LangGraphとは？誰が作った何のための仕組みか
LangChainの開発元が作ったオーケストレーション用ランタイム
LangGraphの基本情報
開発元
LangChain Inc（LangChainの開発元）
発表時期
2024年1月
ライセンス
MIT（無料のオープンソース）
位置づけ
グラフベースの低レベルなオーケストレーション層。LangChainの新バージョンではなく、下の層を支えるランタイム
設計の特徴
固定の処理とLLMの判断を同じグラフに混ぜられる
採用企業
Klarna、Uber、J.P. Morgan
室谷代表取締役LangGraphって、名前だけ見るとLangChainの別名みたいに聞こえるんですけど、中身はかなり違うんですよね。作っているのはLangChain Inc、つまりLangChainの開発元そのものです。
2024年1月に発表された、グラフベースの低レベルなオーケストレーション層で、エージェントの動きを自分で制御するための土台なんですよ。
2024年1月に発表された、グラフベースの低レベルなオーケストレーション層で、エージェントの動きを自分で制御するための土台なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がまず戸惑うのがそこで。「LangChainの新しいバージョンですか？」と聞かれることが多くて。
実際は別物で、どちらかというと下の層を支えるランタイムなんです。
実際は別物で、どちらかというと下の層を支えるランタイムなんです。
室谷代表取締役ライセンスはMITで、無料のオープンソース。ここは経営目線で見ても大きいんですよ。
基盤になるライブラリを無料で広げて、その上で運用や監視のプラットフォームに価値を乗せる、という建て付けになってます。
基盤になるライブラリを無料で広げて、その上で運用や監視のプラットフォームに価値を乗せる、という建て付けになってます。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど、開発元のビジネスの作り方まで見えてくると、触り方の解像度も上がりますね。
固定の処理とLLMの判断を同じグラフに混ぜられる
テキトー教師DotAI 認定講師このフレームワークの効きどころは、決まった処理とLLMが判断する処理を同じグラフの中に混ぜられることなんです。全部LLMに任せると暴れる、全部固定にすると柔軟性がない、その中間が作れるのが大きいんですよ。
室谷代表取締役業務システムだと、そこがまさに欲しいところなんですよね。審査みたいな流れは決まったルールで回して、判断が割れるところだけLLMに投げる。
全部をAIに丸投げする設計とは、コストも安定性も別物になります。
全部をAIに丸投げする設計とは、コストも安定性も別物になります。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、LLMに全部やらせてみて失敗した人が次にたどり着く場所がここ、というパターンが多い気がします。
室谷代表取締役最初から自由にやらせない、という設計判断ができるかどうか。ここは技術というより設計の意思決定なんですよね。
KlarnaやUber、J.P. Morganも使っている
室谷代表取締役で、実際に誰が使ってるのかというと、Klarna、Uber、J.P. Morganといった名前が出てくるんですよ。決済に配車に金融。
わりと判断の重い領域の企業が採用しているのは一つの目安になります。
わりと判断の重い領域の企業が採用しているのは一つの目安になります。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、大きい会社の事例を見ても自分ごとにならない、という声はよく聞きます。ニュースとして読むのと、自分の業務に当てはめるのでは距離がありますからね。
室谷代表取締役そうなんですよ。事例は「すごい人が使ってる」で終わらせると意味がなくて。
業界構造で言うと、こういう基盤レイヤーが先にオープンソースで広がって、その上に商用のサービスが乗っていく流れが固まりつつある、と見たほうが実務的です。
業界構造で言うと、こういう基盤レイヤーが先にオープンソースで広がって、その上に商用のサービスが乗っていく流れが固まりつつある、と見たほうが実務的です。
テキトー教師DotAI 認定講師だとすると、最初に覚える対象として筋は通ってるんですね。土台が変わらなければ、上に何が乗っても知識は残りますから。
LangChainとLangGraphは何が違う？どちらを選べばいい？
LangChainはフレームワーク、LangGraphはランタイムという上下関係
LangChainとLangGraphの違い
LangChain
- モデルやツールを組み合わせる統合ライブラリ
- フレームワークという位置づけ
- create_agentで最小構成のエージェントを作れる
- すぐ使い始めたい場合に向く
LangGraph
- LangChainの下で動く低レベルな土台(ランタイム)
