最終情報更新: 2026-02-16
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 種別 | 自律型AIエージェントフレームワーク |
| 開発元 | Significant Gravitas(OSS) |
| 料金 | 無料(OSS)+ LLM API費用 |
| GitHub | 160K+ スター |
| 特徴 | 自律実行、タスク分解、Web操作 |
AutoGPTとは?
AutoGPTは、2023年に登場した自律型AIエージェントの先駆け。目標を与えると、AIが自分で計画を立て、サブタスクに分解し、Web検索、ファイル操作、コード実行を駆使して自律的にタスクを完遂しようとする。
GitHub上で160,000以上のスターを獲得し、「AIエージェント」というコンセプトを世に広めた歴史的プロジェクト。GPT-4等のLLMを「思考エンジン」として使い、ループ処理で継続的にタスクを進める。
現在はAutoGPT Platformとして進化し、より安定した自律エージェント構築基盤を提供。
こんな人におすすめ
| ターゲット | 適性 | 理由 |
|---|---|---|
| AIエージェント研究者 | ⭐⭐⭐ | 自律AIの実験・学習に最適 |
| 自動化マニア | ⭐⭐⭐ | 複雑なワークフロー自動化 |
| OSS好き | ⭐⭐ | コードが公開、カスタマイズ可能 |
| 安定運用希望 | ⭐ | 暴走リスクあり、監視必要 |
| コスト重視 | ⭐ | API費用が予測困難 |
主要機能
自律タスク実行
「○○を調査してレポートを作成」といった高レベルの目標を与えると、AIが自分でサブタスクに分解し、順次実行。人間は結果を待つだけ。
Web検索・ブラウジング
インターネットから情報を収集。最新ニュース、競合調査、市場リサーチなどを自動で実行。
ファイル操作
ローカルファイルの読み書き、作成、編集。調査結果をレポートファイルとして出力。
コード生成・実行
Pythonコードを生成して実行。データ処理、計算、ファイル変換などを自動化。
長期記憶
過去の実行結果や学習内容を記憶し、次のタスクに活用。継続的なプロジェクトで効果を発揮。
プラグイン拡張
コミュニティ製プラグインで機能を拡張。メール送信、SNS投稿、データベース操作など。
使い方(Getting Started)
- リポジトリをクローン:
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT - 環境構築: Docker推奨、または
pip install -r requirements.txt - APIキー設定:
OPENAI_API_KEYを環境変数に設定 - 起動:
python -m autogpt - 目標入力: 「市場調査をして競合分析レポートを作成」など
- 実行監視: AIの行動をターミナルで確認、必要に応じて介入
料金
AutoGPT自体は無料(OSS)。ただし、LLM API費用が発生。
| 項目 | 目安 |
|---|---|
| 軽いタスク | $0.5〜2 |
| 複雑なタスク | $5〜20+ |
| 暴走時 | $50以上も |
※API費用上限の設定を強く推奨
Pros(メリット)
- ✅ 自律実行: 目標を与えれば自分で動く
- ✅ OSS: 無料で利用、カスタマイズ可能
- ✅ 歴史的プロジェクト: AIエージェントの原点
- ✅ プラグイン: 機能拡張が豊富
- ✅ 学習素材: 自律AIの仕組みを学べる
- ✅ コミュニティ: 活発な開発・議論
Cons(デメリット)
- ⚠️ 暴走リスク: 無限ループ、予期せぬ動作
- ⚠️ コスト管理: API費用が予測困難
- ⚠️ 精度: タスク完遂率は高くない
- ⚠️ 監視必要: 完全放置は危険
- ⚠️ セットアップ: 技術的なハードルあり
- ⚠️ 実用性: 趣味・実験向け、本番運用は難しい
ユーザーの声
「AIエージェントの概念を理解するのに最高の教材」 — AI研究者
「面白いけど、実用性はまだ低い。実験として楽しむもの」 — Hacker News コメント
「コスト管理を怠って$100使ったことがある。上限設定必須」 — Reddit r/AutoGPT
「Devinが出てからは、本番運用ならDevinの方が現実的」 — ソロビルダー
FAQ
Q: 本当に自律的にタスクを完遂できる?
A: 単純なタスクはある程度こなせるが、複雑なタスクは失敗することも多い。完全な自律は期待しすぎない方がいい。
Q: Devinとの違いは?
A: AutoGPTはOSSで実験的、Devinは企業向け製品で実用性重視。AutoGPTは学習・研究向け、Devinは本番運用向け。
Q: 危なくない?
A: 暴走リスクはある。API費用上限の設定、サンドボックス環境での実行、定期的な監視を推奨。
Q: 今でも開発されている?
A: はい、AutoGPT Platformとして継続開発中。より安定した自律エージェント構築を目指している。
競合比較
| ツール | 価格 | 安定性 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| AutoGPT | OSS | △ | 先駆者、実験向け |
| Devin | $500/月 | ○ | 企業向け、実用的 |
| AgentGPT | 無料 | △ | ブラウザ完結 |
| CrewAI | OSS | ○ | マルチエージェント |
ソロビルダー向けの使いどころ
自律AIの学習
AIエージェントがどう動くかを体験。将来のDevin等を使いこなすための基礎理解に。
実験的な自動化
リスクの低いタスク(調査、レポート生成)で自律実行を試す。本番運用前のプロトタイピング。
プラグイン開発
AutoGPTのプラグインを開発し、自分専用の自動化ツールを構築。
注意点・制限
- API費用上限: 必ず設定、暴走対策
- サンドボックス: 重要なシステムから隔離
- 監視: 完全放置は禁物
- 期待値調整: 完璧な自律は期待しない
公式リンク
- GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
- 公式サイト: https://agpt.co/
- ドキュメント: https://docs.agpt.co/
- Discord: https://discord.gg/autogpt