か、他サービスとの統合前提か？」
  

このように、自社の目的と制約条件を照らし合わせながら判断することで、長期的な視点でも後悔のない選択ができるはずです。

まとめと今後の展望

AIエージェント開発は、かつて一部の先進企業や研究機関に限られた取り組みでした。
しかし今や、AgentKitのような統合ツールの登場によって、あらゆる企業が本格的なAIエージェントを“自社の業務フローに組み込む”フェーズへと突入しています。

AgentKitは、設計・構築・UI埋め込み・評価・改善・運用までを一つのプラットフォームで提供する点で、他の追随を許さない完成度を誇ります。一方で、オープンソースの自由度やモデル選択の柔軟性を重視するなら、Difyやn8nといった代替ツールにも大きな価値があります。

DifyはRAGベースのAIアプリケーション開発に最適化されており、n8nはAIを含めたあらゆる業務の自動化ハブとしての機能が強力です。つまり、どれか一つを選ぶというよりは、目的に応じて適材適所で併用するという戦略も十分に現実的です。

たとえば、AgentKitで開発したAIエージェントを、n8nを介して社内ツールと連携させ、Difyで検証用のRAGパイプラインを立てるといったハイブリッド構成も可能です。

今後、AgentKitがどこまで外部サービスとの相互運用性を拡張するか、Difyやn8nがどれだけAI特化機能を取り込んでくるかによって、選定基準もさらに変化していくでしょう。

重要なのは、「今、何を実現したいのか」と「将来、どう発展させたいのか」を見据えて判断すること。AIは導入して終わりではなく、継続的に活用し、育てていくものです。

その第一歩として、本記事の比較情報が皆さんの意思決定に役立つことを願っています。

参考リンク一覧（実在ソース例）