- ノードとエッジと状態でワークフローをグラフとして自分で書く
- 抽象化が少ないぶん制御は効くが書く量は増える
- 決定論的な処理とLLM駆動の処理を1つのグラフに混在できる
室谷代表取締役ここ、先に整理しておきたいんですけど、LangChainとLangGraphって並列の競合製品じゃないんですよね。LangChainはモデルやツールを組み合わせる統合ライブラリで、LangGraphはその下で動く低レベルな土台。
上下関係なんです。
上下関係なんです。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人は「どっちが新しい方なの」「どっちを覚えればいいの」で止まりがちで。
実体としては、LangChainのcreate_agentもDeep Agentsも、中身はLangGraphのグラフで動いてるらしいですから、土台は共通なんですよね。
実体としては、LangChainのcreate_agentもDeep Agentsも、中身はLangGraphのグラフで動いてるらしいですから、土台は共通なんですよね。
室谷代表取締役そう。LangGraph側はノードとエッジと状態でワークフローをグラフとして自分で書く。
抽象化が少ないぶん制御は効くけど、書く量は増える。レイヤーとしてどっちが上か、っていう構造の話なんですよ。
抽象化が少ないぶん制御は効くけど、書く量は増える。レイヤーとしてどっちが上か、っていう構造の話なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。いきなり土台から触ると「何を書いてるのか分からない」になりやすいので、そこは順番がある感じですね。
Deep Agentsが加わった3層構造と公式の使い分けの目安
室谷代表取締役2026年10月の公式ブログで、この3層がはっきり整理されてるんですよ。Deep Agentsがエージェント・ハーネスで最も抽象度が高くて、真ん中がLangChain、一番下で最も制御度が高いのがLangGraph。
テキトー教師DotAI 認定講師抽象度が高い方が「書かなくていいことが多い」、低い方が「自分で決められることが多い」って理解でいいんですか。
室谷代表取締役それで合ってます。で、公式の目安が「まずDeep Agentsから始めて、ワークフローが複雑になったり決定論的な制御が要ったりしたらLangChainかLangGraphに降りる」。
上から入って、必要になったら下に行く順番なんですよね。
上から入って、必要になったら下に行く順番なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは逆パターンで、いきなり一番下から入って心が折れる人。順番を知ってるだけでだいぶ違います。
create_agentで足りる場面と、自分でグラフを書くべき場面
室谷代表取締役じゃあ実務だとどう判断するか。LLMがループでツールを呼ぶ、という最小構成で足りるならLangChainのcreate_agentでいい。
公式ドキュメントも「すぐ使い始めたいならcreate_agentの方が向く」と案内してます。
公式ドキュメントも「すぐ使い始めたいならcreate_agentの方が向く」と案内してます。
テキトー教師DotAI 認定講師逆にグラフを自分で書くべきなのは、処理の順番を固定したいところとLLMに任せたいところが混ざるとき。審査みたいに「ここは条件分岐で決め打ち」という場面ですよね。
室谷代表取締役そこです。決定論的な処理とLLM駆動の処理を1つのグラフに混在させられるのがLangGraphの売りなので、全部をLLMに投げる必要がないなら土台を下げる価値が出てくる。
導入判断も「どこまで自分で制御したいか」で切るのが早いんですよ。
導入判断も「どこまで自分で制御したいか」で切るのが早いんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。最初から全部作るより、足りなくなった部分だけ降りていく方が事故が少ないですね。
LangGraphの料金は無料？どこからお金がかかるのか
ライブラリ本体はMITライセンスで無料、課金されるのは運用側
LangGraphの料金構造：ライブラリ本体と運用基盤（LangSmith）
ライブラリ本体
- MITライセンスのオープンソース
- 無料（手元で動かす分は一円もかからない）
- 課金対象外
LangSmith（運用基盤）
- トレース・評価・デプロイをまとめる別プラットフォーム
- 料金表はこちら側
- 検証まではゼロ円、本番の可観測性を整えるとコスト発生
室谷代表取締役ここ、混ざりやすいところなんですよね。LangGraph のライブラリ本体は MIT ライセンスのオープンソースで無料。
公式の FAQ でも「free to use」と明記されてます。
公式の FAQ でも「free to use」と明記されてます。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がまず戸惑うのがそこなんですよ。「無料と聞いたのに、どこでお金が動くんですか」という疑問が最初に出てきます。
