レポートの一覧に戻る

LangGraph: LangChainによるAIエージェント作成ツールの紹介

🗓 Created on 5/1/2024

📜 要約

### 主題と目的の要約 LangGraphは、LangChainエコシステムの一部であり、AIコーディングエージェントを構築するための革新的なツールです。LangGraphはサイクリックな状態を持つマルチアクターエージェントシステムを構築し、LangChainとの連携により効果的に活用されます。LangGraphは、LangChainの上に構築されたライブラリで、LLMアプリケーションに循環的な計算機能を追加するツール。 ### 主要な内容と発見 LangGraphは、マルチエージェントの相互作用において共有状態をエージェントに利用可能にし、LCELを拡張して複数の計算ステップを調整できるライブラリを提供しています。Orchestrationパターンを実装し、マイクロエージェントを繋ぎ合わせ、意味論的世界と構文論的世界を結びつけています。LangGraphを使用したエージェント作成の手順は、OpenAIのAPIキーと組織IDを設定し、カスタムツールを指定してエージェントを作成し、システムメッセージとヒューマンメッセージを設定してエージェントを実行するという流れです。 ### 結果と結論のまとめ LangGraphは、コード生成の効率を向上させるために設計された革新的なツールであり、反復サイクルと意思決定点を活用してコード生成の能力を示しています。LangGraphの比較評価では、リフレクションを組み込んだコード生成フローが単一の生成方法よりも優れた結果を示しました。LangGraphは、コード生成システムの進化と質問に対する回答の改善を可能にする潜在能力を持っています。

🔍 詳細

🏷 LangGraph: LangChainによるAIエージェント作成ツールの紹介

#### LangGraph: LangChainによるAIエージェント作成ツールの紹介 LangGraphは、LangChainの上に構築されたライブラリで、状態を持つマルチアクターアプリケーションを構築するための強力なツールです。LangGraphは、サイクルを追加する能力を導入し、LLMに次に取るべき行動を尋ねるループ内でLLMを呼び出すなど、より複雑なエージェントのような振る舞いを可能にします。 #### LangGraph: AIコーディングエージェントの構築 LangGraphはLangChainエコシステムの一部であり、複数のツールを使用してタスクを実行できるAIコーディングエージェントを構築することができます。LangGraphは、サイクリックな状態を持つマルチアクターエージェントシステムを構築するための効果的なフレームワークであり、LangChainとの連携により、LLMの品質と能力が向上するにつれ、複雑なワークフローを自動化するためのエージェントシステムを作成することがますます容易になるでしょう。 #### LangGraphの主要な特徴 - **状態を持つグラフ:** LangGraphは、グラフ内の各ノードが計算のステップを表し、グラフが状態を維持し、計算が進行するにつれて状態が渡され、更新されるというコンセプトを中心に展開しています。 - **ノード:** ノードはLangGraphの構成要素です。各ノードは関数や計算ステップを表します。入力の処理、意思決定、外部APIとのやり取りなど、特定のタスクを実行するためにノードを定義します。 - **エッジ:** エッジはグラフ内のノードを接続し、計算の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、グラフの現在の状態に基づいて次に実行するノードを動的に決定できます。 #### LangGraphの利点 - LangGraphを使用してエージェントを設計することは、各ノードが最終的な傑作に深みを加える交響曲を作るような感覚です。 - LangGraphの条件付きエッジは、アプリケーションに戦略的な意思決定のレイヤーを追加します。 - LangGraphは、LangChainやTavilyなどのツールと美しく同期し、設定に時間をかけることなく創造に集中できます。 #### 推奨される次の読み物 - [LangGraph: 初心者向け入門ガイド](https://medium.com/@cplog/introduction-to-langgraph-a-beginners-guide-14f9be027141) - [Introducing LangGraph: Crafting Intelligent Language Agents Just Got Easier!](https://www.linkedin.com/pulse/introducing-langgraph-crafting-intelligent-language-agents-adep-enu6f) - [LangGraph : Create Your Hyper AI Agent](https://quickaitutorial.com/langgraph-create-your-hyper-ai-agent/) - [Build an AI coding Agent with LangGraph by LangChain](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/build-an-ai-coding-agent-with-langgraph-by-langchain/) - [LangGraph: Create an Agent from Scratch](https://teetracker.medium.com/langgraph-create-an-agent-from-scratch-9e1208bd0632) - [Agent Supervisor in Multi-Agent Workflow in LangGraph](https://medium.com/@kbdhunga/agent-supervisor-in-multi-agent-workflow-in-langgraph-6653a2994ca9) LangGraphは言語モデルアプリケーションの新たなフロンティアであり、開発者が複雑で状態を持つマルチアクターアプリケーションの世界に飛び込むための理想的なツールです。LangGraphに飛び込んで、言語モデルの可能性を最大限に引き出しましょう!

