AIが日常生活や業務の一部となりつつある現在、自分専用のAIアシスタントを持ちたいと考える人は少なくない。しかし、既存の高機能エージェント構築にはプログラミングやインフラ管理の知識が必要で、多くの非技術者にとっては高いハードルとなっていた。こうした状況を打開するべく、香港大学の学生開発チーム「HKUDS」がオープンソースで公開したのが「AutoAgent」である。
AutoAgentは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を基盤とし、自然言語だけでAIエージェントを構築・運用できる完全自動のフレームワーク。ManusやDeep Researchといった商用ツールの代替としても機能し、学習・検索・自動処理といったAIタスクを誰でも簡単に導入できる点が大きな特徴だ。
利用者のニーズに応じて、「ユーザーモード」「エージェントエディタ」「ワークフローエディタ」の3モードが提供されている。ユーザーモードでは、設定不要ですぐにウェブ検索やデータ分析、文書処理などを試せる。エージェントエディタでは、自然言語で指示することでエージェントのパラメータやタスク内容を調整可能。さらにワークフローエディタでは、タスクを文章で定義するだけで複雑な業務フローを自動化できる。
タスク処理の中核には2つの対話インタラクション方式がある。1つは、推論→行動→フィードバックのプロセスを繰り返す「ReAct」方式。もう1つは、APIやデータベースへのアクセスを通じて外部タスクを実行できる「関数呼び出し」方式だ。これにより、柔軟かつ高精度な情報処理が可能となっている。
さらに、AutoAgentは自己管理型のベクトルデータベースを内蔵しており、AIが過去の対話や知識を記憶する「長期記憶」機能を実現している。これにより、単発タスクだけでなく、継続的な学習・タスク最適化も可能となり、実用性が大幅に向上している。また、Retrieval-Augmented Generation（RAG）機能にも対応しており、AIが内部DBから情報を再利用することで回答の信頼性も高まる。
導入方法も極めてシンプルで、Python環境とDockerを使ってわずか数ステップでセットアップが可能。公式GitHubでは、詳細なインストール手順やAPIキーの設定、モデルの指定方法（例：DeepSeekモデルの使用）なども丁寧に解説されており、非エンジニアでもすぐに利用を始められる。CLIコマンドも充実しており、auto main や auto deep-research などで簡単に実行できる点も評価されている。
主な利用シーンとしては、インターネット上の情報収集、CSVやExcelの自動解析、AIによるマーケットレポートの作成、メール送信や日程管理の自動化などが想定される。ビジネス現場でのAI活用を検討している企業にとっても、初期投資なしで試せる魅力的な選択肢といえる。
現在、AutoAgentはMITライセンスでGitHubにて無料公開されており、誰でもソースコードを確認・拡張できる。すでに海外の開発者コミュニティでも注目を集めており、今後さらなる発展が期待されるプロジェクトとなっている。
