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LangGraph
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LangChain が提供するステートフル AI エージェント構築フレームワーク。ノードとエッジでグラフ状にエージェントワークフローを記述し、長時間タスクや人手介入(HITL)に対応する。

#フレームワーク#LangChain#グラフ
EDITOR'S TAKE

編集部メモ

グラフとメモリで、人間が介入できるエージェントを実装する基盤

LangGraphはLangChainが提供するステートフル エージェント構築フレームワークです。ノードとエッジでワークフローを明示的に記述し、長時間実行や人手介入(HITL)に対応した堅牢なエージェントを構築できます。Klarna、Repli等の企業が採用するなど、エンタープライズレベルの需要があります。ただし『低レベル』フレームワークであるため、初期セットアップの学習コストと実装の手間は他のツールよりも大きいです。完全に自由な制御が必要な場合に向きます。

USE CASES

こんな場面で使う

  • 複数の判断分岐を含む複雑なワークフロー中で、エージェントの状態を保持しながら長期実行するシステムを構築する
  • 調査や承認など人間による判断が必要なポイントで、エージェントを一時停止して状態を検査・修正してから再開する
  • セッションをまたいでタスク履歴やコンテキストを保持し、打ち切られても途中から復帰可能なエージェントを実装する
DIFFERENTIATOR

類似ツールとの違い

CrewAIは高レベルの役割・タスク設定で簡単に組める反面、LangGraphはグラフ構造で制御フロー全体を明示的に記述します。AutoGPTと比べるとLangGraphはメモリ・状態管理が徹底的で、長期実行や人手介入に強いです。LangChainエコシステム内に位置するため統合が密接です。
CAVEAT

注意点・向かない用途

⚠️ 低レベルフレームワークのため、ノード定義やグラフ構造の設計に手間がかかります。簡単なチャットボットにはオーバースペックです。Python主体(JS版は後発)で、チーム全体でグラフ思考を共有する必要があります。
BEST FOR

向いている読者

バックエンド開発者エージェント開発者LangChainユーザーエンタープライズAIシステム構築者

— OSS Agents JP 編集部による独自評価(LangGraph に関する観察)

REPO STATS

リポジトリ統計

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REFERENCE

公式ドキュメント(README)

本ハブの独自評価は上記「編集部メモ」が一次情報です。以下は GitHub README の参考転載(折りたたみ)。

📖 GitHub README の日本語訳を読む(AI 自動翻訳 / 参考情報)

— AI による自動翻訳 (2026.05.07 更新)。正確な情報は GitHub の原文 をご確認ください。

ステートフルなエージェント構築のための低レベルオーケストレーションフレームワーク。

PyPI - License PyPI - ダウンロード バージョン Twitter / X

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

ヒント

エージェントを素早く構築したい場合は、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向けの高レベルパッケージである Deep Agents を確認してください。

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

LangGraph を使用する理由

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。

ヒント

AI エージェントと LLM アプリケーションの開発、デバッグ、デプロイについては、LangSmith を参照してください。

LangGraph エコシステム

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。

ドキュメンテーション

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。

その他のリソース

  • 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

謝辞

LangGraph は PregelApache 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。

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