室谷代表取締役課金が発生するのは運用側です。トレース・評価・デプロイをまとめる LangSmith が別プラットフォームとして用意されていて、そっちに料金表がある。
ライブラリとサービスで財布が別になってる構造なんですよね。
ライブラリとサービスで財布が別になってる構造なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師コードを書く場所と、動かし続ける場所で会計が分かれる、と。経営目線で言えば、効いてくるのは後者のほうですよね。
Developer・Plus・Enterpriseの違いと無料で使える範囲
室谷代表取締役プランは3つ。整理するとこうです。
| プラン | 料金 | 無料で使える範囲の目安 |
|---|---|---|
| Developer | $0/シート/月＋従量課金 | 1シートまで、ベーストレース月5,000件まで無料 |
| Plus | $39/シート/月＋従量課金 | ベーストレース月10,000件まで無料、シート数無制限、サーバーレスデプロイ1個 |
| Enterprise | 要問い合わせ | セルフホスト/ハイブリッド、カスタムSSO/RBAC、SLA |
テキトー教師DotAI 認定講師Developer が0ドルで始められるのは大きいですね。最初の1本を動かすところまでは、財布を気にせず試せる。
ここで様子を見るのが自然な流れだと思います。
ここで様子を見るのが自然な流れだと思います。
室谷代表取締役で、チームで回し始めたら Plus なんですよ。シートを無制限に足せるのと、デプロイ枠が付くのが分岐点。
先に予算を決めるタイプの会社なら、ここが判断ラインになります。
先に予算を決めるタイプの会社なら、ここが判断ラインになります。
LSUという課金単位と請求のタイミング
室谷代表取締役課金単位が LSU という独自の単位で、1 LSU = 1ドル。ここだけ押さえておけば金額をイメージしやすいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ドル建てのチケットを切って使う感覚に近いですね。最初に気になるのが「結局いくらなのか」という一点なので、そこが換算できるのは助かります。
室谷代表取締役請求のタイミングも分かれてます。シート課金は毎月1日、トレース利用は後払い、Enterprise は年間一括。
キャッシュフローに効くのは後払いの部分なので、そこは経理と共有しておいたほうがいいです。
キャッシュフローに効くのは後払いの部分なので、そこは経理と共有しておいたほうがいいです。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。スタートアップ向けに最大1万ドルのクレジットも用意されているので、最初の検証はそこから、という選び方もできますね。
State・Node・Edgeを押さえると全体像が見える
Stateは全ノードが読み書きできる共有メモリ
室谷代表取締役まず用語の整理からいきましょう。LangGraphはワークフローをグラフとして書くわけですが、その中心にあるのがState、つまり状態です。
全ノードが参照して更新できるメモリ、と捉えるとかなり楽なんですよね。
全ノードが参照して更新できるメモリ、と捉えるとかなり楽なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人が一番戸惑うのがそこなんですよ。
普通の関数呼び出しの感覚だと「状態って誰が持つの？」となって、引数で渡し回す発想になりがちです。
普通の関数呼び出しの感覚だと「状態って誰が持つの？」となって、引数で渡し回す発想になりがちです。
室谷代表取締役なるほど。全員が同じノートを見て、必要なことを書き込んでいく感じですか。
テキトー教師DotAI 認定講師そういうイメージで合ってます。だからノードを増やしても前の処理の結果は残っていて、途中で人間が確認して直す、といった使い方にもつながります。
Nodeは処理のステップ
テキトー教師DotAI 認定講師Nodeは処理のステップそのものです。LLMを呼ぶ、ツールを実行する、ただのPython関数を走らせる、みたいに「1つの仕事」を関数として書いて、それをノードとして登録します。
室谷代表取締役そこが、決定論的な処理とLLM駆動の処理を同じグラフに混ぜられる、という話にもなるわけですね。審査ロジックは普通のコードで書いて、判断が曖昧な部分だけLLMに投げる、という置き方ができる。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、全部をエージェントに任せようとして崩れるパターンです。確実に決まるところは関数で書いた方が結果も安定しますし、デバッグも追いやすいんですよ。
室谷代表取締役経営目線で言うと、そこはコストに直結しますからね。無駄なLLM呼び出しを減らせれば、同じ処理でも単価が変わってくる。
