今話題のAIエージェントアプリを調べてみた〜種類と特徴、ローカルで動かせるか【2026年6月版】

2026年7月24日

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「AIエージェント」という言葉を、ここ最近あちこちで見かけるようになりました。ただ、ひとくちにエージェントと言っても、中身はツールごとにかなり違うようです。実際のところ何がどう違うのか気になったので、2026年6月時点で話題のAIエージェントアプリやフレームワークを、種類ごとに調べてみました。

ざっくり言うと、コーディング用（Claude Code・Codexなど）、PCやブラウザを操作する汎用型（Manus・Operatorなど）、自分でエージェントを組む基盤（LangGraph・CrewAIなど）、そして手元のPCで動かすローカル型（Hermes Agent・ollama連携など）の4種類に分けて見ると整理しやすいようです。

※ 本記事は2026年6月に各社の公式情報・レビューを調べてまとめた調査記事です（確認日: 2026年6月16日）。料金・性能・提供状況は変動するため、最新情報をご確認ください。出典は記事末に記載します。

1. そもそもAIエージェントとは
2. ざっくり4種類と、それぞれの特徴
3. ① コーディングエージェント
4. ② 汎用・コンピュータ操作エージェント
5. ③ 自律エージェント基盤（フレームワーク）
6. ④ ローカル/自前で動かす（手元のPCで）
7. 手元のハードで動かすには
8. 選び方（クラウドか自前か）
9. まとめ
10. 参考にしたサイト

そもそもAIエージェントとは

チャットAI（質問すると答えが返る）と違い、AIエージェントは「指示を与えると、自分で手順を分け、ツール（ファイル操作・コマンド実行・Web検索など）を使って、最後までやり遂げる」AIです。“答える”だけでなく“やる”のが特徴です。

ただし任せる範囲が広いほど、誤操作のリスクと、動かすための計算資源（＝ハードウェア、特にローカルで動かす場合）も必要です。

ざっくり4種類と、それぞれの特徴

見分ける軸は「何を操作するか（コード／画面／任意ツール）」「どこで動くか（クラウド／自前）」「誰向けか（一般／開発者）」の3つです。

① コーディングエージェント

コードを読んで書いて、テストまで回してくれるタイプです。2026年は性能が拮抗してきたと各レビューで報告されています。

ベンチマーク（性能を同じ課題で比べる共通テスト。ここではTerminal-Bench 2.1）では Codex CLI（GPT-5.5）が首位（約83%）、Claude Code（Opus 4.8）が数ポイント差で続き、SWE-bench Pro では Claude Codeが首位という報告もあります。用途や評価軸で順位が入れ替わるのが現状で、トップ同士の差は縮まっているとされます。

Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI：各社のクラウドモデルを使うCLI型（黒い画面にコマンドを打ち込んで操作する形式）。深い自動化が得意。料金はAPI/サブスク従量。最新モデルを使いたい・難しい実装を任せたい人向け。
Cursor：VS CodeベースのAIエディタ。自社モデルも持ち、エディタ内で完結。クラウド中心。
Windsurf：エディタで始めた作業をクラウドの自律エージェント（Devin）に渡して実行し、結果を戻す——という連携型として紹介されています。
OpenCode / Cline / Aider / Goose：オープンソースで、ローカルモデル（ollama / LM Studio）にも対応。OpenCodeはGitHubスター最多級、Clineはエディタ常駐型、Aiderはgit前提のターミナル型。無料・自前運用したい人向け。

② 汎用・コンピュータ操作エージェント

コードに限らず、ブラウザやPCそのものを人の代わりに操作するタイプです。2026年は Devin・Operator・Manus が“ビッグ3”と紹介されることが多いです。

