LangGraphは、タスクを有向グラフとして表現することで、AIエージェントの構築を簡素化するオープンソースのPythonライブラリです。LLM、ツール、APIと連携し、データ取得、処理、意思決定などの複雑なワークフローを扱えるモジュール式のパイプラインを作成できます。直感的なグラフノード、エッジ定義、カスタマイズ可能なモジュールを備え、開発者は迅速にプロトタイプの作成、テスト、デプロイが可能です。チャットボット、オートメーション、研究向けのインテリジェントエージェントに最適です。
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LangGraph
LangGraphは、タスクを有向グラフとして表現することで、AIエージェントの構築を簡素化するオープンソースのPythonライブラリです。LLM、ツール、APIと連携し、データ取得、処理、意思決定などの複雑なワークフローを扱えるモジュール式のパイプラインを作成できます。直感的なグラフノード、エッジ定義、カスタマイズ可能なモジュールを備え、開発者は迅速にプロトタイプの作成、テスト、デプロイが可能です。チャットボット、オートメーション、研究向けのインテリジェントエージェントに最適です。
フィーチャー
LangGraphとは？
LangGraphは、AIエージェントのワークフローを設計するためのグラフベースの抽象化を提供します。開発者は、プロンプト、ツール、データソース、意思決定ロジックを表すノードを定義し、これらのノードをエッジで接続して有向グラフを形成します。実行時には、LangGraphはグラフを巡回し、LLM呼び出し、APIリクエスト、カスタム関数を順次または並列に実行します。キャッシュ、エラー処理、ロギング、並列処理のサポートにより、堅牢なエージェント動作を実現します。拡張可能なノード・エッジテンプレートにより、外部サービスやモデルも自在に統合でき、チャットボット、データパイプライン、自律型ワーカー、研究アシスタントの構築に最適です。
誰がLangGraphを使うの？
- Python開発者
- AI研究者
- データサイエンティスト
- オートメーションエンジニア
LangGraphの使い方は？
- ステップ1：GitHubからLangGraphリポジトリをクローン
- ステップ2：pip install -r requirements.txt で依存関係をインストール
- ステップ3：LLMプロンプト、ツール、サブタスクを表現するグラフノードを定義
- ステップ4：ノードをエッジで接続してワークフローのロジックを構築
- ステップ5：プロジェクト設定でLLMとツールのエンドポイントを設定
- ステップ6：メインスクリプトを実行してエージェントを起動
- ステップ7：出力を監視しながらグラフ設計を改善
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LangGraphの主な特長・利点
コア機能
- グラフベースのエージェントワークフローのオーケストレーション
- プロンプト、ツール、ロジックのためのモジュール式ノード定義
- OpenAI、Hugging Face、カスタムAPIとの連携
- 監視およびデバッグツールを標準搭載
- 並列処理とキャッシュの設定が可能
利点
- AIエージェントの迅速なプロトタイピング
- モジュール性と再利用性の向上
- LLMやAPIとの連携がスムーズ
- 複雑なワークフローのメンテナンス性向上
- オープンソースで拡張可能
LangGraphの主な使用ケース・アプリケーション
- 自動化されたカスタマーサポートチャットボット
- データの処理と要約パイプライン
- 情報検索用のインテリジェントリサーチアシスタント
- ビジネスプロセスのワークフロー自動化
LangGraphのFAQs
LangGraph会社情報
LangGraph のレビュー
5/5
LangGraphの主な競合と代替品は？
- LangChain
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
- Agent Runner
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