Edgeは次に進む先の分岐
テキトー教師DotAI 認定講師で、ノードをつないで「次はどこへ行くか」を決めるのがEdgeです。固定で次のノードへ進むだけのものと、Pythonの条件分岐で行き先を変えるものがある、と分けて覚えると読みやすいです。
室谷代表取締役分岐の条件を自分でコードとして書く、と。自由度が高い反面、決めるのは全部こちら側なんですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。逆に分岐が要らないなら、ノードを並べるだけで済みます。
最初は一直線のグラフから始めるのがおすすめです。
最初は一直線のグラフから始めるのがおすすめです。
室谷代表取締役MYUUUの現場でも、まず一本道で作って、どこに分岐が要るかが見えてから足す。結局その進め方が一番早いですね。
StateGraphに組み立ててcompileするまでの流れ
テキトー教師DotAI 認定講師最後に全体の流れです。
StateGraph にStateを渡してグラフを作り、add_node でノードを足し、add_edge で START から最初のノードへ、最後のノードから END へつなぎ、compile してから invoke で実行します。室谷代表取締役コードで見るとこの形ですね。
python
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END
graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node("step", step_function)
graph.add_edge(START, "step")
graph.add_edge("step", END)
app = graph.compile()
app.invoke(inputs)この4つの言葉が頭に入っていれば、公式のサンプルを読んでも「今どのノードの話をしているのか」が追えるようになります。順番としては、組み立て終わってから実行できる形にする、という流れだけ押さえておけば十分です。
室谷代表取締役用語で迷わなくなると、読むスピードが全然変わりますからね。ここを飛ばすと後半で効いてきます。
インストールから最初の1本を動かすまで
pipで入れて最小のグラフを動かす
インストールから最初の1本を動かすまでの5手順
- 01pip install -U langgraphターミナルでライブラリをインストールする
- 02インポートPythonファイルを作り、StateGraph・MessagesState・START・END をインポートする
- 03ノード関数を用意処理を書いたノード関数を用意し、StateGraph(MessagesState) でグラフの器を作る
- 04ノードとエッジを追加add_node でノードを追加し、add_edge で START と END をつなぐ
- 05compile して invokecompile() してから invoke() で実行する
まずは手順から。ターミナルで完結します。
pip install -U langgraphを実行してライブラリを入れる- Pythonファイルを作り、
StateGraph・MessagesState・START・ENDをインポートする - 処理を書いたノード関数を用意し、
StateGraph(MessagesState)でグラフの器を作る add_nodeでノードを追加し、add_edgeでSTARTとENDをつなぐcompile()してからinvoke()で実行する
骨格はこの形です。
python
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, ENDインストールは
pip install -U langgraph の一行で終わるんですよね。ここで詰まる人はほとんどいない。テキトー教師DotAI 認定講師最初の壁はその後なんですよ。公式のサンプルをコピーして動いたはいいけど、「どこを書き換えれば自分の処理になるのか」で手が止まる人が多いんです。
室谷代表取締役公式のHello Worldは、ノード関数をひとつ定義して、
add_node で載せて、START と END をエッジでつないで、compile して invoke。この並びがそのまま全体の骨格なんですよね。テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。この5手順が体に入れば、あとはノードを増やすだけ。
最初は1ノードで「動いた」を作るのが一番の近道だと思います。
最初は1ノードで「動いた」を作るのが一番の近道だと思います。
公式が「とても低レベル」と書いている理由