🏷 LangGraphの機能と利点

#### LangGraphの機能と利点 LangGraphは、LangChainエコシステムを拡張し、大規模言語モデルを活用した洗練されたエージェントランタイムを提供しています。State Graph、Nodes、Edgesなどの主要コンポーネントを持ち、エージェント間の相互作用を可能にしています。LangGraphはOrchestrationパターンを実装し、共有状態をエージェントに利用可能にする機能を提供しています。 #### LangGraphの機能とOrchestrationの適用 LangGraphはマルチエージェントの相互作用空間でOrchestrationとChoreographyのデザインパターンを適用しており、共有状態を重視しています。マイクロエージェントシステムのモノリシックな開発に疑問を投げかけ、マイクロサービスの設計原則を活用する重要性を示唆しています。LangGraphは意味論的世界と構文論的世界を結びつけ、マイクロエージェントパターンを採用していることが明確です。 #### LangGraphの主要コンポーネント - **State Graph:** LangGraphの主要なグラフタイプはStatefulGraphであり、各ノードに渡される状態オブジェクトによってパラメータ化されています。グラフ内のノードは、特定の属性の設定や既存の属性の追加によってこの状態を更新する操作を返します。 - **Nodes:** LangGraphのノードは、アプリケーション内の特定のタスクに責任を持つエージェントコンポーネントを表します。各ノードは、エージェントアーキテクチャ内での機能に基づいて状態オブジェクトとのやり取りを行い、その状態を更新する操作を返します。 - **Edges:** エッジは、グラフ内のノードを接続し、アプリケーションの異なるコンポーネント間で情報と操作のフローを定義します。これらはノード間の通信と調整を促進し、所望の機能を達成するためにノード間で連携します。 #### LangGraphの適用例 - **GPT-Newspaper** - 個人の好みに合わせて新聞を作成する革新的な自律エージェント - 6つの専門サブエージェントから構成される - ![GPT-Newspaperのアーキテクチャ図](https://blog.langchain.dev/content/images/2024/01/68747470733a2f2f746176696c792d6d656469612e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f6770742d6e65777370617065722d6172636869746563747572652e706e67) - **Crew AIの例** - CrewAIとLangChain、LangGraphを使用してメールの自動チェックと下書き作成を自動化する - ![Crew AIのグラフ](https://blog.langchain.dev/content/images/2024/01/CrewAI-LangGraph.png) #### 他のフレームワーク - **Autogen** - LangGraphとの最大の違いは、エージェントの構築方法にある - [Autogen](https://github.com/microsoft/autogen?ref=blog.langchain.dev) - **CrewAI** - CrewAIはLangGraphとの統合を進めており、高レベルのフレームワークである - [CrewAI](https://github.com/joaomdmoura/crewAI?ref=blog.langchain.dev)

🖍 考察

### 結果の確認 LangGraphは、従来の線形的なアプローチを打破し、人間の言語や対話の複雑さを反映した革新的なツールであることが分かりました。StatefulGraphを中心とするLangGraphは、アプリケーションの進化と適応に重要な循環的アプローチを提供し、条件付きエッジを使用することで戦略的な意思決定のレイヤーを追加しています。LangGraphは、初心者向けにも理解しやすい構造を持ち、多様なアプリケーション開発に役立つ可能性があります。 ### 重要性と影響の分析 LangGraphの重要性は、従来のアプローチに比べてより複雑な状態を持つアプリケーションを構築できる点にあります。また、マルチエージェントの相互作用を革新的に進化させる可能性を秘めており、AIエージェントの動作方法を革新する重要な役割を果たすことが期待されます。LangGraphの影響は、開発プロセスの効率化や信頼性の向上に繋がり、ユーザー中心のエージェントを構築する際に優れた選択肢となる可能性があります。 ### ネクストステップの提案調査から生じた疑問点や未解決の課題に対処するために、LangGraphの状態管理や条件付きエッジの設定に関するさらなる研究や実践が必要です。また、LangGraphを活用した具体的なアプリケーション開発の事例や成功事例の収集と分析を行うことで、その有用性や効果をより具体的に示すことが重要です。 ### 今後の調査の方向性今回の調査ではLangGraphの機能や特性に焦点を当てましたが、今後はLangGraphを活用した具体的な業界や領域への適用についての調査が重要です。また、LangGraphの限界点や改善の余地についてもさらなる研究が必要です。さらに、他のAIエージェント開発ツールとの比較研究や統合利用の可能性についても検討することで、AIエージェント開発のさらなる進化に貢献できるでしょう。

📚 参考文献

参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。

新しいテーマを調査する

運営会社サービス概要メディア

#### LangGraphの将来展望 LangGraphは、コード生成の効率を向上させるために設計された革新的なツールであり、反復サイクルと意思決定点を活用してコード生成の能力を示しています。LangGraphの比較評価では、リフレクションを組み込んだコード生成フローが単一の生成方法よりも優れた結果を示しました。LangGraphは、コード生成システムの進化と質問に対する回答の改善を可能にする潜在能力を持っています。 #### LangGraphの将来展望における考察 LangGraphは、コード生成において反復的なアプローチを取り入れ、リフレクションを組み込んだコード生成フローによって優れた結果を示しています。特に、リフレクションを活用することでコード実行の成功率が向上し、LangGraphの潜在能力を強調しています。これにより、AIシステムの品質と成功率を向上させる可能性があり、LangGraphがAIエージェントの動作方法を革新する重要な役割を果たすことが期待されます。 #### LangGraphの将来展望に関連する詳細情報 LangGraphは、コード生成の効率向上を目指して設計されたツールであり、反復サイクルと意思決定点を活用してコード生成の能力を示しています。LangGraphの主な焦点は、プロンプトとコンテキストスタッフィングを使用したコード生成と、リフレクションを含むコード生成フローの比較と評価にあります。調査結果によると、リフレクションを組み込んだコード生成フローは、単一の生成方法よりも優れた結果を示し、特に反復的なアプローチは成功率を大幅に向上させました。LangGraphは、AIシステムの品質と成功率を向上させる可能性があり、コーディングの質問に対する回答を反復的に改善することが期待されます。LangGraphのリフレクション技術の導入により、AIエージェントの能力向上と革新が期待されています。LangGraphは、AIシステムの開発と適用におけるパラダイムシフトを示し、追加の計算リソースを要求するものの、出力品質の向上が価値あるトレードオフであることが示されています。LangGraphの将来展望は、AIの能力向上と複雑なタスクにおける問題解決の向上に大きく貢献する可能性があります。