LangGraph

LangGraph は、LangChain が提供する低レベルなエージェントオーケストレーションフレームワーク兼ランタイムです。長時間稼働するステートフルなエージェントの構築・管理・デプロイを支援します。決定論的な手書きステップと LLM 駆動のエージェントステップを 1 つのグラフで混在させ、AI をどこにどう適用するかを細かく制御できます。Klarna・Uber・J.P. モルガン・Replit・Elastic が採用しています。

主な機能

• 耐久実行：エージェントは障害を乗り越えて動作を継続し、長時間実行が可能。中断した場所から自動的に再開。
• ヒューマンインザループ：実行中の任意の時点でエージェント状態を検査・変更し、監督と誘導が可能。
• 包括的メモリ：進行中の推論用の短期作業メモリと、セッションをまたぐ長期永続メモリ。
• 決定論 + エージェントの混在：1 つのグラフで手書きロジックと LLM 判断を組み合わせ。必要な箇所は予測可能に、柔軟にしたい箇所は柔軟に。
• ストリーミングと永続化：ファーストクラスのストリーミングとチェックポイントベースの永続状態。
• 本番デプロイ：LangSmith Deployment でエージェントをデプロイ・スケール。LangSmith Studio でビジュアルプロトタイピング。
• スタンドアロンまたは LangChain と併用：LangChain なしでも動作し、フルスタックとシームレスに統合。
• Deep Agents SDK：LangGraph 上に構築された計画・サブエージェント・ファイルシステムツール・コンテキスト管理。

使用シナリオ

このツールを使用すべき人は？

• 本番エージェントチーム：障害を乗り越え、数時間〜数日動き続けるエージェントを構築するチーム。
• 複雑なワークフロービルダー：特定ポイントでのみ LLM 判断を使い、他は決定論的制御フローを維持するアプリケーション。
• エンタープライズ AI チーム：Klarna・Uber・J.P. モルガンのような、ステートフルなマルチアクターアプリを提供する企業。

解決する問題

1. エージェントの信頼性：耐久実行により、長時間エージェントはクラッシュ後に再起動ではなく再開。
2. 監督：ヒューマンインザループで、アクションが有効になる前に承認・変更可能。
3. 状態管理：メモリとチェックポイントがコンテキスト内・セッション横断の両方の状態を処理。

料金プラン

優位性と独自の価値提案

競合他社と比較した優位性：

1. 低レベル制御：ブラックボックスエージェントフレームワークより表現力が高く、カスタムアーキテクチャに対応。
2. 耐久実行：失敗地点から自動再開——単なるリトライではない。
3. エコシステムの深さ：LangChain・LangSmith・Deep Agents SDK と統合。

際立つポイント：

• GitHub 39,000 以上のスターと成熟した活発なコミュニティ。
• Pregel と Apache Beam に着想、インターフェースは NetworkX に着想。
• 同じグラフに決定論とエージェントステップを混在。

はじめに

クイックスタートガイド

1. インストール：pip install langgraph。
2. 状態を定義：状態スキーマで StateGraph を作成。
3. ノードを追加：LLM 呼び出しと決定論関数をグラフノードとして接続。
4. コンパイルして実行：グラフをコンパイルして呼び出し。耐久性のためチェックポイントを追加。

統合

• LangChain・LangSmith・Deep Agents SDK
• 任意のモデルプロバイダー
• LangSmith Deployment によるホスト型スケーリング

よくある質問

LangGraph を使うのに LangChain は必要ですか？

いいえ。LangGraph は単独で動作しますが、必要に応じて LangChain 製品と統合できます。

無料ですか？

はい。コアライブラリは MIT ライセンスのオープンソースです。

どんなエージェントを構築できますか？

単一・マルチ・階層型の制御フロー——すべて耐久実行とヒューマンインザループに対応。

代替案

LangGraph が合わない場合の選択肢：

• CrewAI：より高レベルなロールベースのマルチエージェントフレームワーク。
• OpenAI Agents SDK：OpenAI の本番重視エージェントフレームワーク。
• Google ADK：A2A 対応の Google マルチエージェントフレームワーク。

ヒントとベストプラクティス

1. 耐久性はチェックポイントで：状態を永続化し、長時間エージェントが再起動後も継続。
2. ヒューマンインザループのゲートを：リスクのあるアクションは実行前に承認。
3. 決定論とエージェントを分離：予測可能なロジックはコードに、柔軟な判断は LLM ノードに。

まとめ

LangGraph は、本番で最も信頼されるステートフルエージェントの背後にあるオーケストレーションランタイムです。耐久実行・ヒューマンインザループ・包括的メモリを 1 つの低レベルフレームワークに統合。長時間実行し、状態を決して失わないエージェントを構築するなら、業界標準の選択肢です。