Manus：1つの指示からブラウザ操作・コード実行・資料作成までこなす汎用自律エージェント。2026年3月のデスクトップ版「My Computer」では、自分のPCを操作（ファイル読み書き・コマンド実行・アプリ操作、コマンドごとに許可ゲート）できるとされます。軽い処理は手元、重い推論はクラウドというハイブリッド構成です。なお、Metaによる買収（約20億ドル規模）が報じられましたが、2026年4月に中国当局が差し止め・解消を命じたと報じられています。
OpenAI Operator：ChatGPTの自律Webエージェント。人間のチェックポイントを挟みつつ、調べ物や予約などをこなすコンピュータ操作型とされています。
Devin（Cognition）：自律的なソフトウェアエンジニアとして知られるエージェント。エディタのWindsurfと連携する形でも紹介されています。

利点は「PC作業をまるごと任せられる」こと、欠点は誤操作リスクと、現状クラウド中心で料金がかかる点です。

③ 自律エージェント基盤（フレームワーク）

既製アプリではなく、「自分でエージェントを組むための土台」です。開発者向けです。

LangGraph：状態を持つ複雑なエージェントを組める基盤。エンタープライズ採用が進み、月間ダウンロードが非常に多いと報告されています。
CrewAI：役割を決めた複数エージェントを最短で組めるのが特徴。
Dify：ローコードでエージェント／アプリを作れるOSS。GitHubスターが多い。
OpenAI Agents SDK / AutoGen / Smolagentsなど：各社・各OSSが提供。多くは複数のモデルプロバイダに対応し、ローカルのモデルサーバーとも接続できます（AutoGPTは先駆けですが、現在は主流から外れつつあると紹介されています）。

④ ローカル/自前で動かす（手元のPCで）

ここがこのブログの本題に近い部分です。クラウドAPIに頼らず、自分のPC＋ローカルモデルでエージェントを動かす選択肢も充実してきました。

Hermes Agent（Nous Research・2026年2月公開）：オープンソースの自律エージェント基盤。モデル非依存で、永続メモリを持ち、シンプルな関数呼び出し規格（XML＋JSON）を使うため、ローカルモデルや汎用基盤と相性が良いとされています。
ollama＋ツール呼び出し：ローカルモデルに関数呼び出しをさせて、自前のエージェントを動かす土台。
ローカル対応のコーディングエージェント（Cline / OpenCode / Aider / Goose）を、ローカルモデルにつないで使う使い方も一般的です。

利点は、無料で動かせる・コードや情報が外部に出ない（プライバシー）・回数制限がないこと。欠点は、品質と速度が手元のハードウェア次第になることです。

手元のハードで動かすには

ローカルでエージェントを動かす場合、鍵になるのは「使うモデルが自分のメモリ（VRAM／RAM）に収まるか」です。各ガイドのRAM目安は、小型・量子化モデル（精度を少し落とす代わりにデータを圧縮して軽くしたモデル）で16〜32GB、中型のコーディング向けで32〜64GB、大型で64GB以上とされています。

実際にどのサイズが実用かは、大容量メモリPC比較の記事や、自分のPCで複数モデルを動かし比べた実測（GPUに収まる小さな活性のモデルが速い、という結果）も参考にしてください。GPUの選び方はGPU全機種スペック一覧、ローカルAIの入り口はOllama導入記事もどうぞ。

選び方（クラウドか自前か）

調べた範囲での整理です。

最新・最高性能で開発を任せたい → クラウドのコーディングエージェント（Claude Code / Codex など）。
PC作業そのものを代行させたい → 汎用・操作型（Manus / Operator）。
自分でエージェントを設計したい → フレームワーク（LangGraph / CrewAI）。
無料・プライバシー重視・手元で完結させたい → ローカル運用（Hermes Agent / Cline＋ollama）。ただし手元のハードが要る。

まとめ

AIエージェントは「コーディング」「PC操作」「基盤」「ローカル運用」と種類があり、それぞれ得意分野が違います。2026年6月時点では、クラウドの最前線（Codex・Claude Code・Manusなど）が性能で先行しつつ、ローカルで自前運用できる選択肢（Hermes Agent・ローカル対応エージェント＋ollama）も実用的になってきました。クラウドで難所を、ローカルで量を——という使い分けが現実的です。