LangGraphは、複雑なAIワークフロー内の言語モデル操作とデータ変換を調整する多用途のグラフベースインターフェースを提供します。開発者は、各ノードがLLM呼び出しまたはデータ処理ステップを表すグラフを定義し、エッジにより入力および出力の流れを指定します。OpenAI、Hugging Face、カスタムエンドポイント等複数のモデルプロバイダーをサポートし、モジュール式のパイプラインの構成と再利用を可能にします。結果のキャッシュ、並列・逐次実行、エラー処理、デバッグ用のグラフ視覚化などの機能を備えています。LLM操作をグラフノードとして抽象化することで、多段階推論、ドキュメント分析、チャットボットフロー等の高度なNLPアプリケーションの維持管理を簡素化し、開発の迅速化と拡張性を確保します。

マルチエージェントシステムフレームワークは、Pythonアプリケーション内で複数のAIエージェントを構築・調整するためのモジュール構造を提供します。エージェントを生成・監督するエージェントマネージャー、さまざまなプロトコル（例：メッセージパッシング、イベントブロードキャスティング）をサポートする通信基盤、長期的な知識保存用のカスタマイズ可能なメモリストアを含みます。開発者は異なるエージェント役割を定義し、特殊なタスクを割り当て、合意形成や投票などの協調戦略を設定できます。このフレームワークは外部のAIモデルや知識ベースとシームレスに統合でき、エージェントが推論、学習、適応を行います。分散シミュレーション、対話エージェントクラスター、自動意思決定パイプラインに最適で、多様なエージェントの自治性を活用して複雑な問題解決を加速します。