AIエージェントは、チャットで質問に答えるだけのAIではありません。Slack、Web、ファイル、カレンダー、コード実行、外部APIなどを使い、複数ステップの作業を進める仕組みです。2026年時点では、個人やチームの常駐エージェントを作るならHermesやOpenClaw、業務システムに組み込むならOpenAI Agents SDK、LangGraph、CrewAI、AutoGenといった開発フレームワークが候補になります。
結論から言うと、Slackで動く常駐AIアシスタントを早く試したいならHermes、ローカル環境で強い権限を持つ個人AIエージェントを作りたいならOpenClaw、法人向けに安全性・監査・運用まで設計するならOpenAI Agents SDKやLangGraphを軸に考えるのが現実的です。
- HermesとOpenClawの違い
- AIエージェントを構築する代表的な方法
- OpenAI Agents SDK、LangGraph、CrewAI、AutoGenの使い分け
- Slack常駐、VPS運用、ローカル運用で見るべきポイント
- 法人導入で必ず確認したいセキュリティと権限管理
AIエージェント構築方法の比較表
AIエージェント構築は「すぐ使えるアプリ型」と「自社システムに組み込む開発フレームワーク型」に分けると整理しやすくなります。まずは全体像を比較します。
Hermes
Slackやcronを使って、通知・定期実行・チャット操作を行う個人/チーム向けエージェント。
OpenClaw
ローカルやVPS上で強い権限を持たせ、メッセージUIから多様な操作を自動化する構成。
Agents SDK / LangGraph
ツール実行、状態管理、ガードレール、監査を含めて業務システムに組み込む構成。
| 選択肢 | 向いている用途 | 構築難易度 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| Hermes | Slack常駐、定期通知、軽い業務自動化 | 中 | Slack権限、APIキー、cron運用の整理が必要 |
| OpenClaw | ローカル常駐、ファイル操作、個人AIアシスタント | 高 | 権限が強く、誤操作やプロンプト注入対策が重要 |
| OpenAI Agents SDK | Pythonで本番向けAIエージェントを開発 | 中 | 設計次第で安全性・監査性が大きく変わる |
| LangGraph | 長時間・状態管理・人間確認つきワークフロー | 高 | 低レイヤー寄りなので設計力が必要 |
| CrewAI | 役割分担型の複数AIエージェント | 中 | タスク分解と評価設計が重要 |
| AutoGen | 会話型・複数エージェント研究/試作 | 中〜高 | 本番運用ではログ、権限、停止条件を設計する |
HermesでAIエージェントを構築する方法
Hermesは、NousResearchのGitHubで公開されているAIエージェントプロジェクトです。Slack連携、cron、gateway、providers、skills、toolsなど、常駐エージェント運用に必要な構成要素が用意されています。Slackから呼び出したり、定期実行でレポートを送ったりする用途と相性がよい構成です。
実務で使う場合は、まずVPSやローカル環境にHermesを構築し、OpenRouterやOpenAIなどのLLM APIを接続します。そのうえでSlack AppのBot Token、App Token、Signing Secret、チャンネル設定を行い、エージェントがどこへ返信し、どこへcron結果を送るかを決めます。
Hermesが向いているケース
- Slack上でAIエージェントと会話したい
- 毎日決まった時間にレポートを送らせたい
- VPSに常駐させて軽い業務自動化を行いたい
- 通知、調査、要約、リマインドをまとめたい
Hermes構築の基本手順
- VPSまたはローカルに実行環境を用意する
- Hermesをインストールする
- LLM APIキーを設定する
- Slack Appを作成し、必要な権限を設定する
- Home channelや通知先を決める
- cronで定期実行タスクを登録する
- ログ、停止方法、権限範囲を確認する
OpenClawでAIエージェントを構築する方法
OpenClawは、GitHub上で「自分専用のAIアシスタント」として公開されているオープンソースのAIエージェントです。apps、config、deploy、extensions、skills、security、toolsなどのディレクトリがあり、単なるチャットUIではなく、ローカルやサーバー上で多機能なエージェントを動かす設計になっています。
OpenClawの強みは、エージェントに広い操作権限を持たせやすい点です。ファイル、ブラウザ、メッセージ、外部サービスなどをつなぎ、ユーザーの指示に応じて作業を進められます。一方で、強い権限を持つエージェントは、誤操作、情報漏えい、プロンプト注入、外部ツールの悪用といったリスクも大きくなります。
OpenClawが向いているケース
- ローカル環境で自分専用AIエージェントを動かしたい
- 複数のツールやアプリを横断して自動化したい
- オープンソースを前提に深くカスタマイズしたい
- 技術者が運用・監視・権限管理まで担当できる
OpenAI Agents SDK、LangGraph、CrewAI、AutoGenの使い分け
HermesやOpenClawが「常駐アシスタント寄り」だとすると、OpenAI Agents SDK、LangGraph、CrewAI、AutoGenは「開発フレームワーク寄り」です。自社サービスや業務システムにAIエージェントを組み込むなら、こちらの選択肢も重要になります。
OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDKは、Agent、Tools、Handoffs、Guardrails、Sessions、Tracingなどを使って、Pythonでエージェントアプリを構築するためのSDKです。公式ドキュメントでは、ツール実行、複数エージェントの委任、ガードレール、MCP連携、セッション、Human-in-the-loop、トレーシングなどが説明されています。業務システムに組み込む場合は、まず候補に入れたい選択肢です。
LangGraph
LangGraphは、長時間動く状態fulなワークフローやエージェントを設計するための低レイヤー寄りのオーケストレーション基盤です。公式ドキュメントでは、durable execution、streaming、human-in-the-loop、persistenceなどが中心機能として説明されています。承認フローや復旧可能な業務プロセスを作りたい場合に向いています。
CrewAIとAutoGen
CrewAIは、役割を持った複数のAIエージェントにタスクを分担させる設計がしやすいフレームワークです。AutoGenは、MicrosoftのドキュメントでAIエージェントとアプリケーションを構築するフレームワークとして説明され、AgentChat、Core、Extensions、Studioなどの構成があります。研究、試作、複数エージェントの会話設計に向いています。
法人でAIエージェントを作るなら、最初に決めるべき設計
AIエージェント構築で失敗しやすいのは、ツール選定から入ってしまうケースです。本来は、先に「どの業務を自動化するか」「どこまでAIに任せるか」「誰が承認するか」を決める必要があります。
- 対象業務を決める: 調査、レポート、問い合わせ対応、資料作成、開発支援など
- インターフェースを決める: Slack、Web、社内管理画面、CLIなど
- 権限を決める: 読み取り、下書き、実行、外部送信の範囲
- モデルを決める: OpenAI、Claude、Gemini、OpenRouter経由など
- ログと監査を決める: 誰が何を指示し、AIが何を実行したか
- 停止条件を決める: 高リスク操作は人間承認を必須にする
JOE AI VIEW
おすすめは「小さく常駐」から始めること
最初から全社の業務を自律化するのではなく、まずはSlackで動く調査・要約・定期レポートのような小さなAIエージェントから始めるのがおすすめです。Hermesのような常駐型で小さく試し、必要に応じてOpenAI Agents SDKやLangGraphで業務システム化していく流れが現実的です。
まず通知
毎朝のAIニュース、競合調査、問い合わせ要約など、失敗しても影響が小さい領域から始める。
次に下書き
資料、メール、記事、コード修正案など、人間が確認して使える成果物を作らせる。
最後に実行
外部送信、データ更新、決済、削除などは承認フローとログを整えてから任せる。
AIエージェント構築で最も重要なのはセキュリティ
AIエージェントは、接続するツールが増えるほど便利になりますが、同時に危険にもなります。特にOpenClawのようなローカル自律型エージェントでは、ファイル、メール、ブラウザ、外部サービスへの権限をどう制限するかが重要です。
- APIキーやSlack TokenをGitHubに置かない
- 本番データではなくテスト環境から始める
- 削除、送信、購入、外部公開は人間承認にする
- AIが実行した操作ログを残す
- 入力してよい情報と禁止情報を明文化する
- エージェントごとに最小権限を設定する
用途別のおすすめ構成
| 目的 | おすすめ | 理由 |
|---|---|---|
| Slackで定期レポート | Hermes | 常駐、cron、Slack連携との相性がよい |
| 個人用の強力な自動化 | OpenClaw | ローカルで広い操作権限を持たせやすい |
| 法人向け業務システム | OpenAI Agents SDK | ツール、ガードレール、セッション、トレースを設計しやすい |
| 承認フローつき長時間処理 | LangGraph | 状態管理、永続化、人間確認を組み込みやすい |
| 複数AIに役割分担 | CrewAI / AutoGen | 複数エージェントの会話や役割分担を試しやすい |
FAQ
HermesとOpenClawはどちらが簡単ですか？
Slack常駐や定期通知を目的にするならHermesの方が始めやすいです。OpenClawはより自由度が高い一方、権限管理やセキュリティ設計の難易度が上がります。
OpenAI Agents SDKだけで常駐エージェントは作れますか？
作れます。ただし、Slack連携、ジョブ管理、ログ、認証、デプロイなどは別途設計が必要です。SDKはアプリに組み込むエージェントの中核として使うイメージです。
法人ではどれを選ぶべきですか？
最初はHermesのような小さな常駐エージェントで業務効果を確認し、本番業務に組み込む段階でOpenAI Agents SDKやLangGraphを検討するのが安全です。強い操作権限を持つOpenClawは、技術者が運用できる場合に向いています。
AIエージェント導入にAI研修は必要ですか？
必要です。AIエージェントは通常のチャットAIよりも実行権限が強いため、プロンプトの書き方だけでなく、権限、承認、ログ、情報管理まで理解して使う必要があります。
株式会社穣では、HermesのようなSlack常駐AI、Claude Code・Codex活用、AI業務効率化、法人向けAI研修まで支援しています。
