LangGraphは、LangChainエコシステム内のライブラリであり、複数のLLMエージェント（またはチェーン）を構造化された効率的な方法で定義、調整、実行するためのフレームワークを提供します。
例えば、複雑なマルチエージェントの大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを構築しようとしているとします。それはとても魅力的ですが、同時にさまざまな課題も伴います。例えば、各エージェントの状態管理、相互作用の調整、エラー処理の適切な管理などです。こうした課題を解決するために役立つのがLangGraphです。
LangGraphは、これらの課題に正面から取り組むために設計された、LangChainエコシステム内のライブラリです。LangGraphは、複数のLLMエージェント（またはチェーン）を定義、調整、実行するためのフレームワークを提供します。
このライブラリを使用することで、エージェントの実行環境を開発する際に不可欠な「循環グラフ（cyclical graphs）」の作成が容易になり、開発プロセスが簡素化されます。LangGraphを活用すれば、堅牢でスケーラブルかつ柔軟なマルチエージェントシステムを簡単に構築できます。
LangChainエコシステムについてもっと知りたい場合は、LangChainの紹介記事を読むことをおすすめします。
LangGraphとは？
LangGraphは、LLM（大規模言語モデル）を活用したステートフルなマルチアクターアプリケーションをできる限り簡単に作成できるようにするためのツールです。LangChainの機能を拡張し、複雑なエージェント実行環境の開発に不可欠な**循環グラフ（cyclical graphs）**の作成と管理を可能にします。LangGraphの核となる概念は、グラフ構造、状態管理、調整の3つです。
グラフ構造
アプリケーションを有向グラフとして考えてみましょう。LangGraphでは、それぞれのノードがLLMエージェントを表し、エッジ（辺）がこれらのエージェント間の通信経路を示します。この構造により、ワークフローが明確になり、各エージェントが特定のタスクを実行し、必要に応じて他のエージェントへ情報を渡すことが可能になります。
状態管理
LangGraphの際立った特徴のひとつが、自動状態管理です。この機能により、複数のやり取りをまたいで情報を追跡・保存できます。エージェントがタスクを実行するたびに、システムの状態が動的に更新され、新しい入力に適切に応答できるようになります。
調整
LangGraphは、エージェントが適切な順序で実行され、必要な情報がシームレスにやり取りされるように管理します。この調整機能は、複数のエージェントが連携して共通の目標を達成する必要がある複雑なアプリケーションにとって不可欠です。データの流れや処理の順序を管理することで、開発者はエージェントの調整といった細かい制御ではなく、アプリケーションの高レベルなロジックに集中できます。
なぜLangGraphを使うのか？
前述のとおり、LangGraphは複雑なLLMアプリケーションを扱う開発者にとって、多くの利点をもたらします。ここでは、LangGraphが提供する実際のメリットを紹介します。
開発の簡素化
LangGraphは、状態管理やエージェントの調整に関する複雑さを抽象化します。これにより、開発者はワークフローやロジックの設計に集中でき、データの一貫性や適切な実行順序を確保する仕組みを気にする必要がなくなります。この簡素化によって、開発プロセスが加速し、エラーの発生も減少します。まさにゲームチェンジャーと言えるでしょう！
柔軟性
LangGraphを使用すると、開発者は独自のエージェントロジックや通信プロトコルを定義できます。これにより、特定のユースケースに最適化されたアプリケーションを作成することが可能になります。例えば、多様なユーザーリクエストに対応できるチャットボットや、複雑なタスクを処理するマルチエージェントシステムなど、用途に応じた柔軟な設計が可能です。まさに、開発者に創造の自由を与えるツールです。
スケーラビリティ
LangGraphは、大規模なマルチエージェントアプリケーションの実行をサポートするように設計されています。堅牢なアーキテクチャにより、多数のやり取りや複雑なワークフローを処理できるため、システムの成長に合わせて拡張が可能です。これにより、企業レベルのアプリケーションや、高いパフォーマンスと信頼性が求められる環境にも適応できます。
耐障害性（フォールトトレランス）
LangGraphの設計では、信頼性が最重要視されています。このライブラリにはエラー処理の仕組みが組み込まれており、個々のエージェントに問題が発生しても、システム全体が継続して動作できるようになっています。この耐障害性は、複雑なマルチエージェントシステムの安定性と堅牢性を確保する上で不可欠です。安心して使えるのも、大きな魅力のひとつです。
LangGraphの始め方
LangGraphのセットアップ方法と基本概念について見ていきましょう。
