インスピレーションと洞察から生成されました 4 ソースから

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はじめに

  • LangGraphは、LangChainのツール群の一つで、LLM（大規模言語モデル）を活用してステートフルなマルチエージェントアプリケーションを構築するためのライブラリです。

  • LangGraphは、エージェントのステップをグラフ化し、状態管理を行うためのツールで、複数のエージェントが協調して動作するマルチエージェントの構築を容易にします。

  • LangChainのLCEL（LangChain Expression Language）を拡張し、サイクルを容易に実装できる機能を備えています。

  • LangGraphは、ループを含むフローの実装や、エージェントの行動を細かく制御する機能を提供し、ワークフローに人間が介入することも可能です。

  • LangGraphは、グラフ構造を活用してテキストデータの関係性や文脈をより深く理解するために設計されたフレームワークです。

LangGraphの構成要素 [1]

  • Graph: LangGraphの中核となる構成要素で、各NodeとEdgeの集合体です。

  • State: ノード間の遷移の際に保持される情報で、各ノードが参照および更新します。

  • Node: グラフ内の個々のステップや状態を表す要素で、特定のアクションやチェックポイントとして機能します。

  • Edge: ノード間の接続を表し、遷移の条件やアクションを定義します。

  • StateGraph: グラフの状態を表す要素で、NodeやEdgeで利用するための情報を管理します。

LangGraphの利点 [2]

  • ループを含むフローを容易に実装可能で、複雑なエージェントアーキテクチャを実現できます。

  • アプリケーションのフローと状態を細かく制御可能です。

  • グラフの各ステップ後に自動的に状態を保存し、グラフの実行を任意のポイントで一時停止および再開が可能です。

  • ワークフローに人間が介入し、エージェントが計画した次のアクションを承認または中断可能です。

  • LangChainおよびLangSmithとシームレスに統合可能です。

LangGraphとLangChainの違い [2]

  • LangChainはDAG（有向非巡回グラフ）ベースのフレームワークで、単純なタスクに適しています。

  • LangGraphはサイクル（ループ）を含むフローをサポートし、複雑なエージェントアーキテクチャを実現できます。

  • LangGraphは、エージェントの動作をグラフとして表現し、ワークフローの各ステップを明確に定義します。

  • LangChainはシンプルなワークフローに適しており、LangGraphは動的なエージェントアーキテクチャに強みを発揮します。

  • LangGraphは、エージェント間のインタラクションを「会話」としてではなく、グラフとして表現します。

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LangGraphの使用例 [1]

  • LangGraphは、ステートフルなマルチエージェントアプリケーションを構築するために使用されます。

  • エージェントのステップをグラフ化し、状態管理を行うことで、複数のエージェントが協調して動作するシステムを構築します。

  • LangGraphは、ループを含むフローの実装や、エージェントの行動を細かく制御する機能を提供します。

  • ワークフローに人間が介入することが可能で、エージェントの動作を柔軟に調整できます。

  • LangGraphは、グラフ構造を活用してテキストデータの関係性や文脈をより深く理解するために設計されています。

LangGraphのインストール方法 [2]

  • LangGraphはPythonで動作するため、まずPythonをインストールする必要があります。

  • 以下のコマンドを実行してLangGraphをインストールします。

  • 公式のGitHubリポジトリからサンプルプロジェクトをクローンして実行できます。

  • examplesディレクトリ配下に多くのサンプルがあるので、試すことが可能です。

  • LangGraphのインストールは、開発環境において簡単に行うことができます。

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