# Activepieces vs Agent-Native Activepieces は月間 258,553 訪問、前月比成長率 +1.5%、料金体系フリーミアムを記録しています。Agent-Native は月間 52,065 訪問、成長率 +90.7%、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [Activepieces](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces) | [Agent-Native](https://openaitools.app/ja/tool/agent-native) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.activepieces.com | https://www.agent-native.com | | カテゴリ | AI Workflow, ノーコード・ローコード, AIコードアシスタント, AI Agent | AI Agent, AI アプリビルダー, AI開発者ツール, AI Workflow | | 料金モデル | フリーミアム | 無料 | | 月間訪問数 | 258,553 | 52,065 | | 前月比成長率 | +1.5% | +90.7% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 111,328 | 22,560 | | レビュースコア | 4.6 | 4.4 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Activepieces Activepiecesは、チームのエージェントと人間が同じワークスペースを共有するという考え方を軸にしたAIファーストの自動化プラットフォームです。中心となるのはAIエージェントで、やりたい仕事を普通の言葉で説明すると、接続済みのアプリや指定したMCPサーバーの中から手順・順序・開くべきツールをエージェント自身が判断します。金銭・顧客・本番環境に関わる工程には人の承認を挟めるため、重要な操作を制御下に置けます。 エージェント層の下には成熟したワークフローエンジンとビジュアルビルダーがあります。チャットでフローの大半を下書きでき、分岐、リトライ、待機ポイント、サブフロー、エラー処理、人による承認が難しいケースを担います。ロジックが必要な工程ではインラインTypeScriptを書き、それ以外はビジュアルのまま保てます。チャット、軽量な構造化データ層であるTables、ナレッジベース、MCPサーバーがプラットフォームを構成し、エージェントとチームメンバーが同じデータ上で動きます。 プロジェクトはコアがオープンソースで、数百人のコントリビューターがMITライセンスのアプリ部品を維持しています。導入形態はActivepieces Cloud、自社のDockerまたはKubernetes、完全なエアギャップと柔軟です。エンタープライズ向けにはプロジェクトとアクセス権限、OktaやEntraによるSSO、HashiCorp Vaultなどのシークレットマネージャー、SIEMへの監査ログ配信、Anthropic・OpenAI・AWS Bedrock・Google Geminiの自前キー持ち込みに対応します。 **料金とプラン:** フリーミアムモデルです。クレジットカード不要の無料プランでフローとエージェントの構築を始められ、有料プランでは実行量とエンタープライズ機能が強化されます。導入はマネージドクラウドからセルフホスト、エアギャップまで選べ、オープンソース利用者は自社インフラでコミュニティ版を動かせます。 - **自然言語からAIエージェントを作成:** 日常的な言葉でタスクを説明すると、エージェントが手順を判断し、接続済みアプリやMCPサーバーからツールを選び、重要な操作の前で承認を求めます。 - **ビジュアルビルダーとインラインTypeScript:** キャンバス上で分岐、リトライ、待機ポイント、サブフロー、エラー処理を備えた自動化を構築し、コードが必要な工程はインラインTypeScriptで書けます。 - **770以上のオープンソース連携:** 各部品はMITライセンスでコミュニティが開発。既存アプリを広くカバーし、未対応サービスもHTTP部品で任意のREST/GraphQLに接続でき、認証とページネーションも処理されます。 - **チャット・Tables・ナレッジベース:** 会話からフローを下書きし、フローとエージェントが読み書きできるTablesに構造化データを保存し、社内ドキュメントを全エージェントから検索可能にします。 - **エンタープライズ導入とガバナンス:** マネージドクラウド、自社Docker/Kubernetes、エアギャップで稼働。プロジェクト分離、SSO、ロール権限、シークレットマネージャー、監査ログ、自前AIキーに対応します。 **強み:** MITライセンスの部品を備えたオープンソースコアと、実用的なセルフホスト構成; AIエージェント、ビジュアルビルダー、インラインTypeScriptの組み合わせが強力; SSO、ロール、シークレットマネージャー、監査ログなどエンタープライズ機能が充実; 豊富なコネクタに加え、HTTP部品で任意のAPIをカバー **制約・デメリット:** エージェント、テーブル、フロー、MCPの機能が多く、初心者には情報量が過多; 一部の高度な企業向け機能は有料またはセルフマネージド限定; セルフホストではアップグレード、拡張、信頼性の管理を自ら担う必要がある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces.md) ## Agent-Native Agent-Nativeは、いわゆる「エージェント型アプリケーション」を構築するためのオープンソースフレームワークです。既存アプリにAIエージェントを後付けするのではなく、エージェントと人向けUIを対等な構成要素として扱う点が特徴です。中核となる考え方は「機能は一度だけ定義する」こと。defineAction()でアクションを宣言すると、同じコードが組み込みエージェント、Reactコンポーネント、外部HTTPクライアント、各種連携から呼び出せるため、自動化ロジックとUIロジックが二重化して食い違う事態を根本から防げます。 その中核の周辺には、エージェント製品を作る際に自作しがちな要素があらかじめ接続されています。ユーザーが何を閲覧・選択・編集しているかをエージェントが把握できる共有アプリケーション状態、ユーザーとエージェントの唯一の正となる共有PostgreSQLデータベース、永続メモリと再利用可能なスキル、スケジュールおよびイベント駆動の自動化、複数エージェントによるチーム編成、そしてサインイン、組織メンバーシップ、リソース単位の権限（閲覧・コメント・編集・管理）まで含む認証です。 Agent-Nativeは意図的にスタック非依存に設計されています。TypeScript製のオープンソースで、LLM、データベース、ホスティングは自前のものを選び、アプリケーションコードは自分のリポジトリに置くという方針です。プロジェクトはDesign、Slides、Clips、Analytics、Calendar、Mail、Content、Assets、Formsといったオープンソースのリファレンスアプリも公開しており、そのまま使うこともフォークしてカスタマイズすることもできます。新規プロジェクトはCLIから作成するか、Builder.io上で構築できます。 **料金とプラン:** Agent-Nativeは無料で利用できるオープンソースフレームワークで、フレームワーク自体に費用はかかりません。