インストール
LangGraphをインストールするには、pipを使用します。
基本概念
ノード（Nodes）
ノードは、LangGraph内での作業単位を表します。通常、特定のタスクを実行するPython関数として定義されます。例えば：
- LLMとの対話
- ツールやAPIの呼び出し
- データ操作の実行
- ユーザー入力の受け取り
- ビジネスロジックの実行
LangGraphでは、graph.add_node(name, value) の構文を使用してノードを追加できます。
エッジ（Edges）
エッジは、ノード間の通信チャネルを表します。エッジは、情報の流れと実行順序を定義します。エッジを追加するには、graph.add_edge(node1, node2) の構文を使用します。
状態（State）
状態（State）は、グラフ内のノードによって時間とともに更新される中央オブジェクトです。アプリケーションの要件に応じて、状態を上書きしたり追加したりすることができます。この状態には、以下のような情報を保持できます。
- 会話履歴：エージェントとユーザーの間のメッセージリスト
- コンテキストデータ：現在のタスクや対話に関連する情報
- 内部変数：フラグ、カウンター、またはエージェントの進行状況や動作を追跡するための変数
シンプルなLangGraphアプリケーションの構築
ここでは、LangGraphを使用して基本的なチャットボットアプリケーションを作成する手順を紹介します。
ステップ1：StateGraphの定義
チャットボットを**ステートマシン（状態遷移機械）**として構築するために、StateGraph オブジェクトを定義します。State はクラスオブジェクトとして定義され、messages というキー（リスト型）を持ち、新しいメッセージを上書きするのではなく、add_messages() 関数を使用して追加します。
ステップ2：LLMを初期化し、Chatbotノードとして追加
ここでは、AzureChatOpenAI モデルを初期化し、チャットボットの関数を作成します。
この関数は、state.messages を入力として受け取り、メッセージのレスポンスを生成します（その後、レスポンスはstateに追加されます）。
このチャットボット関数を、"chatbot" という名前のノードとしてグラフに追加します。
ステップ3：エッジの設定
シンプルなチャットボットを構築するために、chatbot ノードをグラフの**開始点（エントリーポイント）と終了点（フィニッシュポイント）**の両方に設定します。これにより、プロセスの開始と終了を明示できます。
ステップ4：グラフのコンパイルと可視化
グラフをコンパイルし、CompiledGraph オブジェクトを作成します。
また、以下のコードを使用して、オプションとしてグラフの構造を可視化することも可能です。
ステップ5：チャットボットを実行
最後に、ループ処理を実装し、ユーザーの入力を継続的に受け取り、それをグラフ内で処理し、アシスタントのレスポンスを表示します。
ユーザーが "quit"、"exit"、または "q" を入力すると、ループが終了します。
高度なLangGraphの機能
基本的な内容をカバーしたので、ここではいくつかの高度な機能を見ていきましょう。
カスタムノードタイプ
LangGraphでは、カスタムノードタイプを作成して複雑なエージェントロジックを実装できます。これにより、アプリケーションの動作を柔軟かつ制御しやすくなります。
ここでは、MyCustomNode というクラスを定義し、カスタムロジックをカプセル化してLLMと連携させます。これにより、より構造化され、保守しやすい方法で複雑なノードの動作を実装できます。
エッジの種類
LangGraphは、ノード間のさまざまな通信パターンを処理するために異なるエッジタイプをサポートしています。その中でも特に有用なのが**条件付きエッジ（conditional edge）**で、これはノードの出力に基づいて意思決定を行うことができます。
条件付きエッジを作成するには、以下の3つのコンポーネントが必要です。
- アップストリームノード（Upstream Node）
- 先行するノードの出力が次のステップを決定する
- 関数（Function）
- アップストリームノードの出力を評価し、次に実行するノードを決定する
- 関数は、実行すべきノードを表す文字列を返す
- マッピング（Mapping）
- 関数の出力（意思決定結果）と、それに対応する実行ノードを紐付ける
疑似コードの例:
この例では、「model」ノードが呼び出された後、以下の2つの選択肢があります。
- 「end」ノードを選択してグラフを終了し、ユーザーへ結果を返す
- 「continue」ノードを選択してツールを呼び出し、処理を継続する
このように、ユーザーの選択によって処理の流れを変えることが可能です。
状態管理（State Management）
LangGraphは強力な**状態管理（State Management）**機能を提供します。