室谷代表取締役ただし公式ドキュメントは、このライブラリを「とても低レベル」でエージェント・オーケストレーションに特化している、と自分で書いてるんですよ。土台の層だと公言してるわけで、そこは素直に読んだ方がいい。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、「モデルやツールの基本を知らないまま入って、ノードとエッジの概念で頭が飽和する」パターンですね。先にモデルやツールの扱いに慣れておくと、ドキュメントの意味がすっと入ります。
室谷代表取締役公式も、すぐ使い始めたいだけなら
create_agent の方が向くと案内してる。薄い層をあえて選ぶのは、細かい制御が欲しいときですから、入り口を間違えなければいいだけの話なんですよね。テキトー教師DotAI 認定講師低レベル＝劣ってる、ではないですからね。制御したい人が降りてくる層だと捉えておくと、学習の順番で迷わなくなります。
Studioは必須ではないビジュアル開発ツール
室谷代表取締役で、ビジュアルIDEの話もよく出るんですけど、これは必須じゃないんですよ。グラフを可視化してデバッグするための開発ツール、という位置づけなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、最初に戸惑うところで。「これを入れないと動かないんですか」と聞かれるんですが、ライブラリ単体で動きます。
あくまで開発体験を補う道具なんですよ。
あくまで開発体験を補う道具なんですよ。
室谷代表取締役だから最初の1本を動かす段階では後回しでいい。ノードが増えて分岐が読めなくなってきたあたりで入れると、効き方がまるで違うんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師順番としてはそれで正解だと思います。手で動かしてから見える化した方が、地図の読み方も身につきますから。
マルチエージェントと状態を持つ処理はどう作る？
永続化とヒューマン・イン・ザ・ループで長期戦に強くする
室谷代表取締役公式が挙げてる柱のうち、実務で一番効くのが永続化とヒューマン・イン・ザ・ループなんですよね。途中で落ちても復帰できるし、任意の時点で人間が状態を見て修正できる。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「勝手に最後まで走られると怖い」という声です。止めて覗けるだけで、導入のハードルが一段下がるんですよ。
室谷代表取締役それは経営判断としても同じで。MYUUU の現場だと、承認が絡む処理は「止められること」が導入条件になるんです。
速いけど止められない、は選ばれないんですよね。
速いけど止められない、は選ばれないんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師明確にOK/NGが言い切れる部分は自動で流して、境界線のケースだけ人に引き上げる。そういう分担が組めるのが、この仕組みの面白いところですね。
短期メモリと長期メモリの使い分け
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、メモリが2種類あることなんですよ。会話の中だけで持つ短期のものと、セッションをまたいで残る長期のもの。
室谷代表取締役状態はどのノードからも参照・更新できるので、結局「何をどこに置くか」の設計判断になるんですよね。ここは機能というより思想が出る部分で。
テキトー教師DotAI 認定講師比喩で言えば、短期は机の上、長期は引き出しです。机に全部積むと散らかるし、引き出しに入れっぱなしだと古い情報のまま判断しちゃう。
室谷代表取締役引き出しに何を残すかは事業判断なんですよ。残しすぎるとコストも責任範囲も増えるので、そこは妥協しないほうがいい。
専門エージェントに振り分けて並列で走らせる
室谷代表取締役マルチエージェントは、専門分野ごとに担当を作ってタスクを振り分け、並列で走らせる形が基本なんですよね。1本の巨大なプロンプトに全部詰めない。
テキトー教師DotAI 認定講師分けたほうが破綻しにくいのは現場感覚でもあります。ただ、いきなり細かく分けるとグラフが読めなくなるので、最初は少なめから始めるのが現実的です。
室谷代表取締役並列で走ると待ち時間が縮むので、ROI で言えば効果が数字で見えやすい。ここは投資判断しやすい領域なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師振り分け役を誰にするかだけは先に決めておいたほうがいいですね。そこが曖昧なまま進むと、後からグラフを組み直すことになります。
実際どんな場面で使われている？チャットボットと業務ワークフロー
旅行計画のようなチャットボットの例
室谷代表取締役使われ方の分かりやすい例で言うと、旅行計画みたいな「最初の入力は最小限で、そこから提案をカスタマイズしていく」チャットボットが公式のユースケースとして挙がってるんですよね。会話の流れを持ちながら、足りない条件を聞き返していくタイプです。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がイメージしやすいやつですね。実はこれ、LangChainのエージェントでも普通に作れてしまうんですよ。
