Klarna、Replit、Elastic など、エージェントの未来を形作る企業から信頼されている LangGraph は、長時間実行されるステートフルなエージェントを構築、管理、デプロイするための低レベルオーケストレーションフレームワークです。

pip install -U langgraph

同等の JS/TS ライブラリについては、LangGraph.js と JS ドキュメントを確認してください。

LangGraph は、長時間実行されるステートフルなワークフローまたはエージェントのあらゆるニーズに対応する低レベルの支援インフラストラクチャを提供します。

• 耐久性のある実行 — 障害を通じて永続し、拡張期間実行でき、正確に中断した場所から自動的に再開するエージェントを構築します。
• 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の状態を検査・修正することで、人的監視をシームレスに組み込みます。
• 包括的なメモリ — 継続的な推論のための短期作業メモリと、セッション間の長期永続メモリの両方を備えた、真にステートフルなエージェントを作成します。
• LangSmith によるデバッグ — 実行パスをトレース、状態遷移をキャプチャ、詳細なランタイムメトリクスを提供する可視化ツールで、複雑なエージェント動作を深く可視化します。
• 本番環境対応デプロイメント — ステートフルで長時間実行されるワークフローのユニークな課題に対応するように設計されたスケーラブルなインフラストラクチャで、高度なエージェントシステムを自信を持ってデプロイします。

LangGraph はスタンドアロンで使用できますが、任意の LangChain 製品とシームレスに統合でき、開発者にエージェント構築のための完全なツールスイートを提供します。

LLM アプリケーション開発を改善するには、LangGraph と以下を組み合わせてください。

• Deep Agents – 計画立案、サブエージェント利用、複雑なタスク向けのファイルシステム活用が可能なエージェントを構築します。
• LangChain – LLM アプリケーション開発を効率化するための統合および構成可能なコンポーネントを提供します。
• LangSmith – エージェント評価と可観測性に役立ちます。パフォーマンスの低い LLM アプリケーション実行をデバッグ、エージェント軌跡を評価、本番環境での可視性を取得、時間経過に伴いパフォーマンスを改善します。
• LangSmith Deployment – 長時間実行されるステートフルなワークフロー向けの専用デプロイメントプラットフォームで、エージェントを簡単にデプロイしスケールします。エージェントを発見、再利用、構成、チーム間で共有し、LangSmith Studio での視覚的プロトタイピングで素早く反復します。

• docs.langchain.com – 概念的な概要とガイドを含む包括的なドキュメント
• reference.langchain.com/python/langgraph – LangGraph パッケージの API リファレンスドキュメント
• LangGraph Quickstart – LangGraph を使った構築を始める
• Chat LangChain – LangChain ドキュメントと会話して質問への回答を得る

ディスカッション: LangChain Forum にアクセスして、コミュニティと繋がり、技術的な質問、アイデア、フィードバックを共有してください。

• ガイド – ストリーミング、メモリと永続化の追加、デザインパターン（分岐、サブグラフなど）といったトピックに関する迅速で実行可能なコード例
• LangChain Academy – 無料で体系的なコースで LangGraph の基礎を学ぶ
• ケーススタディ – 業界のリーダーが LangGraph を使用して AI アプリケーションをスケールで提供する方法を知る
• 貢献ガイド – LangChain プロジェクトへの貢献方法と最初に取り組めるよい問題を見つける
• 行動規範 – コミュニティガイドラインと参加基準

LangGraph は Pregel と Apache Beam に触発されています。公開インターフェイスは NetworkX からインスピレーションを得ています。LangGraph は LangChain Inc（LangChain の開発者）により構築されていますが、LangChain なしでも使用できます。

Trusted by companies shaping the future of agents – including Klarna, Replit, Elastic, and more – LangGraph is a low-level orchestration framework for building, managing, and deploying long-running, stateful agents.

pip install -U langgraph

For an equivalent JS/TS library, check out LangGraph.js and the JS docs.

LangGraph provides low-level supporting infrastructure for any long-running, stateful workflow or agent:

• Durable execution — Build agents that persist through failures and can run for extended periods, automatically resuming from exactly where they left off.
• Human-in-the-loop — Seamlessly incorporate human oversight by inspecting and modifying agent state at any point during execution.
• Comprehensive memory — Create truly stateful agents with both short-term working memory for ongoing reasoning and long-term persistent memory across sessions.
• Debugging with LangSmith — Gain deep visibility into complex agent behavior with visualization tools that trace execution paths, capture state transitions, and provide detailed runtime metrics.
• Production-ready deployment — Deploy sophisticated agent systems confidently with scalable infrastructure designed to handle the unique challenges of stateful, long-running workflows.

While LangGraph can be used standalone, it also integrates seamlessly with any LangChain product, giving developers a full suite of tools for building agents.

To improve your LLM application development, pair LangGraph with:

• Deep Agents – Build agents that can plan, use subagents, and leverage file systems for complex tasks.
• LangChain – Provides integrations and composable components to streamline LLM application development.
• LangSmith – Helpful for agent evals and observability. Debug poor-performing LLM app runs, evaluate agent trajectories, gain visibility in production, and improve performance over time.
• LangSmith Deployment – Deploy and scale agents effortlessly with a purpose-built deployment platform for long-running, stateful workflows. Discover, reuse, configure, and share agents across teams – and iterate quickly with visual prototyping in LangSmith Studio.

• docs.langchain.com – Comprehensive documentation, including conceptual overviews and guides
• reference.langchain.com/python/langgraph – API reference docs for LangGraph packages
• LangGraph Quickstart – Get started building with LangGraph
• Chat LangChain – Chat with the LangChain documentation and get answers to your questions

Discussions: Visit the LangChain Forum to connect with the community and share all of your technical questions, ideas, and feedback.

• Guides – Quick, actionable code snippets for topics such as streaming, adding memory & persistence, and design patterns (e.g. branching, subgraphs, etc.).
• LangChain Academy – Learn the basics of LangGraph in our free, structured course.
• Case studies – Hear how industry leaders use LangGraph to ship AI applications at scale.
• Contributing Guide – Learn how to contribute to LangChain projects and find good first issues.
• Code of Conduct – Our community guidelines and standards for participation.

LangGraph is inspired by Pregel and Apache Beam. The public interface draws inspiration from NetworkX. LangGraph is built by LangChain Inc, the creators of LangChain, but can be used without LangChain.