2026年、AIエージェントフレームワーク徹底比較：LangGraph vs Claude Agent SDK vs CrewAI

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, List

class ArticleState(TypedDict):
    topic: str
    research: str
    draft: str
    feedback: str
    revision_count: int

def research_node(state: ArticleState) -> dict:
    # トピックに関する情報を収集
    return {"research": f"Research on {state['topic']}..."}

def write_node(state: ArticleState) -> dict:
    return {"draft": f"Draft based on: {state['research']}"}

def review_node(state: ArticleState) -> dict:
    # レビューの結果、修正が必要かどうかを返す
    needs_revision = state["revision_count"] < 2
    return {
        "feedback": "Needs more examples" if needs_revision else "Approved",
        "revision_count": state["revision_count"] + 1
    }

def should_revise(state: ArticleState) -> str:
    return "revise" if state["revision_count"] < 2 else "end"

graph = StateGraph(ArticleState)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("write", write_node)
graph.add_node("review", review_node)
graph.set_entry_point("research")
graph.add_edge("research", "write")
graph.add_edge("write", "review")
graph.add_conditional_edges("review", should_revise, {
    "revise": "write", "end": END
})
app = graph.compile()
result = app.invoke({"topic": "MCP Servers", "revision_count": 0})

from claude_agent_sdk import Agent

agent = Agent(
    instructions="あなたはリサーチアシスタントです。Web検索とファイル読み込みのツールを使って調査結果をまとめてください。",
    tools=["web_search", "read_file"],
    mcp_servers=["filesystem", "github"]
)

result = agent.run("2026年5月のAIエージェントフレームワークの動向を調査して")
print(result.output)

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="最新のAIトレンドを調査する",
    backstory="テクノロジーアナリストとして10年の経験を持つ",
    tools=["web_search"]
)

writer = Agent(
    role="Technical Writer",
    goal="調査結果をもとに記事を執筆する",
    backstory="技術ブログの編集者",
)

research_task = Task(
    description="{topic}に関する最新情報を調査してください",
    agent=researcher
)

writing_task = Task(
    description="調査結果をもとに日本語の記事を書いてください",
    agent=writer
)

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    process=Process.sequential
)

result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI Agent Frameworks 2026"})