LangGraphエージェントは、巨大な言語モデルによって駆動されるインテリジェントエージェントを構築するための拡張可能なオープンソースフレームワークです。統合された知識グラフメモリストア、動的な関数／ツール呼び出し、モジュール型パイプライン、および計画／実行コンポーネントを備え、文脈を維持し複雑なタスクを効率的に実行します。
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LangGraph Agent
LangGraphエージェントは、巨大な言語モデルによって駆動されるインテリジェントエージェントを構築するための拡張可能なオープンソースフレームワークです。統合された知識グラフメモリストア、動的な関数／ツール呼び出し、モジュール型パイプライン、および計画／実行コンポーネントを備え、文脈を維持し複雑なタスクを効率的に実行します。
フィーチャー
LangGraph Agentとは？
LangGraphエージェントは、グラフ構造のメモリとLLMを組み合わせて、事実を記憶し、関係を推論し、必要に応じて外部関数やツールを呼び出せる自律型エージェントを構築します。開発者はメモリスキーマをグラフのノードとエッジとして定義し、カスタムツールやAPIを追加し、設定可能なプランナーとエグゼキューターを通じてエージェントのワークフローを調整します。このアプローチは、文脈の保持を強化し、知識駆動の意思決定を可能にし、多様なアプリケーションで動的ツール呼び出しをサポートします。
誰がLangGraph Agentを使うの？
- AI研究者
- 機械学習エンジニア
- ソフトウェア開発者
- データサイエンティスト
- 自動化アーキテクト
LangGraph Agentの使い方は？
- ステップ1: GitHubからリポジトリをクローンします。
- ステップ2: pipを用いてPython依存関係をインストールします。
- ステップ3: グラフメモリストアを設定します（例：Neo4jまたはインメモリ）。
- ステップ4: 設定内にあなたのLLMプロバイダとツール呼び出し関数を定義します。
- ステップ5: 提供されるプランナーとエグゼキュータークラスを使用してエージェントのタスクとパイプラインを実装します。
- ステップ6: エージェントを起動し、メモリの取得とツール呼び出しのためにログを監視します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
LangGraph Agentの主な特長・利点
コア機能
- コンテキスト保持のためのグラフベースのメモリストア
- モジュール式のLLMエージェントパイプライン（計画、推論、実行）
- 動的な関数およびツールの呼び出し
- 設定可能な知識グラフスキーマ
- ビルトインのプランナーとエグゼキューター
- 拡張可能なプラグインアーキテクチャ
利点
- 知識グラフメモリによるコンテキスト意識の向上
- カスタムツールやAPIの柔軟な統合
- 構造化された関係を利用した意思決定の向上
- スケーラブルでモジュール式なエージェント設計
- オープンソースコミュニティのサポート
LangGraph Agentの主な使用ケース・アプリケーション
- 過去の対話履歴を記憶する自動化されたカスタマーサポート
- 知的タスクスケジューリングとワークフロー自動化
- ドメイングラフからのデータ照会と知識検索
- 構造化メモリを持つ調査エージェントのプロトタイピング
- 前提知識を活用したインタラクティブな教育チューター
LangGraph AgentのFAQs
LangGraph Agent会社情報
LangGraph Agent のレビュー
5/5
LangGraph Agentの主な競合と代替品は？
- LangChain
- AutoGPT
- BabyAGI
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
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