負担が生じるのは、利用するLLM API、データベース、ホスティングなど自分で選んだ部分のみです。リファレンスアプリも無料で利用またはカスタマイズできます。 - **一度の定義であらゆる画面に反映:** defineAction()で機能を一度宣言すれば、エージェント、React UI、HTTPクライアント、各種連携が同じコードを呼び出し、実装の重複を排除できます。 - **共有状態とデータ:** ユーザーが閲覧・選択・編集している内容をエージェントが把握し、双方が同一のPostgreSQLデータベースを唯一の正として読み書きします。 - **スキルとメモリ:** 再利用可能な専門知識、永続コンテキスト、長期メモリをエージェントに付与し、説明の繰り返しや同じ失敗を減らします。 - **自動化とエージェントチーム:** スケジュールやイベントに応じてエージェント作業を実行し、同一ワークスペース内または接続されたエージェント間で専門エージェントに委任できます。 - **認証・組織・共有を標準搭載:** サインイン、ユーザーアカウント、組織メンバーシップ、リソース単位の閲覧・コメント・編集・管理権限がフレームワークに組み込まれています。 **強み:** 機能を一度定義すればエージェント、UI、API、連携で共有でき重複が大きく減る; LLM、データベース、ホスティングを自前で選べ、モデルやクラウドに縛られない; オープンソースのTypeScriptで、アプリケーションコードを自リポジトリに保持できる; 認証、組織、権限、メモリ、スキル、自動化まで標準で備わる **制約・デメリット:** TypeScriptとフルスタック開発の知識が必要で、ノーコードツールではない; ホスティング、データベース運用、LLMコストは自己負担となる; エコシステムや第三者のドキュメントはまだ比較的新しい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/agent-native.md) ## よくある質問 ### Activepieces と Agent-Native の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Activepieces の月間訪問数は 258,553、Agent-Native は 52,065 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Activepieces の前月比成長率は +1.5%、Agent-Native は +90.7% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Activepieces: フリーミアム。フリーミアムモデルです。クレジットカード不要の無料プランでフローとエージェントの構築を始められ、有料プランでは実行量とエンタープライズ機能が強化されます。導入はマネージドクラウドからセルフホスト、エアギャップまで選べ、オープンソース利用者は自社インフラでコミュニティ版を動かせます。 Agent-Native: 無料。Agent-Nativeは無料で利用できるオープンソースフレームワークで、フレームワーク自体に費用はかかりません。負担が生じるのは、利用するLLM API、データベース、ホスティングなど自分で選んだ部分のみです。リファレンスアプリも無料で利用またはカスタマイズできます。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Lovable](https://openaitools.app/ja/tool/lovable) | 31,052,090 | +3.8% | フリーミアム | アイデアをチャットで伝えると、動くアプリやサイトになる | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/lovable.md) | | 2 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | エージェントファースト時代のための Google の開発プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Base44](https://openaitools.app/ja/tool/base44) | 14,039,232 | +0.5% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 言葉で説明するだけで動くアプリ・サイト・AIエージェントを構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/base44.md) | | 5 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | アイデアを伝えるだけで、Replit が数分で動くアプリを構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 6 | [Zapier](https://openaitools.app/ja/tool/zapier-com) | 5,065,248 | +0.4% | フリーミアム、無料トライアル、有料 | 膨大な既製アプリのエコシステムと洗練されたUXを備えていますが、大幅に高価でプロプライエタリです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zapier-com.md) | | 7 | [n8n](https://openaitools.app/ja/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | フリーミアム | AIエージェントと技術チームのためのオープンソース自動化 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/n8n.md) | | 8 | [MindStudio](https://openaitools.app/ja/tool/mindstudio) | 1,793,337 | +14.2% | 料金は要問い合わせ | カスタムAIエージェントをデプロイするための効率的なインターフェースですが、従来のデータ統合パイプラインに対する柔軟性は低いです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mindstudio.md) | | 9 | [Dify](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | フリーミアム | 本番運用に耐えるエージェント型 AI ワークフローを構築・展開・統制 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai.md) | | 10 | [Gumloop](https://openaitools.app/ja/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | AIエージェント向けの優れたブラウザ・ウェブスクレイピング自動化機能を備えていますが、標準的なエンタープライズ向けアプリの統合は少なめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gumloop.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/activepieces-vs-agent-native More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)