プラットフォーム vs. ライブラリ vs. ビルダー

AIオーケストレーション市場には3つの類型があります：ビジュアルノードビルダー、コードライブラリ、クラウドプラットフォーム。EDDIはデプロイ可能なミドルウェアプラットフォームです。

vs. ビジュアルノードビルダー

Flowise · n8n · 類似プラットフォーム

ビジュアルノードビルダーはプロトタイピングを迅速にします。しかし、そのアーキテクチャはエンタープライズ規模での制約をもたらします。

項目	ビジュアルノードビルダー	EDDI
ランタイム	Node.jsのシングルスレッドイベントループ	数百万の仮想スレッドを備えたJVM
並行性モデル	非同期コールバック、CPU集約型タスクでブロック	真のOSレベル並列性、仮想スレッドはI/O待機中にシームレスに処理を譲渡
コード実行	動的なeval() / コードブロック	eval()ゼロ、宣言的JSONのみ
セキュリティ	主要プラットフォームで重大なCVEが公に文書化	設計上、動的コード実行なし
認証	Basic認証またはコミュニティプラグイン	RBAC付きエンタープライズOIDC/Keycloak
データベース	SQLite（一部はPostgreSQL対応）	MongoDBまたはPostgreSQL
監査証跡	アプリケーションレベルのロギング	HMAC-SHA256不変監査台帳
コンプライアンス	手動実装が必要	GDPR、HIPAA、EU AI規制法インフラを内蔵、15以上のフレームワークに対応

2026年初頭、AIエージェントのエコシステムは重大なセキュリティの清算を経験しました。

EDDIは根本的に異なるアプローチを採用しています：ランタイムコード評価の絶対的な禁止。

LangGraph · CrewAI · AutoGen · LangChain · Spring AI

コードライブラリは優れたビルディングブロックです。しかし、ライブラリを選択するということは、すべてのプロダクションインフラを自分で構築することを意味します。

チームはエンタープライズインフラをゼロから構築する必要があります：

フレームワーク	抽象化	学習曲線	状態＆メモリ	本番インフラ
LangGraph	ノード＆エッジ（DAG）	中〜高	組み込みの永続化	カスタムインフラが必要
CrewAI	ロールベースの委任	低	一時的	プロトタイピング向け
AutoGen	マルチパーティ対話	低〜中	会話履歴	移行中のフレームワーク
EDDI	オーケストレーションプラットフォーム	低（Config-as-Code）	永続メモリ＋ドリーム統合	完全パッケージ済み

ライブラリはロジックを提供し、EDDIはインフラストラクチャを提供します。

AWS Bedrock · Azure AI Studio · Google Vertex AI

クラウドAIプラットフォームはマネージドインフラを提供しますが、重大なベンダーロックインをもたらします。

項目	クラウドAIプラットフォーム	EDDI
デプロイメント	プロバイダーのクラウドにロックイン	Dockerネイティブ、あらゆる環境で動作
モデル選択	プロバイダーのポートフォリオに限定	12のLLMプロバイダー + OpenAI互換エンドポイント
コスト管理	プロバイダーが設定する価格	モデルカスケードにより一般的なマルチモデルワークロードでコストを最大60〜80%削減
データレジデンシー	プロバイダーのインフラに保存	完全なデータ主権
ポータビリティ	プロバイダー固有のAPI	MCP、A2A、OpenAPI、REST
マルチクラウド	プロバイダーをまたぐ運用は困難または不可能	同じDockerイメージがあらゆる環境に同一にデプロイ可能
エアギャップ	不可能	Ollama/Jlamaで完全オフライン

EDDIのセルフホストアーキテクチャは、クラウドにロックインされたプラットフォームが到底及ばないインフラストラクチャの主権を提供します。

EDDIを5分でインストールし、現在のスタックと比較評価してください。

EDDIを開発するチームによる、マネージドデプロイメント、SLA付きサポート、実践的な支援を受けられます。