LangGraph Agent

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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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May 06 2025
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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。
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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

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LangGraph Agentの主な競合と代替品は?

  • LangChain
  • AutoGPT
  • BabyAGI
  • LlamaIndex
  • Microsoft Semantic Kernel

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