LangGraph

LangGraphとは

LangGraphは、LangChainと同じ陣営が提供する、状態遷移グラフでAIの処理フローを記述するフレームワークです。LLMアプリが複雑化するほど、「どの条件でどこへ進むか」「ループはどう止めるか」といった制御が重要になり、これをグラフ構造で明示的に設計できるのが特徴です。

LangChainとの違い

• LangChain: 処理を**チェーン（直列）**で組む、シンプルで高速な構築向け
• LangGraph: 処理を**グラフ（分岐・ループ・条件つき遷移）**で組む、複雑な制御向け

「調査→評価→不足なら再調査→確定」のようなループと条件付き遷移を扱う場合、LangGraphの設計モデルが向きます。

得意な用途

• エージェントループ: 思考→行動→観察→再思考の反復
• マルチエージェント: 複数エージェント間の役割切替・合議
• 人間の承認ゲート: 途中で人の確認を挟むフロー
• 長時間稼働: 状態を外部に保存しつつ、中断・再開できる処理

注意点

• 表現力が高い分、設計を慎重にしないとグラフが複雑化します。役割・遷移条件を最小限に保つのが運用上重要です。
• ステート管理・永続化の設計を誤ると、再開時の整合性が崩れやすくなります。
• シンプルな単発処理なら、LangChainのチェーンで十分なことも多いです。用途に応じた使い分けがポイントです。