だから「チャットボットを作るならこれ一択」という話ではないんです。
だから「チャットボットを作るならこれ一択」という話ではないんです。
室谷代表取締役そうなんですよ。デモとしては派手なんだけど、差が出るのはその先で。
「この条件なら人間に回す」みたいな分岐を足したくなった瞬間に、土台の作りが効いてくる。
「この条件なら人間に回す」みたいな分岐を足したくなった瞬間に、土台の作りが効いてくる。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。最初に戸惑うのがまさにそこで、会話が一直線に進む前提で作ると、途中で判定を挟みたくなったときに書き直しになるんですよね。
申込書の審査のように自動と人間を混ぜるパイプライン
室谷代表取締役公式ブログに賃貸の申込書処理の例があって、これが分かりやすいんですよ。申込書から情報を抽出して、審査基準と照合して、明確な承認・却下は自動で返す。
境界線のケースだけ人間に引き上げる、という流れなんですよね。
境界線のケースだけ人間に引き上げる、という流れなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、これが一番刺さるんですよ。全部AIに判断させると怖い、でも全部人間だと回らない。
その間をどう設計するかという話で、判断の境目をコードとして持てるのが大きいんです。
その間をどう設計するかという話で、判断の境目をコードとして持てるのが大きいんです。
室谷代表取締役経営目線で言うと、人間に上げる件数をどれだけ減らせるかがそのまま工数なんですよ。だから「AIにどこまで任せるか」は技術選定じゃなくて業務設計の話になってくる。
テキトー教師DotAI 認定講師そこで効くのが、決まった処理とLLMが判断する処理を同じグラフに混ぜられる点ですね。抽出自体はLLMでも、その後の分岐は固定で書けるので、動きが読めるんです。
LangSmithで挙動を追えることが本番運用の前提になる
室谷代表取締役で、本番で必ず困るのが「なんでこの分岐に入ったのか分からない」なんですよね。ここを潰せないと、業務パイプラインとしては使えない。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのがまさにそこです。「動いた」と「運用できる」は別物で、どのノードを通ってどこで判断したか見えないと、直しようがないんですよ。
室谷代表取締役MYUUUの現場でも、ログが追えないものは本番に出さないルールにしてます。可観測性がない自動化は、障害が起きたときに人の対応コストの方が高くつくんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、途中で人間が確認して修正できる仕組みも、状態が見えるからこそ成立する話ですね。トレースを追えることが、そのまま安心して任せる前提になってるんだと思います。
まとめ：LangGraphをどこから触り始めるか
小さく始めて、複雑になったらグラフに降りる
室谷代表取締役公式が「まず抽象度の高いほうから始めて、決定論的な制御が必要になったら下の層へ」という目安を出してるんですよね。最初からStateとNodeを全部設計する必要はないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、まさに逆のパターンですね。設計図をきれいに描こうとして、1本も動かないまま手が止まる。
まずノード1個で動かせばいいんですよ。
まずノード1個で動かせばいいんですよ。
室谷代表取締役動くものがないと意思決定できないんですよ。時給換算で考えると、設計会議に3時間使うより、雑でも1本動かして触ったほうが次の判断が早い。
MYUUUでもそうやって進めてます。
MYUUUでもそうやって進めてます。
テキトー教師DotAI 認定講師で、「この分岐だけ人間に確認させたい」とか「ここは固定の処理にしたい」が出てきたら、そのタイミングでグラフに降りればいい。必要性を体で感じてからのほうが、Nodeの切り方も自然に決まります。
LangChainとLangGraph、どちらを選ぶかの線引き
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、この2つを「上位互換か旧版か」みたいに捉えてしまうところなんですよ。実際は層が違うだけで、どちらも同じ土台の上に載ってる関係なんですね。
室谷代表取締役なので「こっちが新しいから置き換え」という話にはならないんですよね。ツールを呼ぶループで足りるなら上の層、処理の順番や分岐を自分で握りたいなら下の層。
要件で決まる話です。
要件で決まる話です。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。一度決めたら戻れないものでもないですし、動かしながら違和感があったほうに寄せていけば十分なんですよ。
無料の範囲で試し、本番でどこから課金されるかだけ先に把握しておく
