LangGraph

LangGraphは、大規模言語モデル（LLM）を用いた状態を保持するマルチアクターアプリケーションの構築を目的とした高度なライブラリです。LangChain Incによって開発されたLangGraphは、LangChainライブラリの機能を拡張し、循環的な計算能力を導入しています。これにより、LLMがループ内で動作し、各ステップごとに意思決定を行うような、より複雑でエージェント的な振る舞いが可能になります。

LangGraphとは？

LangGraphは、複数のアクターやステップが関与する複雑なワークフローを開発者が作成できる強力なツールです。従来のLangChainで採用されている有向非循環グラフ（DAG）とは異なり、LangGraphはループ（循環）をサポートし、繰り返しの意思決定や状態管理が必要なアプリケーションに最適です。

主要な概念

ステートフルグラフ

ステートフルグラフはLangGraphの中核となる概念です。グラフ内の各ノードは計算ステップを表し、計算の進行に伴い状態が更新されます。この状態を保持する性質により、より動的で柔軟なワークフローが実現できます。

ノード

ノードはLangGraphの基本的な構成要素です。各ノードは、入力の処理・意思決定・外部APIとの連携など、特定の機能や計算を担います。

エッジ

エッジはノード同士を接続し、グラフ内での計算フローを定義します。LangGraphは条件付きエッジをサポートしており、現在の状態によって動的にフローを切り替えることができます。

主な特徴

ループと分岐

LangGraphでは、アプリケーション内でループや条件分岐を実装でき、計算フローにより高い柔軟性と制御性を持たせることが可能です。

永続化

LangGraphの大きな特徴のひとつは、ビルトインの永続化機能です。各ステップごとに状態を自動で保存し、エラーリカバリや人間参加型ワークフロー、過去の状態への「タイムトラベル」を用いた異なるアクションの実行も実現できます。

人間参加型（Human-in-the-Loop）

LangGraphは、グラフの実行途中で中断を許可し、エージェントが計画した次のアクションをユーザーが承認・編集できるなど、人間とエージェントの協働をサポートします。これにより、より高い制御性と信頼性が得られます。

ストリーミングサポート

ユーザー体験向上のため、LangGraphはトークンごとの出力や中間ステップのストリーミングなど、動的かつインタラクティブな出力をネイティブでサポートしています。

LangChainとの統合

LangGraphは単体でも使用できますが、LangChainやLangSmithとのシームレスな連携も可能で、LLMベースのアプリケーション構築・管理に最適な包括的スイートを提供します。

インストール

LangGraphのインストールは、以下のコマンドで行えます：

pip install -U langgraph

JavaScript版の場合は次のコマンドを使用します：

npm install @langchain/langgraph

主なユースケース

エージェント・マルチエージェントワークフロー

LangGraphは、複数のエージェントやアクターが特定のタスクを分担し、協調して意思決定するワークフローの構築に最適です。

複雑なタスク処理

ループや状態永続化機能により、LangGraphは複雑な意思決定やエラーリカバリメカニズムを必要とするアプリケーションに適しています。

人間とエージェントの協働

人間参加型インタラクションを標準でサポートすることで、LangGraphは人間とエージェントの協働が求められる高信頼・高制御な用途にも活用できます。