🏷️ プロダクト情報更新: 2026年2月16日10分で読める

AutoGPT — 自律型AIエージェントの先駆者

目標を与えると自律的に計画・実行するAIエージェントフレームワーク。Web検索、ファイル操作、コード実行を自動で行い、複雑なタスクを分解して完遂。

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)

  1. リポジトリをクローン: git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
  2. 環境構築: Docker推奨、またはpip install -r requirements.txt
  3. APIキー設定: OPENAI_API_KEYを環境変数に設定
  4. 起動: python -m autogpt
  5. 目標入力: 「市場調査をして競合分析レポートを作成」など
  6. 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

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