室谷代表取締役お金の話は、ライブラリ自体と運用プラットフォームを分けて考えるのが先なんですよ。前者は無料、課金があるのはトレースやデプロイのほう。
ここを混ぜると社内説明が崩れます。
ここを混ぜると社内説明が崩れます。
テキトー教師DotAI 認定講師無料枠で普通に動いてるのに「いつ請求が来るんだろう」と不安になる人は多いですね。動いてるものと請求対象が別物だと分かると、一気に落ち着きます。
室谷代表取締役経営目線で言うと、PoCは無料枠で回して、本番の運用コストだけ先に見積もっておけばいいんですよ。金額の内訳は前述のとおりなので、判断材料としてはそれで足ります。
テキトー教師DotAI 認定講師まず1本動かして、複雑になったらグラフに降りる。課金の所在だけ先に押さえておく。
この順番なら、たぶん誰も迷わないですよ。
この順番なら、たぶん誰も迷わないですよ。
よくある質問
Q1. プログラミング経験が浅くても使えますか？
室谷代表取締役ここは正直に言うと、コードを書く前提のライブラリなんですよね。画面をポチポチ組むタイプのツールではないので、そこは期待値のズレが起きやすいところです。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がまず戸惑うのがそこです。「エージェントが作れると聞いて来たのに、コードが出てきた」という反応は現場でもあります。
室谷代表取締役ただ、最初から全部を理解する必要はなくて。サンプルを1本動かして、状態の中身を出力して覗いてみる。
それだけで腹落ちする部分は大きいんですよ。
それだけで腹落ちする部分は大きいんですよ。
Q2. 既存のLangChainのコードは書き直しになりますか？
テキトー教師DotAI 認定講師全部捨てる話ではないんですよね。役割が違うので、既存の呼び出しは残したまま、流れの制御だけLangGraphに寄せる、という組み方ができます。
室谷代表取締役現場でもそこが一番現実的で。一気に置き換えると、どこで壊れたのか分からなくなるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。動いてるものを段階的に移す方が、トータルでは早いことが多いです。
Q3. 処理の流れは目で見て確認できますか？
室谷代表取締役グラフとして定義するので、ノードとエッジのつながりがそのまま設計図になるんですよね。ここは大きいです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、「コードは読めるのに流れが頭に入らない」状態が一番きついので、図として追えるのは助かります。
室谷代表取締役逆に、図にできない設計は組みにくい。そこは考え方の訓練にもなると思ってます。
Q4. 本番運用でつまずきやすいのはどんなところですか？
テキトー教師DotAI 認定講師状態がどこでどう変わるかを追いきれず、再現しない不具合に悩む、というのは耳にします。ログの取り方を最初に決めておくとだいぶ楽です。
室谷代表取締役事業目線で見ると、試作はすぐ動くのに、運用に乗せた瞬間にコストと監視の話が出てくるんですよ。そこまで設計に入れておきたいですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。動くものと、回り続けるものは別物ですから。
Q5. 学習の順番と、挫折しがちなポイントは？
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、状態の設計を後回しにしてノードから書き始めてしまうパターンです。後から全部作り直しになりがちで。
室谷代表取締役設計を先に決める、って地味ですけど効くんですよね。手戻りのコストは時給に換算すると効いてきますから。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、いきなり複数エージェントの構成から入らない方がいいです。1本の流れが動いてから増やす方が、混乱が少ないですよ。
まとめ
室谷代表取締役で、LangGraphをどこから触るか、ですけど。まずは状態を持った流れを1本、自分で組んでみるのが最短なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。入力を受けて、2つくらいのノードを通して結果を返す。
それだけで全体の構造が手に取れます。
それだけで全体の構造が手に取れます。
室谷代表取締役そのうえで、既存のLangChainの処理を1つだけ載せ替えてみる。差分が見えると、どこが効いてるのか分かるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「結局どっちを学べばいいの」なんですが、流れの制御が要るならLangGraph、単発の呼び出しで足りるならLangChainのまま、という切り分けで十分だと思います。
室谷代表取締役あとはもう、作りながらですね。読むだけだと身につかないタイプのライブラリなので。