エージェントの状態を保存・取得するために、以下のような外部データベースやクラウドストレージを活用できます。
- データベース: SQLite、PostgreSQL、MongoDB
- クラウドストレージ: Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage
これにより、アプリケーションの**信頼性（Reliability）とスケーラビリティ（Scalability）**を向上させることができます。
例: SQLiteデータベースを使用した状態管理のコード
エラーハンドリング（Error Handling）
LangGraphには、エラー処理のための以下のメカニズムが備わっています。
- 例外処理（Exceptions）
- ノードの関数内で例外を発生させることで、実行中のエラーを検出可能
- 例外をキャッチして適切に処理することで、グラフのクラッシュを防ぐ
- リトライ（Retry Mechanisms）
- ネットワーク障害やAPIのタイムアウトなど、一時的なエラーに対応するため、ノード内でリトライ処理を実装できる
- ロギング（Logging）
- ロギング機能を活用してエラーを記録し、グラフの実行状況を追跡する
これらの機能を活用することで、LangGraphを使ったアプリケーションの安定性と耐障害性を向上させることができます。
LangGraphの具体的な活用例
LangGraphは、幅広い種類のアプリケーションを構築するために使用できます。
チャットボット
LangGraphは、高度なチャットボットの開発に最適です。このチャットボットは、さまざまなユーザーのリクエストに対応できます。
複数のLLMエージェントを活用することで、自然言語クエリを処理し、正確な応答を提供し、異なる会話のトピック間をスムーズに切り替えることが可能になります。
状態管理とエージェント間の調整機能により、チャットボットはコンテキストを維持し、一貫したユーザー体験を提供できます。
自律型エージェント
LangGraphを活用すれば、ユーザーの入力や事前定義されたロジックに基づいて、自律的に意思決定を行うエージェントを作成できます。
これらのエージェントは、複雑なワークフローを実行し、他のシステムと連携し、新しい情報に動的に適応することが可能です。
LangGraphの構造化されたフレームワークにより、各エージェントは効率的かつ効果的に動作します。そのため、自動化されたカスタマーサポート、データ処理、システム監視などのタスクに適しています。
マルチエージェントシステム
LangGraphは、複数のエージェントが協力して共通の目標を達成するアプリケーションの構築に優れています。
例えば、サプライチェーン管理システムでは、異なるエージェントが在庫を管理し、注文を処理し、配送を調整することができます。
LangGraphの調整機能により、各エージェントは効果的に通信し、情報を共有しながら同期的に意思決定を行うことができます。
これにより、業務効率が向上し、全体的なシステムパフォーマンスの向上が期待できます。
ワークフロー自動化ツール
LangGraphを使用することで、ビジネスプロセスやワークフローの自動化が容易になります。
例えば、ドキュメント処理、承認ワークフロー、データ分析などのタスクをインテリジェントなエージェントに処理させることが可能です。
ワークフローを明確に定義し、LangGraphの状態管理を活用することで、人間の介入なしに複雑なアクションのシーケンスを実行し、エラーを減らし、生産性を向上させることができます。
レコメンデーションシステム（推薦システム）
LangGraphの機能は、パーソナライズされた推薦システムにも大いに役立ちます。
複数のエージェントを活用し、ユーザーの行動、嗜好、コンテキストデータを分析することで、ユーザーに最適な商品、コンテンツ、サービスを推薦できます。
LangGraphの柔軟性により、さまざまなデータソースやアルゴリズムを統合し、推薦の精度や関連性を向上させることが可能です。
パーソナライズされた学習環境
教育プラットフォームにおいても、LangGraphを活用することで、個々の学習スタイルやニーズに適応した学習環境を構築できます。
複数のエージェントが、生徒の進捗を評価し、カスタマイズされた演習を提供し、リアルタイムでフィードバックを行うことが可能になります。
LangGraphのステートフルな特性により、システムは各学習者のパフォーマンスや嗜好を保持し、よりパーソナライズされた効果的な学習体験を提供できます。
結論
LangGraphは、状態管理とエージェントの相互調整を行うための構造化されたフレームワークを提供することで、複雑なLLMアプリケーションの開発を大幅に簡素化します。
今後の発展としては、LangGraphが他のLangChainコンポーネントとの統合、新しいLLMモデルのサポート、学術研究からのより高度なエージェント実行環境の導入などを進める可能性があります。